条件期望的性质及应用

.PAGE.>--.--考试资料.条件期望的性质和应用摘要：条件数学期望〔以下简称条件期望〕是随机分析理论中十分重要的概念，在理论实际上都有很重要的应用。本文首先分析了条件期望的几种定义和性质，进而研究了条件期望的求法，最后举例分析条件期望在实际问题中的应用。关键词：条件期望；定义；性质；应用条件期望是现代概率体系中的一个重要概念。近年来，随着人们对随机现象的不断观察和研究，条件期望已经被广泛的利用到日常生活中，尤其值得注意的是条件期望在最优预测中的应用。现代概率论总是从讲述条件期望开场的。鉴于此，在分析条件期望的几种定义时，通过比较它们的优缺点，使初学者在充分认识条件期望的根底上，由非条件期望的性质学习顺利过渡到条件期望性质的学习，实现知识的迁移。通过研究条件期望的求法，从而提高计算能力与解题技巧。条件期望不仅在数学上有重要的价值与意义，还在生物、统计、运筹和经济管理等方面有着重要的作用与奉献。总之，研究条件期望的性质和应用不仅有助于学生对数学的学习，而且还有利于进一步探索科学的其它领域。1条件期望的几种定义1.1条件分布角度出发的条件期望定义从条件分布的角度出发，条件分布的数学期望称为条件期望。由离散随机变量和连续随机变量条件分布的定义，引出条件期望的定义。定义1离散随机变量的条件期望设二维离散随机变量(*,Y)的联合分布列为，，对一切使的，称为给定条件下*的条件分布列。此时条件分布函数为；同理，对一切使的，称为给定条件下Y的条件分布列。此时条件分布函数为。故条件分布的数学期望〔假设存在〕称为条件期望，定义如下或。定义2连续随机变量的条件期望设二维连续随机变量〔*,Y〕的联合密度函数为，边际密度函数为和。对一切使>0的，给定条件下*的条件分布函数和条件密度函数分别为，；同理对一切使>0的，给定*=*条件下Y的条件分布函数和条件密度函数分别为，。故条件分布的数学期望〔假设存在〕称为条件期望，定义如下或。1.2测度论角度出发的条件期望定义借助测度论这一数学工具，给出了随机变量在给定子代数下条件期望的一般性定义——公理化定义，通过讨论，还可同时发现它的两条等价性定义。引理1假设是可积(或积分存在)随机变量，则必存在惟一的(不计几乎处处相等的差异)可积(相应地，积分存在)的可测随机变量，它满足(1)定义3(公理化定义)设是概率空间上的可积(或积分存在)随机变量，是的子代数，则关于的条件期望是满足以下两条件的随机变量：(i)是可测的；(ii)。特别地，当时，也称为关于随机变量的条件期望，记为。由引理1，条件期望=就是由(1)式定义的符号测度关于的Radon导数。由定义3看出，条件期望是通过积分等式(1)确定的，根据积分性质易知，两个几乎处处相等的函数的积分是相等的。因此，条件期望确实定以及许多有关条件期望的论断都是不计几乎处处相等的差异的，从而涉及的关系式都是几乎处处相等意义下的。由上面的讨论，我们有如下的等价定义：定义4设是概率空间上的可积(或积分存在)随机变量，是的子代数，则关于的条件期望是满足以下两条件的随机变量(i)是可测的；(ii)。定义5设是概率空间上的可积(或积分存在)随机变量，是的子代数，则关于的条件期望是满足以下两条件的随机变量：(i)是可测的；(ii)。上述三个定义虽然表达式有所不同，但其本质是一样的，且都是以公理化的形式给出的，显得比较抽象，增加了定义的理解难度。1.3几何角度出发的条件期望定义从几何的角度，利用投影定理这一数学工具，给出条件期望的几何定义。引理2(投影定理)如果是Hilbert空间的一个闭线性子空间,且,则(i)存在惟一元素,使得,(ii)且成立的充分必要条件是,,其中是Hilbert空间上的范数,是的正交补。称为在上的正交投影,记为。实Hilbert空间内积定义为。引理3记；，则是的子空间。于是,特别地,是的闭子空间。定义6(几何定义)以表示到中的正交投影，则任给,称为给定时的条件期望。2条件期望的性质2.1一般性质因为条件数学期望是数学期望的一种特殊形式，所以它具有一般的非条件数学期望的所有性质。性质1假设c是常数，则；性质2对任意常数，有；性质3对任意的两个函数和，有；性质4假设、相互独立，则。根据此定理，运用归纳法，易得以下推论：推论1，其中均是常数时，特别有。