测度论原创(三)

Morden Prob

Week3

我们用Ⓜ来表示是可测的(measurable)

多维扩展和随机向量

当我们把可测函数 $X:\Omega \to \mathbb{R}$ 的定义扩展到更高维空间 ${\mathbb{R}}^n$ 时，这个函数被称为“随机向量”。这意味着，如果我们把一个随机变量（原本是一维的数）推广到多维空间，那么我们就可以描述更丰富的现象，比如位置、速度、温度等多个维度一起变化的情况。

数学上，把这个多维的情况用符号表示就是：
$$X:\Omega \to {\mathbb{R}}^n$$
这意味着，$X$ 是一个从事件空间 $\Omega$ 到 $n$ 维实数空间 ${\mathbb{R}}^n$ 的映射。

在实际应用中，比如在金融、物理等领域，这种“随机向量”概念非常常见，它允许我们在一个随机变量的框架内处理多维数据。

定理3.1

如果两个函数都是可测的，那么它们的复合函数也是可测的。用符号表示就是：

• 给定可测空间 $(\Omega ,\mathcal{F})$、$(S,\mathcal{B})$ 和 $(T,\mathcal{C})$
• 假设 $f:\Omega \to S$ 和 $g:S\to T$ 都是可测函数（标记为Ⓜ ）

那么复合函数 $g\circ f:\Omega \to T$ 也是可测的。

证明 中的关键是要检查 $g\circ f$ 的逆像是否属于 $\mathcal{F}$。具体步骤如下：

$$(g\circ f{)}^{-1}(\mathcal{C})=f^{-1}(g^{-1}(\mathcal{C}))\subseteq f^{-1}(\mathcal{B})\subseteq \mathcal{F}$$

• 首先，因为 $g$ 是可测的，意味着 $g^{-1}(\mathcal{C})\subseteq \mathcal{B}$，即任何集合 $C\in \mathcal{C}$ 的逆像 $g^{-1}(C)$ 属于 $\mathcal{B}$。
• 接着，因为 $f$ 也是可测的，所以 $f^{-1}(B)\subseteq \mathcal{F}$，即对于任何 $B\in \mathcal{B}$，其逆像 $f^{-1}(B)$ 属于 $\mathcal{F}$。
• 因此，由 $(g\circ f{)}^{-1}(\mathcal{C})=f^{-1}(g^{-1}(\mathcal{C}))$ 可以推出 $(g\circ f{)}^{-1}(\mathcal{C})\subseteq \mathcal{F}$，从而说明复合函数 $g\circ f$ 也是可测的。

你可以把它想象成层层传递的可测性，就像一支接力棒，从 $g$ 到 $f$，最终确保复合函数 $g\circ f$ 也能传递“可测”这个特性。

推论：random variable的变换

如果 $X$ 是一个随机变量，且 $f$ 是一个 Borel 函数，那么 $f\circ X$ 也是一个随机变量。这实际上是一种非常常见的操作：我们经常会对随机变量进行各种变换，而我们希望变换之后仍然保持它的“随机性”，也就是说，变换后的变量仍然是随机变量。

根据 定理3.1，因为 $X$ 是随机变量，意味着 $X$ 是可测的，而 $f$ 作为 Borel 函数也是可测的。于是由定理3.1，我们知道 $f\circ X$ 是可测的，因此 $f\circ X$ 是随机变量。

比如对一个正态分布的随机变量$X$，我们可以定义$Y=\sin (X)$，$Y$也是一个随机变量

定理3.2 连续函数的可测性

如果一个函数 $f:\mathbb{R}\to \mathbb{R}$ 是连续的，那么它就是可测的（标记为 Ⓜ ）。

证明思路

首先，我们回顾一下 $\mathcal{B}(\mathbb{R})$，它表示 $\mathbb{R}$ 上的 Borel $\sigma$-代数。这就是所有在 $\mathbb{R}$ 上的 Borel 集构成的集合。它是通过开集生成的，所以我们可以写成：
$$\mathcal{B}(\mathbb{R})=\sigma (\mathcal{O})$$
其中 $\mathcal{O}$ 是所有开集的集合。

接下来，我们看一下 $f^{-1}(\mathcal{B}(\mathbb{R}))$。因为 $f$ 是连续的，所以它的逆像也保留了“开集”的特性。
$$f^{-1}(\mathcal{B}(\mathbb{R}))=f^{-1}(\sigma (\mathcal{O}))=\sigma (f^{-1}(\mathcal{O}))\subset \sigma (\mathcal{O})=\mathcal{B}(\mathbb{R})$$
这条式子说明了，$f$ 的逆像仍然在 Borel $\sigma$-代数 $\mathcal{B}(\mathbb{R})$ 内，因此 $f$ 是可测的。

