Что значит сказать, что событие «в конце концов случится»?


15

Рассмотрим одномерное случайное блуждание по целым числам Z с начальным состоянием xZ :

Sn=x+i=1nξi

где приращения ξi равны IID, так что P{ξi=1}=P{ξi=1}=12 .

Можно доказать, что (1)

Px{Sn reaches +1 eventually}=1

где нижний индекс обозначает начальную позицию.

τ+1τ:=τ(1):=min{n0:Sn=1}

Eτ=+

Оба доказательства можно найти в http://galton.uchicago.edu/~lalley/Courses/312/RW.pdf . Читая статью, я понимаю оба доказательства.

Мой вопрос, однако, в том, что означает «в конце концов» в первом утверждении, а также в целом. Если что-то происходит «в конце концов», это не должно происходить за конечное время, не так ли? Если так, то в чем разница между тем, что не происходит, и тем, что не происходит «в конце концов»? Утверждения (1) и (2) в некотором смысле противоречат мне. Есть ли другие примеры, подобные этому?


РЕДАКТИРОВАТЬ

Просто хочу добавить мотивацию для вопроса, т. Е. Простой пример того, что происходит «в конце концов», но с конечным ожидаемым временем ожидания.

P{walker eventually moves left}=1P{walker never moves left}=1limn12n=1

Поэтому мы знаем, что ходок «в конечном итоге» переместится влево, и ожидаемое время ожидания перед этим (т. Е. Движение влево) будет .1/(1/2)=2

Видеть что-то, что происходит «в конце концов», но с бесконечно ожидаемым «временем ожидания», было довольно натянуто для моего воображения. Вторая половина ответа @ whuber - еще один замечательный пример.


4
в конце концов нет означает в конечном итоге. Это именно то, что противопоставляется: P конечно, в то время как ожидание тау бесконечно
seanv507

Ну, есть канонический пример распределения Коши en.wikipedia.org/wiki/Cauchy_distribution .
seanv507

2
@ seanv507 - Да, хотя среднее значение распределения Коши является неопределенным, а не бесконечным (выборочное среднее из dbn Коши будет прыгать, когда приближается к бесконечности, а не постоянно сходится к + Бесконечность). Я думал о распределении Парето ( en.wikipedia.org/wiki/Pareto_distribution ), которое имеет среднее значение = бесконечность, когда его параметр формы и все же имеет четко определенную функцию распределения вероятностей. α < = 1nα<=1
RobertF

@RobertF спасибо - я должен был сказать Парето
seanv507

2
Во всем этом есть некоторый комфорт: если , то E [ τ ] = , но не наоборот. P(τ=)>0E[τ]=
Алекс Р.

Ответы:


16

Как бы вы продемонстрировали событие «в конце концов случится»? Вы бы провели мысленный эксперимент с гипотетическим противником. Ваш оппонент может бросить вам вызов с любым положительным числом . Если вы можете найти n (что, скорее всего, зависит от p ), для которого вероятность события, произошедшего к моменту n, составляет не менее 1 - p , то вы выиграете.pnpn1p

В этом примере « » вводит в заблуждение нотацию, поскольку вы используете ее как для обозначения одного состояния случайного блуждания, так и для всего самого случайного блуждания. Давайте позаботимся о том, чтобы признать это различие. «Достигает 1, в конце концов» предназначен для обозначения подмножества S множества всех случайных блужданий Ω . Каждая прогулка S Ω имеет бесконечно много шагов. Значение S в момент времени n равно S n . « S достигает 1 по времени n » относится к подмножеству Ω прогулок, которые достигли состояния 1Sn1SΩSΩSNSNS1NΩ1ко времени . Строго говоря, это наборN

Ω1,Nзнак равно{SΩ|S1знак равно1 или S2знак равно1 или  или SNзнак равно1},

В своем ответе мнимому противнику вы демонстрируете некоторое со свойством, котороеΩ1,N

Pξ(Ω1,n)1p.

Поскольку произвольно, у вас есть все элементы множестваn

Ω1,=n=1Ω1,n.

(Напомним , что тогда и только тогда , когда существует конечное п , для которых S Ω 1 , п , так что нет никаких бесконечных чисел , участвующих в этом союзе.)Sn=1Ω1,n nSΩ1,n

Ваша способность выиграть игру показывает, что этот союз имеет вероятность, превышающую все значения вида , независимо от того, насколько маленьким может быть p > 0 . Следовательно, эта вероятность составляет не менее 1 - и, следовательно, равна 1 . Вы продемонстрировали, что1pp>011

Pξ(Ω1,)=1.

Один простой способ оценить разницу между «происходящим в конечном итоге» и бесконечным ожидаемым временем первого прохождения - это рассмотреть более простую ситуацию. Для любого натурального числа пусть ω ( n ) будет последовательностьюnω(n)

ω(n)=(0,0,,0n,1,1,)

в котором за нулями следует бесконечная цепочка единиц. Другими словами, это те прогулки, которые остаются в начале координат и через некоторое (конечное) время переходят в точку 1 , а затем остаются там навсегда.n1

Пусть - множество всех этих ω ( n ) , n = 0 , 1 , 2 , с дискретной сигма-алгеброй. Назначьте меру вероятности черезΩω(n),n=0,1,2,

P(ω(n))=1n+11n+2=1(n+1)(n+2).

Это было разработано для того, чтобы иметь возможность перейти к к моменту времени n, равному 1 - 1 / ( n + 1 ) , который, очевидно, приближается произвольно близко к 1 . Вы выиграете игру. Прыжок в конце концов происходит, и когда это произойдет, это будет в какое-то конечное время. Тем не менее, ожидаемое время, когда это происходит, является суммой функции выживания (которая дает шансы не прыгнуть в момент времени n ),1 n11/(n+1)1n

E(τ)знак равно11+12+13+,

который расходится. Это потому, что относительно большая вероятность длится долгое время перед прыжком.


Неужели я неправильно понял, прочитал ли я ваш первый раздел как аргумент эпсилон / дельта и, таким образом, просто сказал (где P n - вероятность какого-либо события после n шагов)?
ИтNпNзнак равно1
пNN
jpmc26

1
@jpm Это не просто сводится к нему: он является эпсилон-дельта аргумент. В этом случае «дельта» это « » и «эпсилон» написано «NпN

underbraceω(N)

3

То, что что-то происходит в конечном итоге, означает, что есть некоторый момент времени, когда это происходит, но есть смысл, что никто не ссылается на какое-то конкретное указанное время, до которого это происходит. Если вы говорите, что что-то произойдет в течение трех недель, это более сильное утверждение, чем то, что это произойдет в конце концов. То, что это произойдет в конечном итоге, не определяет время, например, «три недели», «тридцать миллиардов лет» или «одну минуту».

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.