推论2假设相互独立，则。注意：对于"和〞，不要求相互独立，对于"积〞，则要求相互独立。特殊性质从条件期望的这几种定义出发还可得到以下性质。性质1,其中，且假定存在；证明：根据条件期望的定义5，由于都可测，所以也可测；其次，令，则，所以这说明是关于G的条件期望，从而证得。性质2如果关于为可积时，如果，则；证明：令,，则。由于关于为可积，所以，,,因而于是，从而。这说明性质3如果关于为可积时，；证明：因为关于为也可积，且，所以由条件期望的特殊性质2可知，，又由条件期望的特殊性质1可知，所以，。性质4〔全数学期望公式〕；证明：假设为离散型的随机变量时，假设为连续型的随机变量时，性质5如果为G可测，则；证明：这是条件期望的定义5的显然推论。特别当〔常数〕时，。性质6如果与代数G独立，则；

证明：设是二维连续型随机变量，由独立性有，其中，，分别是的密度函数和边际密度函数，这时条件密度函数，于是当时，，上式对一切成立，所以。在此仅就连续型的情况进展证明，而离散型的可类似证明。性质7假设关于为可积，为可测且有限时，则.证明：为了证明有意义，首先须证关于为可积。由于关于为可积，所以。由于为可测且有限，所以令时且。令，则，，并且因此，关于为可积。于是存在唯一的可测随机变量，使得，这里，于是，。又因为可测，所以由上式知，是关于的条件期望。于是由于，，为可测，所以。对于，由于它关于为可积，所以同样可以得到，于是，。综上所证，得，令，则由上式得。性质8如果是代数G的子代数，则；证明：显然，关于也可积。为了证明有意义须证关于为可积。由于关于为可积，所以，。又因，这里，并注意到，所以 。这说明关于为可积。既然，所以由条件期望的特殊性质4可知，因为可测，所以由条件期望的特殊性质7，令，则由上式得引理4随机变量和的相关系数在坐标平移变换中保持不变。证明：设平移变换，〔为常数〕由期望和方差的性质易知性质9〔增减性〕设和是随机变量，(i)当是的减函数时，则；(ii)当是的增函数时，则；(iii)当是常数时，则。证明：由引理知相关系数在平移变换中保持不变，故不妨设。因为，故的符号只决定于的符号。(i)假设是的减函数，任取非零实数，如果，有(2)如果，有(3)假设(2)式成立，当，则有故也有。又当，即，则有；，则有。故也有。使用Lebesgue-Stieltges积分表示则有故当不等式(3)成立时，用类似的方法同样可证。为节省篇幅，不再赘述。(ii)假设是的增函数，任取非零实数，如果，有假设是的减函数，任取非零实数。如果，有(4)如果，有(5)假设(4)式成立，当，则有故也有 。又当，即，则有；，则有。故也有。使用Lebesgue-Stieltges积分表示则有故当不等式(5)成立时，用类似的方法同样可证。(iii)当故。综上所述，可知条件期望关于变量的增减性，决定了相关系数的符号。3条件期望的重要定理定理1〔单调收敛定理〕假设，则在上，有；证明：显然，关于为可积。由条件期望的特殊性质2可知，，所以存在。在极限不存在的上补定义为，这样就得倒一个可测的随机变量,令，由积分单调收敛定理，，这说明是关于的条件期望，因而定理2〔控制收敛定理〕假设，，可积，且，或，则；证明：显然，关于为可积。令，，则且由条件期望的单调收敛定理可知且因而由条件期望的特殊性质1可知且又由条件期望的特殊性质2可知所以，故定理3〔均方误差最小定理〕设是上的任一随机变量，，是的一个子代数，则对每个上可测函数有〔6〕式中等号当且仅当，时成立。证明：因为，是可测的，故有故得这也证明了〔6〕式成立的充要条件是，即，说明：在最小二乘〔均方〕意义下，的条件下，，是的最正确预测。通常当观察到时，是一切对的估计值中均方误差最小的一个，则称之为关于的回归。特别当，则在的一切可测函数中，在最小二乘意义下，是的最正确预测。4条件期望的求法在现代概率论体系中，条件期望的概念只是一种理论上的工具，在其定义中没有包含算法，所以求条件期望概率往往很难，需要技巧。本文对几种不同情形下的条件期望的求法做出讨论。方法一：利用问题本身所具有的*种对称性求解例1设是独立同分布随机变量，,记，求。解：首先证。关于可测，关于可测，为此只需证,即可。由 ，可知时，几乎处处成立。从而，即。方法二：利用线性变换将随机变量分解为关于作为条件的域可测或独立的随机变量之和,利用条件期望的性质求和。