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Skriptum zur Wahrscheinlichkeitstheorie

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22. SATZ VON RADON-NIKODYM UND BEDINGTE ERWARTUNGEN 197<br />

aus dem Eindeutigkeitssatz der Maßtheorie. Ist insbesondere Ω ′′ polnisch mit A ′′ = B(Ω ′′ ), so<br />

sind die bedingten Verteilungen und die faktorisierten bedingten Verteilungen universell fast sicher<br />

eindeutig bestimmt. Wähle dazu ein System B ′′ = der offenen Kugeln mit rationalen Radien in<br />

Mittelpunkten aus einer abzählbaren, dichten Teilmenge von Ω.<br />

22.28 Existenzsatz<br />

Zu jeder Zufallsvariable X : (Ω, A, P) → (Ω ′′ , A ′′ ) mit polnischem Raum Ω ′′ , A ′′ = B(Ω ′′ ) gibt<br />

es ’genau’ eine bedingte Erwartung von X unter der Hypothese Y und genau eine faktorisierte<br />

bedingte faktorisierte Erwartung von X unter der Hypothese Y .<br />

Beweis: Folgt aus der inneren Regularität der Wahrscheinlichkeitsmaße auf polnischen Räumen<br />

(vgl. z.B. [BW], 44.3, [GS], 5.3.16, wobei dort reguläre bedingte Verteilung das heißt, was hier<br />

unter dem Namen faktorisierte bedingte Verteilung eingeführt wurde).<br />

✷<br />

22.29 Satz<br />

Seien X : (Ω, A, P) → (Ω ′′ , A ′′ ) und Y : (Ω, A, P) → (Ω ′ , A ′ ) Zufallsvariablen und K ein Markoff-<br />

Kern von (Ω ′ , A ′ ) nach (Ω ′′ , A ′′ ).<br />

Genau dann ist K eine faktorisierte bedingte Verteilung von X unter der Hyposthese Y , wenn<br />

P (Y,X) = P Y ⊗ K.<br />

Beweis: Für A ′ ∈ A ′ und A ′′ ∈ A ′′ gilt<br />

P (Y,X) [A ′ × A ′′ ] = P[X −1 (A ′′ ) ∩ {Y ∈ A ′ }] 22.21.2<br />

=<br />

∫<br />

A ′ P[X −1 (A ′′ )|Y = y]P Y [dy].<br />

Andererseits ist<br />

∫<br />

P Y ⊗ K[A ′ × A ′′ ] = K[y, A ′′ ]P Y [dy].<br />

A ′<br />

Mit 22.26 folgt die Behauptung.<br />

✷<br />

22.30 Korollar<br />

Sei (Ω, A, P, (X t ) t∈I , E, B(E)) ein stochastischer Prozess mit Zustandsraum E, dessen gemeinsame<br />

Verteilung das Markoff-Maß P µ aus einer Markoff’schen Schar (P s,t ) s,t∈I und einer Startwahrscheinlichkeit<br />

µ auf E ist.<br />

s≤t<br />

Dann ist für s < t der Markoff-Kern P s,t eine faktorisierte bedingte Verteilung von X t unter der<br />

Hypothese X s .<br />

Beweis: Nach 18.10 ist<br />

P (Xs,X t) = P µ (π s,π t) = Pµ π s<br />

⊗ P s,t = P Xs ⊗ P s,t .<br />

Deshalb folgt die Behauptung aus 22.29.<br />

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