定理3.3 可测函数的线性组合

如果我们有两个可测函数 $f:\Omega \to \mathbb{R}$ 和 $g:\Omega \to \mathbb{R}$，那么它们的线性组合 $\alpha f+\beta g$ 也是可测的，其中 $\alpha$ 和 $\beta$ 是实数。

背后的逻辑

假设 $f$ 和 $g$ 都是可测的，这意味着它们的逆像属于测度空间 $(\Omega ,\mathcal{F})$。线性组合的逆像可以用 $f$ 和 $g$ 的逆像表示，而测度空间的结构允许我们对这些逆像进行加法和数乘运算，这就是为什么 $\alpha f+\beta g$ 仍然保持可测性的原因。

关于拓展实数集的延伸

我们可以把实数集 $\mathbb{R}$ 拓展到包含正负无穷的扩展实数集 R ‾ = R ∪ { − ∞ , + ∞ } \overline{\mathbb{R}} = \mathbb{R} \cup \{-\infty, +\infty\} R=R∪{−∞,+∞}。在这种拓展下，之前关于可测函数的定义和结论仍然成立

定理3.4 可测函数的极限依旧为可测性

如果我们有一列可测函数 { f n } \{f_n\} {fn​}，那么这列函数的几个极限也都是可测的。

具体包括以下五种操作：

1. 上确界 ${\sup }_{n\ge 1}{f}_n$：即函数序列的“最大上界”。
2. 下确界 ${\inf }_{n\ge 1}{f}_n$：即函数序列的“最小下界”。
3. 上极限 ${\mathrm{limsup}}_{n\to \infty }{f}_n$：这是在取极限时“最远达到”的上界值。
4. 下极限 ${\mathrm{liminf}}_{n\to \infty }{f}_n$：这是在取极限时“最远达到”的下界值。
5. 极限 ${\lim }_{n\to \infty }{f}_n$（当极限存在时）：也就是序列最终收敛到的值。

这些极限结果也同样是随机变量

随机变量的概率律（Law of $X$）

设 $X$ 是定义在概率空间 $(\Omega ,\mathcal{F},\mathbb{P})$ 上的随机变量，那么 $X$ 的概率律就是一个从 $\mathcal{B}(\mathbb{R})$ 到 $[0,1]$ 的概率测度，记作 ${\mathbb{P}}_X$。它表示为：

$${\mathbb{P}}_X(B)=\mathbb{P}(X^{-1}(B))=\mathbb{P}(X\in B)$$

其中，$B\in \mathcal{B}(\mathbb{R})$ 是 $\mathbb{R}$ 上的 Borel 集。

解释

可以把${\mathbb{P}}_X(B)$理解为“$X$落在集合$B$中的概率”。也就是说，${\mathbb{P}}_X$ 表示随机变量 $X$ 的分布，它告诉我们 $X$ 的取值在实数线上的分布情况。

在直观上，这个分布 ${\mathbb{P}}_X$ 告诉我们，随机变量 $X$ 的可能取值在哪里出现的概率最高、哪里出现的概率最低。例如，若 $X$ 是一个服从正态分布的随机变量，那么 ${\mathbb{P}}_X$ 就是一个高斯分布，它反映了 $X$ 的概率分布特性。

分布函数 $F_X$ 的定义

分布函数 $F_X:\mathbb{R}\to [0,1]$ 定义为
$$F_X(x)=\mathbb{P}(X\le x)$$
对于任意 $x\in \mathbb{R}$。也就是说，$F_X(x)$ 表示随机变量 $X$ 取值小于或等于 $x$ 的概率。
$$F_X(x)=\mathbb{P}(X^{-1}((-\infty ,x]))=\mathbb{P}(X\le x)$$

分布函数的性质

$F_X$ 具有以下四个重要性质：

1. 单调性：$F_X$ 是递增的，也就是说，当 $x$ 增大时，$F_X(x)$ 也不会减小。因为对于任意 $x_1<x_2$，事件 { X ≤ x 1 } \{X \leq x_1\} {X≤x1​} 包含于事件 { X ≤ x 2 } \{X \leq x_2\} {X≤x2​}，所以有 $F_X(x_1)\le F_X(x_2)$。

