Стабильность (вероятность) - Stability (probability)
В теория вероятности, то стабильность из случайная переменная это свойство линейной комбинации двух независимый копии переменной имеют то же самое распространение, вплоть до расположение и масштаб параметры.[1] Распределения случайных величин, обладающие этим свойством, называются «стабильными распределениями». Результаты, доступные в теории вероятностей, показывают, что все возможные распределения, обладающие этим свойством, являются членами четырехпараметрического семейства распределений. Статья о стабильное распространение описывает это семейство вместе с некоторыми свойствами этих распределений.
В теории вероятностей «стабильности» и стабильного семейства вероятностных распределений важно то, что они являются «аттракторами» для правильно нормированных сумм независимые и одинаково распределенные случайные переменные.
Важными частными случаями стабильных дистрибутивов являются нормальное распределение, то Распределение Коши и Распределение Леви. Подробнее см. стабильное распространение.
Определение
Есть несколько основных определений того, что подразумевается под стабильностью. Некоторые из них основаны на суммировании случайных величин, а другие - на свойствах характеристические функции.
Определение через функции распределения
Вальщик[2] дает следующее основное определение. Случайная величина Икс называется стабильным (имеет устойчивое распределение), если для п независимые копии Икся из Икс, существуют константы cп > 0 и dп такой, что
где это равенство относится к равенству распределений. Из этой отправной точки можно сделать вывод, что последовательность констант cп должен иметь форму
- для
Дальнейший вывод состоит в том, что этого достаточно, чтобы указанная выше идентичность распределения выполнялась для п= 2 и п= 3 только.[3]
Устойчивость в теории вероятностей
Существует ряд математических результатов, которые можно получить для распределений, обладающих свойством устойчивости. То есть все возможные семейства распределений, которые имеют свойство быть закрытыми при свертка рассматриваются.[4] Эти стабильные дистрибутивы здесь удобно называть, не имея в виду конкретно дистрибутив, описанный в статье под названием стабильное распространение, или сказать, что распределение является устойчивым, если предполагается, что оно обладает свойством устойчивости. Следующие результаты могут быть получены для одномерные распределения которые стабильны.
- Стабильные дистрибутивы всегда бесконечно делимый.[5]
- Все стабильные дистрибутивы абсолютно непрерывный.[6]
- Все стабильные дистрибутивы одномодальный.[7]
Другие виды устойчивости
Вышеупомянутая концепция устойчивости основана на идее о том, что класс распределений замыкается при заданном наборе операций со случайными величинами, где операция представляет собой «суммирование» или «усреднение». Другие рассматриваемые операции включают:
- геометрическая стабильность: здесь операция состоит в том, чтобы взять сумму случайного числа случайных величин, где число имеет геометрическое распределение.[8] Аналогом стабильного распределения в этом случае является геометрическое устойчивое распределение
- Макс-стабильность: здесь операция состоит в том, чтобы взять максимальное количество случайных величин. Аналогом стабильного распределения в этом случае является обобщенное распределение экстремальных значений, и теория для этого случая рассматривается как теория экстремальных ценностей. См. Также постулат стабильности. Вариант этого случая, в котором берется минимум вместо максимума, доступен простым расширением.
Смотрите также
Заметки
использованная литература
- Лукач, Э. (1970) Характеристические функции. Гриффин, Лондон.
- Феллер, В. (1971) Введение в теорию вероятностей и ее приложения, Том 2. Wiley. ISBN 0-471-25709-5
- Клебанов Л.Б., Мания Г.М., Меламед И.А. (1984) «Проблема В. М. Золотарёва и аналоги безгранично делимых и устойчивых распределений в схеме суммирования случайного числа случайных величин». Теория вероятн. Appl., 29, 791–794