Là xác suất được bảo tồn dưới sự chuyển đổi chức năng?


13

Tôi nghĩ rằng điều này là cơ bản, nhưng nói rằng tôi có một biến ngẫu nhiên X , là xác suất giống như cho bất kỳ hàm liên tục có giá trị thực ?P ( f ( X ) f ( a ) ) fP(Xa)P(f(X)f(a))f


1
Ngoài ra: Nói chung, σf(x)2f(σx2) .
Alexis

Câu trả lời:


34

Điều này chỉ giữ nếu đang tăng đơn điệu. Nếu f giảm đơn điệu thì P ( f ( X ) f ( a ) ) = P ( X a ) . Ví dụ, nếu f ( x ) = - x và X là một chết cuộn bình thường, sau đó P ( X 5 ) = 5ffP(f(X)f(a))=P(Xa)f(x)=x nhưngP(-X-5)=1P(X5)=56 . Nếufchuyển đổi giữa tăng và giảm, thì nó thậm chí còn phức tạp hơn.P(X5)=16f

Lưu ý rằng cũng có trường hợp tầm thường của , trong đó P ( f ( X ) a ) bằng 1 nếu a 0 và 0 khác.f(x)0P(f(X)a)a0


2
+1 Tôi nên thêm trường hợp tiêm khi điều này là đúng.
Stéphane Laurent

40

Không. Lấy đồng phục trên [ - 1 , 1 ]a = 0 . Sau đó Pr ( X < một ) = 1 / 2 . Mặt khác Pr ( X 2 < a 2 ) = 0 .X[-1,1]một= =0Pr(X<một)= =1/2Pr(X2<một2)= =0


2

Điều này có liên quan đến việc hỏi:

cho mỗi f ( X ) f ( một ) ?Xmộtf(X)f(một)

Có thể có nhiều cách để vi phạm trong khi X một . Nhưng, trong mọi trường hợp, nó đòi hỏi f phải là một hàm không đơn điệu.f(X)f(một)Xmộtf

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.