2. 右连续性：$F_X$ 是右连续的。也就是说，${\lim }_{x\to x_0^{+}}{F}_X(x)=F_X(x_0)$。这保证了在 $x$ 向右逼近的过程中，$F_X$ 不会出现突变。右连续性在概率论中很重要，因为很多关于分布的操作依赖于这种平稳的行为。

3. 边界条件：当 $x\to -\infty$ 时，$F_X(x)\to 0$。这是因为 $X$ 取值小于极小值的概率趋于零；而当 $x\to +\infty$ 时，$F_X(x)\to 1$，因为 $X$ 取值小于极大值的概率趋于 1。

4. 唯一性：$F_X$ 唯一地确定了 $X$ 的概率分布。因为分布函数 $F_X$ 满足以上性质，它可以用来唯一地描述 $X$ 的分布。这一点可以通过 $\pi$-系统的结果来证明。

在图片中，$F_X(x)$ 的图像是一条递增的曲线，右端逼近 1，左端逼近 0。中间可能会出现跳跃点，但这些跳跃都是向上跳跃的，并且 $F_X$ 在每一个点都保持右连续。

随机变量的密度函数

如果分布函数 $F_X$ 是绝对连续的，我们可以将它表示为一个积分：
$$F_X(x)={\int }_{-\infty }^x{f}_X(y)dy$$
其中 $f_X:\mathbb{R}\to [0,\infty )$ 是一个 Borel 可测函数，这个函数就是 概率密度函数（Probability Density Function, PDF）。我们可以通过 $f_X$ 的积分来找到任意区间的概率。例如，对于 $B\in \mathcal{B}(\mathbb{R})$，有
$${\mathbb{P}}_X(B)={\int }_B{f}_X(x)dx$$

解释

需要注意的是，密度函数 $f_X$ 是在Lebesgue测度意义下唯一的，这也就是说它唯一地描述了随机变量 $X$ 的分布（除了一个Lebesgue测度为零的集合）。

Example ：常见分布的例子

(I) 离散型随机变量

1. Bernoulli 分布：$X\sim \text{Be}(p)$，其中 $p\in [0,1]$。这个分布表示一个只有两个可能取值的随机变量：
   $$\mathbb{P}(X=1)=p,\mathbb{P}(X=0)=1-p$$

2. Binomial 分布：$X\sim \text{Bi}(n,p)$，其中 $n\ge 1$ 且 $p\in [0,1]$。这是 $n$ 次独立的伯努利试验成功的次数：
   $$\mathbb{P}(X=k)=\left(\genfrac{}{}{0ex}{}{n}{k}\right)p^k(1-p{)}^{n-k},0\le k\le n$$

3. Geometric 分布：$X\sim \text{Ge}(p)$，其中 $p\in [0,1]$。表示直到第一次成功之前失败的次数：
   $$\mathbb{P}(X=n)=p(1-p{)}^{n-1},n\ge 1$$

(II) 连续型随机变量

1. Uniform 分布：$X\sim \text{U}(a,b)$，其中 $a<b$。这是在区间 $[a,b]$ 上均匀分布的随机变量，密度函数为
   $$f_X(x)=\{\begin{array}{ll}\frac{1}{b-a}& \text{if }x\in [a,b]\\ 0& \text{otherwise}\end{array}$$

2. Exponential 分布：$X\sim \text{Exp}(\lambda )$，其中 $\lambda >0$。这是一个用于描述事件时间的分布，密度函数为
   $$f_X(x)=\{\begin{array}{ll}\lambda e^{-\lambda x}& \text{if }x>0\\ 0& \text{otherwise}\end{array}$$

3. Normal/Gaussian 分布：$X\sim \mathcal{N}(\mu ,{\sigma }^2)$，其中 $\mu \in \mathbb{R},\sigma >0$。这是非常常见的正态分布，密度函数为
   $$f_X(x)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi }}{e}^{-\frac{(x-\mu {)}^2}{2{\sigma }^2}},x\in \mathbb{R}$$

由随机变量生成的$\sigma$-代数

给定一个随机变量$X$，定义在概率空间$(\Omega ,\mathcal{F},\mathbb{P})$上，我们可以找到一个最小的$\sigma$-代数使得$X$是可测的。这个$\sigma$-代数被称为由$X$生成的$\sigma$-代数，记作$\sigma (X)$。它定义为：
σ ( X ) : = X − 1 ( B ( R ) ) = { X − 1 ( B ) ∣ B ∈ B ( R ) } . \sigma(X) := X^{-1}(\mathcal{B}(\mathbb{R})) = \{X^{-1}(B) | B \in \mathcal{B}(\mathbb{R})\}. σ(X):=X−1(B(R))={X−1(B)∣B∈B(R)}.

