Ist die Summe einer diskreten und einer stetigen Zufallsvariablen stetig oder gemischt?

Wenn $X$ eine diskrete und $Y$ eine kontinuierliche Zufallsvariable ist, was können wir dann über die Verteilung von sagen $X+Y$ ? Ist es kontinuierlich oder ist es gemischt?

Was ist mit dem Produkt $XY$ ?

self-study distributions random-variable

— user666
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Antworten:

Angenommen nimmt Werte mit diskreter Verteilung , wobei eine zählbare Menge ist, und nimmt Werte in mit der Dichte und CDF . $X$ $k \in K$ $(p_k)_{k \in K}$ $K$ $Y$ $\mathbb R$ $f_Y$ $F_Y$

Let . Wir haben $Z = X + Y$

P (Z \leq z) = P (X + Y \leq z) = \sum_{k \in K} P (Y \leq z - X ∣ X = k) P (X = k) = \sum_{k \in K} F_{Y} (z - k) p_{k},

$\mathbb P( Z \leq z) = \mathbb P(X + Y \leq z) = \sum_{k \in K} \mathbb P(Y \leq z - X \mid X = k) \mathbb P(X = k) = \sum_{k \in K} F_Y(z-k) p_k,$ das differenziert werden kann , um eine Dichtefunktion für erhalten

gegeben durch

Z

$Z$

f_{Z} (z) = \sum_{k \in K} f_{Y} (z - k) p_{k} .

$f_Z(z) = \sum_{k \in K} f_Y(z-k) p_k.$

Nun sei und nehme . Dann $R = X Y$ $p_0 = 0$

P (R \leq r) = P (X Y \leq r) = \sum_{k \in K} P (Y \leq r / X) P (X = k) = \sum_{k \in K} F_{Y} (r / k) p_{k},

$\mathbb P(R \leq r) = \mathbb P(X Y \leq r) = \sum_{k \in K} \mathbb P(Y \leq r/X) \mathbb P(X= k) = \sum_{k \in K} F_Y(r/k) p_k,$ was wiederum differenziert werden kann, um eine Dichtefunktion zu erhalten.

Wenn jedoch , dann ist , was zeigt, dass in diesem Fall ein Atom bei 0 hat. $p_0 > 0$ $\mathbb P(X Y = 0) \geq \mathbb P(X = 0) = p_0 > 0$ $XY$

— Joris Bierkens
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$X$ $p_X : \mathcal{X} \to [0,1]$ $\mathcal{X}$ $X$

f_{X} (x) = \sum_{x_{k} \in X} p_{X} (x_{k}) δ (x - x_{k})

$f_X (x) = \sum_{x_k \in \mathcal{X}} p_X (x_k) \, \delta (x - x_k)$

$\delta$

$Y$ $Z := X+Y$ $X$ $Y$ $Z$ $X$ $Y$ $Z$ $f_X$ $f_Y$

f_{Z} (z) = \sum_{x_{k} \in X} p_{X} (x_{k}) f_{Y.} (z - x_{k})

$f_Z (z) = \sum_{x_k \in \mathcal{X}} p_X (x_k) \, f_Y (z - x_k)$

— Rodrigo de Azevedo
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Warum die Gegenstimme?

— Rodrigo de Azevedo

Ja, ich bin auch neugierig auf die Ablehnung

— Yair Daon

X

$X$

Y

$Y$

@whuber Ich stimme zu (b). Es wird jedoch gesagt, dass ein diskretes Wohnmobil "als ... gedacht werden kann", also denke ich, dass es eine interessante Ansicht hinzufügt.

— Yair Daon

Deshalb habe ich geschrieben, dass Ihre Antwort irreführend ist. Da es um die Unterscheidung zwischen diskreten und kontinuierlichen Verteilungen geht - und diese Unterscheidung eine Frage der mathematischen Definition und nicht des "Geschmacks" ist - sind Ihre Bemühungen, die beiden zu verwechseln, wahrscheinlich weniger hilfreich.

— Whuber

$X$ $Y$

Bearbeiten: Ich gehe davon aus, dass "kontinuierlich" bedeutet "mit einem PDF." Wenn kontinuierlich stattdessen atomlos bedeuten soll, ist der Beweis ähnlich; Ersetzen Sie im Folgenden einfach "Lebesgue null set" durch "singleton set".

$X$ $\{x_1,x_2,x_3\dots\}$

$Z$ $P(Z\in E)=0$ $E$

$\square$

$X+Y$ $E$

P (X + Y. \in E) = \sum_{k} P ({Y. + x_{k} \in E} \cap {X = x_{k}}) \leq \sum_{k} P (Y. + x_{k} \in E)

$P(X+Y\in E)=\sum_k P(\{Y+x_k\in E\}\cap \{X=x_k\})\le \sum_k P(Y+x_k\in E)$

Y + x_{k} \in E

$Y+x_k\in E$

Y \in E - x_{k}

$Y\in E-x_k$

E - x_{k}

$E-x_k$

Y

$Y$

P (Y + x_{k} \in E) = 0

$P(Y+x_k\in E)=0$

X + Y

$X+Y$

$P(X=0)=0$ $P(X=0)=1$ $XY$ $P(XY=0)=1$ $XY$

— Mike Earnest
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