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hubeizk

银虫 (小有名气)

[求助] 关于随机变量的和的定义域的一个小疑问 已有2人参与

设X1,X2,,,Xn都是概率空间(A,F,\mu)上的随机变量,由定理可知X=X1+X2+...+Xn也是随机变量,现在我的疑问是X的定义域是哪个空间?答案不外乎两种:一.X的定义域仍是A,但在这种情况下,不妨取A={抛掷硬币的正面,反面},X1...Xn i.i.d, 且Xi(正面)=1,Xi(反面)=0,那么在这种情况下X的取值只有0或n,因为X(正面)=1+1+...+1=n,X(反面)=0+0+...+0=0,这种情况应该是错的;二.X的定义域是A*A*...*A,如果是这样,那么就可以解释上面例子中X的取值,即从0到n都可以取到,但是在这种情况下,关于定理“随机变量和的期望=每个随机变量的期望的和”就不能简单的用积分是线性的这个性质来证明,那又该如何证明。
关于这个地方想了好久也没想通
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math2000

铁杆木虫 (职业作家)

引用回帖:
10楼: Originally posted by hubeizk at 2014-02-12 13:12:45
恩,这样的确可以同时解释上面的问题。那么对于任意一个随机变量的和的问题,按照如此方法定义是不是略显麻烦?有没有其它更为简单的解释了?...

概率论的目标是研究样本空间各种可测子集的概率大小的,但因为一般的样本空间没有什么数学结构,比如线性结构、度量结构等,也就是说对一般的样本空间来说,其数学结构太差,不好处理,所以才引入随机变量,将样本空间映射到实数域,因为实数域是i一个非常好的集合,具有非常好的数学结构。
从映射的角度看,随机变量就是一个样本空间到实数域的映射,:定义域是样本空间,值域是实数,概率论一般就只研究其值域,将样本空间的子集转化为实数的可测子集,便于计算。通常不考虑映射的具体形式,所以只要假设有一个样本空间存在就可以了。
所以楼主不必纠结其定义域
15楼2014-02-13 10:33:28
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polypro

木虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
纯粹的随机变量序列是无法做积分的(没有规律,无法写出积分函数)。每个随机变量有阈值范围,所以你说的定理必须还有一定的条件。
泉涸,鱼相与处于陆,相呴以湿,相濡以沫,不如相忘于江湖。
2楼2014-02-12 10:35:51
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hubeizk

银虫 (小有名气)

引用回帖:
2楼: Originally posted by polypro at 2014-02-12 10:35:51
纯粹的随机变量序列是无法做积分的(没有规律,无法写出积分函数)。每个随机变量有阈值范围,所以你说的定理必须还有一定的条件。

所说的随机变量X的积分即是在概率空间下的lebesgue积分,\integral X dP.另外定理“随机变量和的期望=每个随机变量的期望的和“在我所看教材中的确是有条件的,条件是随机变量X,Y>=0且X、Y可积,但是lebesgue积分的线性只需要两个函数可积就行,所以我也在想定理为什么要加上X,Y>=0这个限制条件。。。。(注:最开始问题中的随机变量都是可积的)
3楼2014-02-12 11:01:03
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jabile

木虫 (正式写手)

随机变量关心的是值域而非定义域
4楼2014-02-12 11:05:43
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