La Funzione Caratteristica di una Variabile Aleatoria

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Muzio Paoli
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1 La Funzione Caratteristica di una Variabile Aleatoria La funzione caratteristica Φ densità di probabilità è f + Φ ω = ω di una v.a., la cui x, è definita come: jωx f x e dx E e j ω Φ ω = 1

2 La Funzione Caratteristica di una Variabile Aleatoria Φ ( ω ) = E e jω = = E cos ω + jsin ω = = E cos ω + je sin ω Per v.a. discrete la funzione caratteristica è: Φ ω = p xi i= 1 e jωx i

3 La Φ Proprietà della Funzione Caratteristica ω è in generale una funzione complessa Φ ( ω) Φ ( 0) = 1 Infatti Φ ω = + jωx f x e dx + + jωx f x e dx = f x dx = 1 + Φ 0 = f x dx= 1 3

4 Proprietà della Funzione Caratteristica Date due v.a. ed Y legate tra di loro come: Allora: Y Y = a + b jbω e ( a ) Φ ω = Φ ω jωy jω a+ b Φ ω = E e = E e = Y = e jωb E e jaω = e jbω Φ aω 4

5 Proprietà della Funzione Caratteristica Relazione inversa: 1 + ω j x f x = Φ ω e dω π 5

6 Funzione Caratteristica e calcolo dei Momenti d Φ ω d + = f ( x) e jωx dx = dω ponendo 0 + dω jωx = j x f x e dx ω= : dφ ( ω ) =Φ ( 0) = je[ ] dω ω= 0 1 [ ] = Φ E 0 j 6

7 Funzione Caratteristica e calcolo dei Momenti Generalizzando si ha: d per ω= 0 : quindi d Φ ω = + jωx ω d dω Φ ω j x f x e dx ω= 0 = j E 1 d Φ ω E = j dω ω= 0 7

8 Sviluppo in serie della Funzione Caratteristica Se esistono i momenti di qualsiasi ordine della v.a., allora la funzione caratteristica di può essere espressa come una serie di Mac Laurin: E Φ ω = 1+ jω! = 1 8

9 La Funzione Generatrice dei Momenti + G s = f x e dx sx s = α+ jω La funzione dei momenti, valutata sull'asse immaginario (ove essa esiste, cioè l integrale converge), coincide con la funzione caratteristica, cioè: G ( jω ) =Φ( ω ) 9

immaginario (ove essa esiste, cioè l integrale converge),

10 La Funzione Generatrice dei Momenti Per una variabile discreta le cui masse di probabilità sono nei punti x, i = 1,,..., la funzione generatrice dei momenti diviene: i G s = P xi e sx i i= 1 10

11 Teorema dei Momenti Il calcolo dei momenti della variabile aleatoria è possibile anche mediante la funzione dei momenti: Infatti: dgs ds dgs E = d s s= 0 = x f sx x e dx calcolata per s = 0, fornisce il momento -esimo. + 11

funzione dei momenti: Infatti: dgs ds dgs E = d s s= 0

12 Sviluppo in serie della Funzione Generatrice Se esistono i momenti di qualsiasi ordine della v.a., allora per la funzione dei momenti si ha (Mac Laurin) E G( s ) = s! = 0 1

13 La a Funzione Caratteristica + ln ln f x e dx jωx ψ ω = Φ ω = La a Funzione dei Momenti + ψ ( s ) = lng( s) = ln f ( x ) e sx dx Legame tra le seconde funzioni: ψ( ω ) =ψ ( jω ) 13

14 Cumulanti di ordine n di una variabile aleatoria La s λ = n d n ψ ds n s s= 0 ψ è anche detta funzione generatrice dei cumulanti. In serie di Mac Laurin: λ n n ψ s = s n!, 0 n= 1 ψ 0 =λ = 0 La a funzione caratteristica può essere scritta come: ψ ω = n ( jω) n n= 1 λ n! 14

In serie di Mac Laurin: λ n n ψ s = s n!