例2设有正态样本，统计量，求。解：令，则。作正交变换：，其中C为正交阵，第一行为，则有，，即与独立，，从而。关于可测，所以方法三：通过猜想，再利用公理化定义证明。例3设服从标准正态分布，其概率函数，求。解：设,则是一个类。令,则。下面先证是一个类，〔i〕假设，则，即。〔ii〕假设，，且，则即。〔iii〕假设，且，则即。综合〔i〕、〔ii〕、〔iii〕可知是一个类，由定理可知，.从而，，又关于可测，即从以上例题可以看出，条件期望的求法是一个复杂的问题，在具体的情形下我们必须从问题本身出发去寻求解决问题的方法，通过化简，将其转化为可测或独立于代数的随机变量，然后运用条件期望的性质求解。以上从三个方面给出了求解条件期望的三种途径，也是较多时候可以采用的三种途径。5条件期望的应用利用条件期望计算数学期望由条件期望的定义1可知，要计算，可取在条件下，的条件期望的加权平均，加在每一项的权重等于作为条件的那个事件的概率，这是一个极为有用的结果，采用这种对适当的随机值先"条件化〞的方法，往往能够较容易地把数学期望计算出来。下面举例说明其用法。例4假设一天内进入*景点的游客人数均值为50的随机变量，进一步假设每个游客消费的钱数为6元的独立的随机变量，且每个顾客消费的钱数与一天内进入景点的游客数也是独立的，求*天游客总消费钱数的期望值。解：令表示进入这个景点的游客人数，令表示第个游客在这个景点消费的钱数，则所有游客消费的钱数为，现在有而(由与的独立性知)其中。这意味着，因此故由上面的结果可知，*天有课总消费钱数的期望值为300元。例5一矿工被困在有三个门的矿井中，第一个门通过一坑道，沿此坑道走3小时可使他到达平安地点；第二个门通到使他走5小时后又转回原地的坑道；第三个门通到使他走7小时后回原地的坑道。如设这矿工在任何时刻都等可能地选定其中一个门，试问他到达平安地点平均要花多长时间？解：令表示该矿工到达平安地点所需时间〔单位：小时〕，表示他最初选定的门，应用全数学期望公式，有，易知；现在考虑计算。设该矿工选择第二个门，他沿地道走5小时后又转回原地，而一旦他返回原地，问题就与当初他还没有进第二个门之前一样。因此，他要到达平安地点平均还需要小时，故；类似地，有，从而。解得。所以他到达平安地点平均要花15小时。此类问题同游客在旅途中平安脱险所用时间的解决方法类似，不再一一做一说明。例6箱内有个白球和个黑球，每次从中随机地取出一球，直到首次取得白球为止，求被取出的黑球的平均数。解：设表示被取出的黑球数，记，定义，如第一个被抽出的球是白色；，如第一个被抽出的球是黑色。则。但是，，于是，,。用归纳法易证。5.2利用条件期望求随机变量的方差因为对任一随机变量，有公式，因此可用条件期望来计算方差。例7假设保单持有人在一年保险期内发生意外事故死亡，赔付额为100000元；假设属于非意外死亡，赔付额为50000元；假设不发生死亡则不赔付。根据历史数据记录，发生意外和非意外死亡的概率分别是0.0005和0.0020，试讨论第张保单理赔的概率分布。解：用表示理赔次数，表示有死亡事故发生需要赔付；则表示事故发生不需要赔付。假设用表示需要赔付的数额，不再是一个常数，而是一个与有关的随机变量，依题意有，而且令，则，。因此，记，其中的条件分布概率为，且有则例8接连做一独立重复试验，每次试验成功的概率为。设表示出现首次成功所需的试验次数，求。解：设，如第一次实验结果成功；，如第一次实验结果失败。因为因此或故在实际生活中条件数学期望的应用也比较广泛，这需要仔细观察。条件期望在商业决策中的应用在商业竞争中，商家必须对*种商品未来一段时间内的销售状况作出合理的预测，才能使自己获得最大利润，或使得损失最小。这就要求决策者们根据以往的销售情况及最新的信息资料进展综合分析作出决策。利用贝叶斯公计算条件数学期望，就是商业决策中的一种方法，下面以具体实例来介绍此方法的运用。例9三部自动的机器生产同样的汽车零件，其中机器甲生产的占，机器乙生产的占，机器丙生产的占。平均说来，机器甲生产的零件有不合格，对于机器乙和丙，相应的百分数分别是和。