ถ้าเป็นต่อเนื่องและเป็นตัวแปรสุ่มต่อเนื่องแล้วสิ่งที่เราสามารถพูดเกี่ยวกับการกระจายของ ? มันต่อเนื่องหรือผสมกันY X + Y
แล้วผลิตภัณฑ์ล่ะ?
ถ้าเป็นต่อเนื่องและเป็นตัวแปรสุ่มต่อเนื่องแล้วสิ่งที่เราสามารถพูดเกี่ยวกับการกระจายของ ? มันต่อเนื่องหรือผสมกันY X + Y
แล้วผลิตภัณฑ์ล่ะ?
คำตอบ:
สมมติว่าถือว่าค่าที่มีการกระจายที่ไม่ต่อเนื่องที่เป็นชุดนับและถือว่าค่าในที่มีความหนาแน่นและ CDF F_Yk ∈ K ( p k ) k ∈ K K Y R f Y F Y
ให้Y เรามี ซึ่งสามารถแยกความแตกต่างเพื่อให้ได้ฟังก์ชันความหนาแน่นสำหรับกำหนดโดย P ( Z ≤ z ) = P ( X + Y ≤ z ) = ∑ k ∈ K P ( Y ≤ z - X ∣ X = k ) P ( X = k ) = ∑ k ∈ K F Y ( z - k ) p k , Z f Z
ตอนนี้ให้และถือว่า0 จากนั้น ซึ่งสามารถแยกความแตกต่างเพื่อรับฟังก์ชั่นความหนาแน่นอีกครั้ง
อย่างไรก็ตามถ้าดังนั้นซึ่งแสดงให้เห็นว่าในกรณีนี้มีอะตอมที่ 0
ปล่อยให้เป็นตัวแปรสุ่มโดยสิ้นเชิงที่มีฟังก์ชั่นความน่าจะเป็นจำนวนมากโดยที่เป็นชุดแยก (อาจจะนับไม่ถ้วน) ตัวแปรสุ่มสามารถพิจารณาได้ว่าเป็นตัวแปรสุ่มต่อเนื่องที่มีฟังก์ชั่นความหนาแน่นของความน่าจะเป็นดังต่อไปนี้
โดยที่คือฟังก์ชัน Dirac delta
ถ้าเป็นตัวแปรสุ่มแบบต่อเนื่องดังนั้นเป็นตัวแปรสุ่มแบบไฮบริด เมื่อเรารู้ว่าฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็นของและเราสามารถคำนวณฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็นของได้ สมมติว่าและเป็นอิสระฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็นของได้มาจากการบิดของฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็นและ
คำตอบนี้ถือว่าและเป็นอิสระ นี่คือทางออกที่ไม่จำเป็นต้องมีข้อสันนิษฐานนั้น
แก้ไข:ฉันสมมติว่า "ต่อเนื่อง" หมายถึง "มี pdf" หากต่อเนื่องมีวัตถุประสงค์เพื่อหมายถึง atomless แทนการพิสูจน์จะคล้ายกัน เพียงแค่แทนที่ "Lebesgue null set" ด้วย "singleton set" ในสิ่งต่อไปนี้
ให้การสนับสนุนของเป็นชุดนับ\} ฉันจะใช้
บทแทรก:ตัวแปรสุ่มนั้นต่อเนื่องหากสำหรับชุด Borel ที่วัดได้ทั้งหมดด้วย Lebesgue เป็นศูนย์
พิสูจน์:ใช้ทฤษฎีบทเกอ-เรดอน Nikodym
เพื่อพิสูจน์ว่าเป็นแบบต่อเนื่องให้ตั้งค่าโมฆะและสังเกตว่า
แต่ถ้าหากE-x_k ชุดที่เลื่อนยังคงเป็น Lebesgue null เนื่องจากเป็นแบบต่อเนื่องนี่หมายความว่าดังนั้นผลรวมข้างต้นจึงเป็นศูนย์การพิสูจน์เป็นแบบต่อเนื่อง
สำหรับคำถามของผลิตภัณฑ์ตรรกะเดียวกันกับตราบเท่าที่ 0 ถ้าแล้วคือไม่ต่อเนื่องกับ 1 มิฉะนั้นเป็นส่วนผสมที่ไม่น่าสนใจ