Опубликован: 16.12.2009 | Уровень: для всех | Доступ: платный
Лекция 8:

Статистика нечисловых данных

Теорема 2. Пусть Х - топологическое пространство, непрерывная (в топологии произведения) функция f:X^2 \to R^1 неотрицательна, симметрична (т.е. f(x,y) = f (y,x) для любых x и y из X ), существует число D > 0 такое, что при всех x,y,z из X

f(x,y) \le D\{f(x,z) + f(z,y)\}. ( 5)

Пусть в Х существует точка x_0 такая, что при любом положительном R множество \{x: f(x, x_0)\le R\} является бикомпактным. Пусть для случайного элемента x(\omega), согласованного с топологией в рассмотренном выше смысле, существует g(x_0) = Ef(x(\omega), x_0 ) .

Тогда существуют (т.е. непусты) математическое ожидание E(x,f) и эмпирические средние En(f) .

Замечание. Условие (5) - некоторое обобщение неравенства треугольника. Например, если g - метрика в X, а f = gp при некотором натуральном p, то для f выполнено соотношение (5) с D = 2p.

Доказательство. Рассмотрим функцию g(y) , определенную формулой (4). Имеем

f(x(\omega),y)\le  D\ {f(x(\omega), x_0) + f(x_0,y)\}. ( 6)

Поскольку по условию теоремы g(x_0) существует, а потому конечно, то из оценки (6) следует существование и конечность g(y) при всех y из Х. Докажем непрерывность этой функции.

Рассмотрим шар (в смысле меры различия f ) радиуса R с центром в x_0:

K(R) =\{x : f(x, x_0)\le R\},  R > 0.

В соответствии с условием теоремы K(R) как подпространство топологического пространства Х является бикомпактным. Рассмотрим произвольную точку х из Х. Справедливо разложение

f(x(\omega),y)=f(x(\omega),y) \chi(x(\omega) \in K(R))+f(x(\omega),y) \chi(x(\omega) \notin K(R))

где \chi(C) - индикатор множества С. Следовательно,

g(y)= Ef(x(\omega),y) \chi(x(\omega) \in K(R))+Ef(x(\omega),y) \chi(x(\omega) \notin K(R)) ( 7)

Рассмотрим второе слагаемое в (7). В силу (5)

f(x(\omega),y) \chi(x(\omega) \notin K(R)) \le D\{f(x(\omega),x_0) \chi(x(\omega) \notin K(R))+f(x_0,y) \chi(x(\omega) \notin K(R))\} ( 8)

Возьмем математическое ожидание от обеих частей (8):

Ef(x(\omega),y) \chi(x(\omega) \notin K(R)) \le D \int_{R}^{+\infty} tdP\{f(x(\omega),x_0) \le t\}+Df(x_0,x)P(x(\omega) \notin K(R)) ( 9)

В правой части (9) оба слагаемых стремятся к 0 при безграничном возрастании R: первое - в силу того, что

g(x_0)=Ef(x(\omega), x_0)=\int_0^{+\infty} tdP(f(x(\omega), x_0) \le t) < \infty

второе - в силу того, что распределение случайного элемента x(\omega) сосредоточено на Х и

\frac{X}{\bigcup_{R > 0}K(R)}= \oslash

Пусть U(x) - такая окрестность х (т.е. открытое множество, содержащее х ), для которой

sup \{f(y, x),  y \inU(x)\} < +\infty

Имеем

f(y, x_0) \le D(f(x_0, x)+f(x,y)) ( 10)

В силу (9) и (10) при безграничном возрастании R

Ef(x(\omega),y) \chi (x(\omega) \notin K(R)) \to 0 ( 11)

равномерно по y \in U(x) . Пусть R(0) таково, что левая часть (11) меньше \epsilon > 0 при R>R(0) и, кроме того, y \in U(x)\subseteq K(R(0)) . Тогда при R>R(0)

|g(y)-g(x)| \le |Ef(x(\omega),y) \chi(x(\omega), \in K(R))-Ef(x(\omega)mx)\chi(x(\omega) \in K(R))|+2 \epsilon ( 12)

