"Unerwartete" Erwartung


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Kann einer unserer Monte-Carlo-Experten die "unerwartete" Erwartung am Ende dieser Antwort erklären ?

Ex-post- Zusammenfassung der anderen Frage / Antwort: Wenn IID-Zufallsvariablen sind und die Erwartungen existieren, zeigt ein einfaches Symmetrieargument , dass , aber ein Monte-Carlo-Experiment mit scheint diesem Satz zu widersprechen.X1,…,XnE[Xi/X¯]E[Xi/X¯]=1Xi∼N(0,1)

x <- matrix(rnorm(10^6), nrow = 10^5)
mean(x[,2]/rowMeans(x))

[1] 5.506203

Antworten:


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Die Erklärung für die Monte-Carlo-Bewertung des Verhältnisses unter Verwendung seltsamer Werte ist, dass die Erwartung nicht existiert. Als Transformation eines Cauchy in Ihrem normalen Beispiel . In der Tat ist was nicht der ist integrierbar bei da äquivalent zu .E[X1/(X1+X2)]X1/X2

E[X1/(X1+X2)]=E[1/(1+X2/X1)]=∫−∞+∞11+y1π(1+y2)dy
y=−1(y+1)−1

Beachten Sie, dass keine Cauchy-Variable ist, sondern die Transformation einer Cauchy-Variable durch die Funktion Der Grund dafür ist das und das wobei .X1/X¯

f: y→n1+n−1y
(X2+…+Xn)∼N(0,n−1)
X1X¯=n1+(X2+…+Xn)/X1=n1+n−1Z/X1
Z∼N(0,1)

Beachten Sie, dass , wenn gegen unendlich wächst, in der Verteilung gegen die Zufallsvariable konvergiert, die mit der Wahrscheinlichkeit gleich .nX1/X¯±∞1/2


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Im Gamma-Beispiel ist das Verhältnis durch begrenzt und hat daher eine endliche Erwartung. 1
— Xi'an

4
OK, also das Symmetrieargument funktioniert, aber nur, wenn die Erwartung überhaupt besteht ... Natürlich ...
— Zen

1
@ Xi'an: Sie haben Recht damit, dass dies kein Cauchy ist, und Ihre Antwort ist genau richtig. Ich werde meine Antwort löschen, da sie aktiv irreführend ist.
— Stephan Kolassa
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