Доказать / Не подтвердить


10

Доказать / Не подтвердить E[1A|Ft]=0 or 1 a.s. ⇒E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s.


Учитывая , отфильтрованный вероятностное пространство (Ω,F,{Fn}n∈N,P) , пусть A∈F .

Пусть Следует

∃t∈N s.t. E[1A|Ft]=1 a.s.
ли из этого, что
E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s. ∀s>t ?
Как насчет ∀s<t ?

Что если вместо этого

∃t∈N s.t. E[1A|Ft]=0 a.s. ?
Или что если
E[1A|Ft]=p a.s. for some p∈(0,1) ?

Что я пробовал:


Если , затем E [ 1 A ] = 1 , что равно 1 A = 1 (почти наверняка). В этом случае E [ 1 A | F s ] = 1 (почти наверняка) для каждого s .E[1A|Ft]=1E[1A]=11A=1E[1A|Fs]=1s

Аналогично, если , тогда E [ 1 A ] = 0 , что равно 1 A = 0 (почти наверняка). В этом случае E [ 1 A | F s ] = 0 (почти наверняка) для каждого s .E[1A|Ft]=0E[1A]=01A=0E[1A|Fs]=0s

Если , для константы p ∈ ( 0 , 1 ) , тогда имеемE[1A|Ft]=pp∈(0,1)

. Это может не сработать, если s > t .E[1A|Fs]=E[E[1A|Ft]|Fs]=E[p|Fs]=ps>t

В качестве альтернативы для случая :=p

Пусть - ограниченная F t -измеримая случайная величина.FFt

E[1A⋅F]=E[E[1A⋅F|Ft]]=E[F⋅E[1A|Ft]]

=E[p⋅F]=pE[F]=E[1A]⋅E[F]

Это означает, что и F являются независимыми. Другими словами, σ ( A ) и F t независимы. Таким образом, σ ( A ) и F s также независимы, если s < t и, следовательно, E [ 1 A | F s ] = E [ 1 A ] = p . Это может не сработать, если s > t .1AFσ(A)Ftσ(A)Fss<tE[1A|Fs]=E[1A]=ps>t

Я предполагаю , что идея состоит в том, что константа одновременно зависит от и F s -измеримойFsFs .

Ответы:


5

Ваш аргумент кажется верным, но вы начинаете с предположения, что . Однако в вопросе говорится, что E [ 1 A | F t ] ∈ { 0 , 1 } , что я бы сказал, что случайная величина E [ 1 A | F t ] принимает значения в наборе { 0 , 1 }, т. Е. E [ 1 A | FE[1A|Ft]=1E[1A|Ft]∈{0,1}E[1A|Ft]{0,1} гдеB∈ F t . Определяющее свойство этого условного ожидания является точто ∫ F 1 B d P = ∫ F 1 д Р для всехF∈ F т . В частности, выборF=Bприводит кP(B)=P(A∩B), из чего можно сделать вывод, чтоB⊂AE[1A|Ft]=1BB∈Ft∫F1BdP=∫F1AdPF∈FtF=BP(B)=P(A∩B)B⊂A(кроме, возможно, на множестве вероятности ноль). Однако мы также знаем (как в написанном вами аргументе), что т. Е. P ( A ) = P ( B ) , поэтому единственный возможный вывод состоит в том, что A = B (за исключением, возможно, набора вероятностей, равного нулю).E[E[1A|Ft]]=E[1B]P(A)=P(B)A=B

Для , F t ⊂ F s , поэтому закон башни для условных ожиданий подразумевает, что E [ 1 A | F t ] = E [ E [ 1 A | F t ] | F s ] . Но Е [ 1 А | F t ] = 1 A , поэтому E [ 1 A | F s ] =s>tFt⊂FsE[1A|Ft]=E[E[1A|Ft]|Fs]E[1A|Ft]=1A . Таким образом, все условные ожидания для s > t равны ( 1 A ). Для s < t , если A ∈ F s, тогда у нас все еще будет E [ 1 A | F сек ] = 1 . С другой стороны, если мы вернемся ко времени, когда A не находится в F s , то я не думаю, что что-то можно сказать о E [ 1 A | F s ]E[1A|Fs]=1As>t1As<tA∈FsE[1A|Fs]=1AAFsE[1A|Fs]В основном. Конкретный пример см. В этой статье , рис. 1. Если взять , например, , то получим последовательность условных ожиданий E [ 1 A | F 0 ] = 1A={ω2}∈F2∖F1,E[1A| F1]=1E[1A|F0]=181Ω,E[1A| F2]=1{ω2},E[1A| F3]=1{ω2}.E[1A|F1]=121{ω1,ω2}E[1A|F2]=1{ω2}E[1A|F3]=1{ω2}


Спасибо С. Каттералл. Откуда вы знаете 1 ? 2 E [ 1 A | F t ] = 1 А ? Также собираюсь редактировать вопрос. Приносим извинения за доставленные неудобства. Я собираюсь использовать некоторые ваши идеи для редактированияP(B)=P(A∪B)→B⊆AE[1A|Ft]=1A
— BCLC

1
Позвольте мне попытаться подвести итог на естественном языке; фильтрация соответствует все более тонкому подразделению конечного пространства, и условное ожидание события сравнению с последовательными элементами фильтрации («по мере поступления дополнительной информации») становится более пиковым вокруг события (при начальном состоянии информации F 0 это просто равномерное распределение). Время остановки - это поверхность процесса, установленная стохастическим уровнем (в статье переменная результата является двоичной, и было выбрано значение 0 ). AF00
— ocramz

@ocramz и S. Catterall, закончили редактирование. Как это пожалуйста? ^ - ^
— BCLC

1
На этом рисунке, если мы измеряем событие , но пример процесса заканчивается в конфигурации ω i , которая не принадлежит A , A становится фактически «непознаваемым» (мера 0 ). Это описание верно? Кроме того, как условные ожидания в последовательные моменты времени напоминают мне об итеративном байесовском процессе, есть ли связь между этими понятиями? @S. CatterallAωiAA0
— ocramz

1
Отвечая на вопросы в вашем первом комментарии: если то, поскольку B является несвязным объединением A ∩ B и A c ∩ B, мы должны иметь P ( A c ∩ B ) = 0 , что означает, что B ⊂ A как теперь, таким же образом, мы можем использовать P ( A ) = P ( B ), чтобы заключить, чтоP(B)=P(A∩B)BA∩BAc∩BP(Ac∩B)=0B⊂AP(A)=P(B) asA=B∈Ft
— S. Catterall Восстановить Монику
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.