如果从总产品中任意的抽取一个零件，发现为不合格，试问：〔1〕它是由机器甲生产出来的概率是多少"〔2〕它是由哪一部机器生产出来的可能性最大"分析：本例是在"取得的零件为不合格品〞已经发生的条件下，计算该零件由机器甲、乙、丙生产的概率，即由"结果〞"推断〞"原因〞发生的概率。考虑用贝叶斯公式，令"取得的零件为不合格品〞，"取得的零件由机器甲生产的〞，"取得的零件由机器乙生产的〞，"取得的零件由机器丙生产的〞，则,,,,,。〔1〕根据题意指的是计算,由贝叶斯公式，有。〔2〕类似〔1〕的计算，可得，。可见，机器甲生产的可能性最大。例10*服装商场根据以往的资料，预测服装在未来一段时间内畅销的概率为，滞销的概率为，现有两种销售方案〔1〕打折处理：预计在商品畅销时可获利6万元，在商品滞销时可获利2万元；〔2〕对商品重新包装，做广告宣传，仍按原价销售，预计在商品畅销时可获利10万元，在商品滞销时将损失4万元。为了做出正确决策，先进展了一段时间的试销，发现原来认为畅销的商品实际畅销的概率为，实际滞销的概率为；原来认为滞销的商品实际畅销的概率为，实际滞销的概率为，根据这些资料我们来分析一下，采用哪种销售方案最正确。分析：我们用表示预测商品畅销，表示预测商品滞销，表示实际商品畅销，表示实际商品滞销，表示采取第一方案所取得的利润，表示采取第二方案所取得的利润。则取值为6，2，取值为10，-4。且与表示预测商品畅销，即事件；与表示预测商品滞销，即事件。于是，，,,,,由贝叶斯公式知，，，。因此，实际畅销商品采取第一方案的利润均值为，实际滞销商品采取第一方案的利润均值为，实际畅销商品采取第二方案的利润均值为,实际滞销商品采取第二方案的利润均值为。由此可以看出，不管是实际畅销还是实际滞销的商品，采取第一销售方案的利润均值〔条件期望〕都大于第二方案，故应采取第一方案进展销售。条件期望在预测中的应用条件期望在预测问题中有重要作用，主要是通过"均方误差最小〞解决一类最优预测问题。例11设身高为的男子其成年儿子的身高服从均值为，方差为10的正态分布，问身高为175的男子，其成年儿子的身高的最正确预测值是多少"分析：令表示父亲身高，表示儿子身高，则，其中，与独立，由条件期望的"均方误差最小〞定理可知，的最正确预测是例12设到达*车站的顾客数为参数是的泊松流，求在时间间隔中，所有到达顾客等待的时间和的平均值。如果每分钟有5个顾客到达该车站，每20分钟有一列车通过该车站，求一天〔24小时〕在该车站由于等待乘车而浪费的平均时间和。分析：设在中到的顾客数为，为第个顾客到达的时刻，为第个顾客的等车时间，则为参数是的泊松流，，所有到达顾客到时刻的等待时间和的平均值为因为对任意，有，。由上式可知，在下，就相当于个独立同服从区间上的均匀分布随机变量的第个顺序统计量。设为独立同分布随机变量，且并设为的顺序统计量，则由于且所以从而因为人/分，所以一天〔24小时〕顾客由于等车而浪费的平均时间和为：〔分钟〕〔小时〕由上可知，如果增加车次，顾客浪费的时间少。例如，假设每10分钟有一列车通过该站，即〔分钟〕，则一天顾客由于等车浪费的平均时间和为600〔小时〕，但是车次增加，满载率将减少也会造成浪费，即钱的浪费。而如何确定车次，使时间、金钱的浪费最小，这是运筹学所要研究的优化问题。小结：通过"均方误差最小〞可以解决一系列的预测问题，在当前的社会，经济开展是重要问题。通过条件期望可以预测小至一个公司的日常运作，大至世界经济的开展方向，并且可以根据它所做出的预测作出相应的决策。所以，条件期望的经济应用将会越来越为人们所关注。完毕语通过本文的讨论可以看出，条件期望定义和性质的学习是有一定难度的，但是它在数学与其他领域都有着广泛的应用。如果我们能对其进展系统的学习和总结，而且在适当时候应用上述定理对问题加以分析，那我们就可以对问题有更加深入更加广泛的了解。【参考文献】[1]茆诗松，程依明，濮晓龙.概率论与数理统计教程[M].：高等教育出版社，2004.[2]朱福国.条件期望的两种定义及其等价性讨论[J].大学数学，2011.[3]魏艳华，李艳颖，王丙参.条件期望的性质及求法[J].牡丹江大学学报，2009.[4]杨丽云.条件期望和相关系数[J].河北理工学院学报，1996.[5]赵志文，杨丰凯.关于条件期望求法的讨论[J].吉林师范大学学报〔自然科学版〕，2005.[6]郑庆玉.条件数学期望的应用[J].临沂师专学报，199