解释

$\sigma (X)$包含了所有可以通过$X$来描述的事件。换句话说，如果我们知道$\sigma (X)$中的信息，那么我们就能“完全”地知道$X$的行为。例如，假设$X$是一个连续随机变量，那么$\sigma (X)$就包含了所有关于$X$的事件，比如$X\le x$的事件集合。。

定理3.5 $\sigma (Y)$-可测性

假设我们有两个随机变量$X$和$Y$，定义在同一个概率空间$(\Omega ,\mathcal{F},\mathbb{P})$上。如果$X$是$\sigma (Y)$-可测的，这意味着$X$可以“通过$Y$来表示”。

$X$是$\sigma (Y)$-可测当且仅当存在一个可测函数$f:\mathbb{R}\to \mathbb{R}$使得$X=f(Y)$。

证明思路

假设$X=f(Y)$，其中$f$是可测的。要证明$X$是$\sigma (Y)$-可测，我们可以使用逆像的概念：

$$X^{-1}(\mathcal{B}(\mathbb{R}))=Y^{-1}(f^{-1}(\mathcal{B}(\mathbb{R})))\subseteq Y^{-1}(\mathcal{B}(\mathbb{R}))=\sigma (Y).$$

因为$f$是可测的，$f^{-1}(\mathcal{B}(\mathbb{R}))\subseteq \mathcal{B}(\mathbb{R})$，所以$X^{-1}(\mathcal{B}(\mathbb{R}))\subseteq \sigma (Y)$。这说明$X$是$\sigma (Y)$-可测的。

可以把$\sigma (Y)$-可测性理解为：$X$的行为可以通过$Y$来表示。比如，如果$X$和$Y$表示相关的物理量（比如温度和气压），并且$X$可以写成$Y$的某种函数形式，那么我们说$X$是$\sigma (Y)$-可测的，这就意味着所有关于$X$的事件可以通过$Y$的事件来描述。

由随机变量生成的$\sigma$-代数

假设我们有一组随机变量 { X i } i ∈ I \{X_i\}_{i \in I} {Xi​}i∈I​，定义在同一概率空间 $(\Omega ,\mathcal{F},\mathbb{P})$ 上。由这些随机变量生成的$\sigma$-代数，记作 $\sigma (X_i\mid i\in I)$，是能够使得所有 $X_i$ 可测的最小$\sigma$-代数。

具体来说，这个$\sigma$-代数可以表示为：
σ ( X i ∣ i ∈ I ) : = σ ( ⋃ i ∈ I X i − 1 ( B ( R ) ) ) = σ ( { X i − 1 ( B ) ∣ B ∈ B ( R ) , i ∈ I } ) . \sigma(X_i \mid i \in I) := \sigma\left(\bigcup_{i \in I} X_i^{-1}(\mathcal{B}(\mathbb{R}))\right) = \sigma\left(\{X_i^{-1}(B) \mid B \in \mathcal{B}(\mathbb{R}), i \in I\}\right). σ(Xi​∣i∈I):=σ(i∈I⋃​Xi−1​(B(R)))=σ({Xi−1​(B)∣B∈B(R),i∈I}).

解释

这就是说，$\sigma (X_i\mid i\in I)$包含了所有可以通过任意一个 $X_i$ 来描述的事件。它是所有这些 $X_i$ 的信息的集合，可以理解为我们能够通过观测这组随机变量 { X i } \{X_i\} {Xi​} 得到全部的信息。

需要注意的是，在构建$\sigma (X_i\mid i\in I)$时，我们不能仅仅取各个$\sigma (X_i)$的并集，因为并集不一定是$\sigma$-代数。为确保构成$\sigma$-代数，我们需要再取一个$\sigma$运算，这就像是在并集上“封闭”一次，使其满足$\sigma$-代数的性质。

假设场景

假设我们有一个概率空间 $(\Omega ,\mathcal{F},\mathbb{P})$，其中样本空间 Ω = { 1 , 2 , 3 , 4 } \Omega = \{1, 2, 3, 4\} Ω={1,2,3,4}。定义两个随机变量 $X$ 和 $Y$，它们的取值如下：