15 Cumulanti e Momenti I cumulanti d ordine 1 e di una v.a. risultano: Infatti poiché λ [ ] 1 = E, λ [ ] = Var G s e ψ = s derivando (si indica con l apostrofo la derivata) si ha: ' ' s =ψ G s s e ψ ( s) '' '' ψ ' ψ =ψ + ψ G s s e s e ( s) 15

16 Cumulanti e Momenti Ricordando che: ψ 0 = 0 [ ] ' ( 0) 1 E = G' 0 =ψ ' 0 e = =ψ =λ ψ 0 16

17 Cumulanti e Momenti Per la varianza: '' '' { ' } ( 0) =ψ + '' 0 ( 0) { } [ ] Var = E E[ ] = = G 0 G 0 = 0 e ψ ' ' ψ ' +ψ 0 ψ 0 e ψ 0 = =ψ =λ 17

18 Funzione dei Momenti per v.a. discrete Se è una v.a. discreta: i p = P = x = i i i G s p e Se in particolare assume solamente valori interi: i sx = n = n G z E Z p z 1 n n 18

19 La Funzione Caratteristica per Coppie di v.a. Data la coppia di v.a., Y: { } Φ ω, ω = E exp jω + jω Y = = exp jω x + jω y f x, y dxdy 1 Y Teorema dei momenti: r 1 Φω 1, ω r r j + ω1 ω ω= 0; ω= 0 = 1 m r 19

20 La Funzione Caratteristica per Coppie di v.a. (segue) { } Φ ω = E exp jω =Φ ω, { } Φ ω = E exp jω Y =Φ 0, ω Y Se e Y sono variabili aleatorie indipendenti: sono indipendenti. = ( ω ) g exp j = ( ω ) h Y exp j Y 1 0

21 La Funzione Caratteristica per Coppie di v.a. (segue) (, ) Φ ω ω = 1 { } 1 Y { } = E exp jω E exp jω Y = =Φ ω Φ ω 1 quindi (non solo la densità congiunta ma anche) la funzione caratteristica congiunta si fattorizza nel prodotto delle marginali. 1

22 Funzione Caratteristica N-dimensionale La funzione caratteristica (congiunta) di un sistema di N variabili aleatorie i, i = 1,,...,N, è data da: (,..., ) Φ ω ω = 1 N { } = E exp jω + jω jω 1 1 n N Se le N variabili aleatorie i sono indipendenti, allora la funzione caratteristica congiunta si fattorizza nel prodotto delle N funzioni caratteristiche marginali.

23 Per Variabili indipendenti si ha: Funzione Caratteristica N-dimensionale (,..., ) Φ ω ω = 1 N = E exp jω... E exp jω = 1 1 N N... =Φ ω Φ ω 1 N 3

24 Somma di variabili aleatorie indipendenti La densità della somma Z = + Y di due v.a. indipendenti è la convoluzione delle rispettive densità: f z = f z y f y dy = f z f z = f z f z Z Y Y Y Per le funzioni caratteristiche: Φ Z ( ω) = Φ ( ω) Φ ( ω) La ripetuta applicazione porta alla conclusione che la densità della somma di N v.a. indipendenti i : Z = N Y 4

25 Somma di variabili aleatorie indipendenti è pari alla convoluzione delle rispettive densità f i ( x ) : f Z = f Z f Z... f Z Z i N Dall'indipendenza delle v.a. exp ( jω i ) segue inoltre che: E exp jω Z = E exp jω = 1 N = E exp jω... E exp jω 1 N Φ ω =Φ ω... Φ ω Z 1 N con Φ i ( ω ) funzione caratteristica di i. 5

26 Somma di variabili aleatorie indipendenti Se 1,,..., N sono indipendenti ed identicamente distribuite (i.i.d.): essendo ΦZ ( ω ) = Φ( ω) N Φ ω la funzione caratteristica a loro comune. Esempio: La somma di N v.a. esponenziali indipendenti f x = cexp cx U x è pari alla densità di Erlang: N-1 N z fz z = c cz U z N 1! exp 6

27 Esempio: (segue) Infatti, la funzione caratteristica di una variabile a densità esponenziale è pari a: Pertanto: c Φ i ω = c j ω N i Φ ( ω ) =Φ ( ω ) = z c c N jω N coincide con la distribuzione Gamma per b = N (numero intero), ovvero alla densità di probabilità di Erlang. 7

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