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Forum "Uni-Stochastik" - Erwartungswert
Erwartungswert < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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Erwartungswert: Beweis
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 15:33 Mi 26.01.2005
Autor: xsjani

Hallo,

ich habe mal wieder eine recht schwierige Aufgabe bekommen und ich bräuchte mal wieder Eure Hilfe.

X,Y: [mm] \Omega \rightarrow \IR [/mm] seien Zufallsvariablen, so dass
E(X) und E(Y) existieren. Zeige, dass E(X+Y) existiert
und E(X+Y) = E(X) + E(Y) gilt:

(a)   falls X,Y [mm] \in [/mm] D

Sei  D:= [mm] {X:\Omega \rightarrow \IR: X messbar, der Wertebereich A = {X(\omega): \omega \in \Omega} ist abzählbar, \summe_{a \in A} a * P (X=a) < \infty} [/mm]

Für X  [mm] \in [/mm]  D haben wir definiert:

EX := [mm] \integral [/mm] XdP:= [mm] \summe_{a \in A} [/mm] a* P(X=a).

D ist unter (punktweiser) Addition und Multiplikation abgeschlossen.


(b)  für beliebige Zufallsvariablen

Danke, Juliane


        
Bezug
Erwartungswert: Lösungsansatz
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 09:07 Fr 28.01.2005
Autor: david4501

Hallo Juliane, du kannst das in etwa so lösen:

Teil a)
Seien [mm] A:=\{a_1, a_2, a_3, ...\} [/mm] der (abzählbare) Wertebereich von X,
[mm] B:=\{b_1, b_2, b_3, ...\} [/mm] der (abzählbare) Wertebereich von Y und
[mm] C:=\{c_1, c_2, c_3, ...\} [/mm] der (abzählbare) Wertebereich von X+Y.
Außerdem bezeichnen [mm] \Omega_j(X):=\{\omega \in \Omega : X(\omega) = a_j \} [/mm] (j [mm] \in \IN) [/mm] und [mm] \Omega_j(Y) [/mm] bzw. [mm] \Omega_j(X+Y) [/mm] die entsprechenden Mengen für Y und X+Y. Dann gilt:
[mm] P(X=a_j) [/mm] = [mm] \summe_{\omega \in \Omega_j(X)} P(\{\omega\}) [/mm]
(... analog für Y bzw. X+Y ...)

Damit erhält man: E(X+Y) = [mm] \summe_{j \in \IN} c_j P(\{ X+Y=c_j \}) [/mm] = [mm] \summe_{j \in \IN} \summe_{\omega \in \Omega_j(X+Y)} (X+Y)(\omega) P(\{ \omega \}) [/mm] = ... = [mm] \summe_{\omega \in \Omega} X(\omega) P(\{ \omega \}) [/mm] + [mm] \summe_{\omega \in \Omega} Y(\omega) P(\{ \omega \}) [/mm] = [mm] \summe_{j \in \IN} \summe_{\omega \in \Omega_j(X)} a_j P(\{ \omega \})= \summe_{j \in \IN} \summe_{\omega \in \Omega_j(Y)} b_j P(\{ \omega \}) [/mm] = [mm] \summe_{j \in \IN} a_j P(\{X=a_j\}) [/mm] + [mm] \summe_{j \in \IN} a_j P(\{X=a_j\}) [/mm] =EX + EY.

Teil b)
X, Y meßbare Abbildungen  [mm] \Rightarrow \exists (X_n)_n, (Y_n)_n [/mm] Treppenfunktionen mit [mm] X_n \uparrow [/mm] X, [mm] Y_n \uparrow [/mm] Y. Anwendung von Teil a) und Bepo Levi liefert die Behauptung, denn:

E(X+Y) = [mm] \integral_{\Omega} [/mm] X+Y dP = [mm] \integral_{\Omega} \limes_{n\to \infty} (X_n+Y_n) [/mm] dP = [mm] \limes_{n \to \infty} \integral _{\Omega} (X_n+Y_n) [/mm] dP =a)= [mm] \limes_{n \to \infty} \left( \integral _{\Omega} X_n dP + \integral _{\Omega} Y_n dP \right) [/mm] = ... = [mm] \integral_{\Omega} [/mm] X dP + [mm] \integral_{\Omega} [/mm] Y dP = EX+ EY.  [mm] \Box [/mm]

Ich habe an manchen Stellen kleine Zwischenschritte weggelassen, die
du dir nochmal selbst überlegen solltest.

Gruß
David




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