• $X$ 只取值 $1$ 和 $2$：

  • $X(1)=1$
  • $X(2)=1$
  • $X(3)=2$
  • $X(4)=2$

• $Y$ 只取值 $1$ 和 $2$：

  • $Y(1)=1$
  • $Y(2)=2$
  • $Y(3)=1$
  • $Y(4)=2$

生成的$\sigma$-代数

1. 由 $X$ 生成的$\sigma$-代数 $\sigma (X)$：

   随机变量 $X$ 的取值可以将 $\Omega$ 划分为两个集合：

   • { 1 , 2 } \{1, 2\} {1,2}，对应 $X=1$
   • { 3 , 4 } \{3, 4\} {3,4}，对应 $X=2$

   因此，$\sigma (X)$ 是由 $\Omega$、 { 1 , 2 } \{1, 2\} {1,2}、 { 3 , 4 } \{3, 4\} {3,4} 和空集 $\varnothing$ 构成的集合系统，即
   σ ( X ) = { ∅ , { 1 , 2 } , { 3 , 4 } , Ω } . \sigma(X) = \{\emptyset, \{1, 2\}, \{3, 4\}, \Omega\}. σ(X)={∅,{1,2},{3,4},Ω}.

2. 由 $Y$ 生成的$\sigma$-代数 $\sigma (Y)$：

   随机变量 $Y$ 的取值将 $\Omega$ 划分为另外两个集合：

   • { 1 , 3 } \{1, 3\} {1,3}，对应 $Y=1$
   • { 2 , 4 } \{2, 4\} {2,4}，对应 $Y=2$

   因此，$\sigma (Y)$ 是由 $\Omega$、 { 1 , 3 } \{1, 3\} {1,3}、 { 2 , 4 } \{2, 4\} {2,4} 和空集 $\varnothing$ 构成的集合系统，即
   σ ( Y ) = { ∅ , { 1 , 3 } , { 2 , 4 } , Ω } . \sigma(Y) = \{\emptyset, \{1, 3\}, \{2, 4\}, \Omega\}. σ(Y)={∅,{1,3},{2,4},Ω}.

直接取并集的问题

如果我们直接取 $\sigma (X)$ 和 $\sigma (Y)$ 的并集，会得到如下集合：
σ ( X ) ∪ σ ( Y ) = { ∅ , { 1 , 2 } , { 3 , 4 } , { 1 , 3 } , { 2 , 4 } , Ω } . \sigma(X) \cup \sigma(Y) = \{\emptyset, \{1, 2\}, \{3, 4\}, \{1, 3\}, \{2, 4\}, \Omega\}. σ(X)∪σ(Y)={∅,{1,2},{3,4},{1,3},{2,4},Ω}.

但这个集合系统不是一个$\sigma$-代数。为什么呢？因为它不满足$\sigma$-代数的闭合性条件。例如：

• { 1 , 2 } \{1, 2\} {1,2} 和 { 1 , 3 } \{1, 3\} {1,3} 都在 $\sigma (X)\cup \sigma (Y)$ 中，但它们的交集 { 1 } \{1\} {1} 不在这个集合里。
• { 1 , 2 } \{1, 2\} {1,2} 的补集 { 3 , 4 } \{3, 4\} {3,4} 是在$\sigma (X)$中的，但这只是一个特殊情况。一般情况下，我们需要确保任意集合的补集也在集合系统内，而这里无法保证。

如何构造最小的$\sigma$-代数

为了获得一个满足$\sigma$-代数闭合性的集合系统，我们需要对并集 $\sigma (X)\cup \sigma (Y)$ 进行“$\sigma$运算”，即取其闭包，包含所有可能的补集和交集。

通过构造，我们可以得到：
σ ( X , Y ) = { ∅ , { 1 } , { 2 } , { 3 } , { 4 } , { 1 , 2 } , { 1 , 3 } , { 2 , 4 } , { 3 , 4 } , Ω } . \sigma(X, Y) = \{\emptyset, \{1\}, \{2\}, \{3\}, \{4\}, \{1, 2\}, \{1, 3\}, \{2, 4\}, \{3, 4\}, \Omega\}. σ(X,Y)={∅,{1},{2},{3},{4},{1,2},{1,3},{2,4},{3,4},Ω}.

这个系统就是由 $X$ 和 $Y$ 共同生成的最小$\sigma$-代数，记作 $\sigma (X,Y)$。它包含了所有可以通过 $X$ 和 $Y$ 的值所确定的事件集合，并且满足$\sigma$-代数的闭合性要求。