Нас интересует поведение выражения в правой части формулы (12) при y \inU(x) . Рассмотрим f_1 - сужение функции f на замыкание декартова произведения множеств U(x) х K(R) , и случайный элемент x_1(\omega)=x(\omega) \chi(x(\omega) \in K(R)) Тогда

Ef(x(\omega),y) \chi(x(\omega) \in K(R))=Ef_1(x_1(\omega), y)

при y \in U(x) , а непрерывность функции g_1(y)=Ef_1(x_1(\omega),y) была доказана в теореме 1. Последнее означает, что существует окрестность U_1(x) точки х такая, что

|Ef_1(x_1(\omega),y)-Ef_1(x_1(\omega,x)| < \epsilon ( 13)

при y\inU_1(x) . Из (12) и (13) вытекает, что при y \in U(x) \bigcap U_1(x)

|g(y)-g(x)| < 3 \epsilon

что и доказывает непрерывность функции g(x) .

Докажем существование математического ожидания E(x,f) . Пусть R(0) таково, что

P(x(\omega) \in K(R(0))) > 1/2 ( 14)

Пусть H - некоторая константа, значение которой будет выбрано позже. Рассмотрим точку х из множества K(HR(0))^С - дополнения K(HR(0)) , т.е. из внешности шара радиуса HR(0) с центром в х_0. Пусть x(\omega) \in K(R(0)) Тогда имеем

f(x_0,x) \le D\{f(x_0,x(\omega))+f(x(\omega),x)\}

откуда

f(x(\omega), x) \ge \frac 1D f(x_0,x)-f(x_0, x(\omega)) \ge \frac{HR(0)}{D}-R(0) ( 15)

Выбирая H достаточно большим, получим с учетом условия (14), что при x\inK(HR(0))^С справедливо неравенство

Ef(x(\omega),x) \ge \frac 12 \left(\frac{HR(0)}{D}-R(0) \right) ( 16)

Можно выбрать H так, чтобы правая часть (16) превосходила g(x_0)=Ef(x(\omega), x_0)

Сказанное означает, что Argmin g(x) достаточно искать внутри бикомпактного множества K(HR(0)) . Из непрерывности функции g вытекает, что ее минимум достигается на указанном бикомпактном множестве, а потому - и на всем Х. Существование (непустота) теоретического среднего E(x,f) доказана.

Докажем существование эмпирического среднего E_n(f) . Есть искушение проводить его дословно так же, как и доказательство существования математического ожидания E(x,f) , лишь с заменой 1/2 в формуле (16) на частоту попадания элементов выборки x_i в шар K(R(0)) , каковая, очевидно, стремится к вероятности попадания случайного элемента ч=x(\omega) в K(R(0)) , большей 1/2 в соответствии с (14). Однако это рассуждение показывает лишь, что вероятность непустоты E_n(f) стремится к 1 при безграничном росте объема выборки. Точнее, оно показывает, что

\lim_{n \to \infty}P\{E_n(f) \ne \oslash \wedge E_n(f) \subseteq K(HR(0))\}=1

Поэтому пойдем другим путем, не опирающимся к тому же на вероятностную модель выборки. Положим

R(1)=\max\{f(x_i, x_0), i=1,2,\dots, n\} ( 17)

Если х входит в дополнение шара K(HR(1)) , то аналогично (15) имеем

f(x_i, x_0) \ge \frac{HR(1)}{D}-R(1) ( 18)

При достаточно большом H из (17) и (18) следует, что

\sum_{i=1}^n f(x_i, x_0) \le nR(1) < \sum_{i=1}^n f(x_i, x), x \in \{K(HR(1))\}^C

Следовательно, Argmin достаточно искать на K(HR(1)) . Заключение теоремы 2 следует из того, что на бикомпактном пространстве K(HR(1)) минимизируется непрерывная функция.

Теорема 2 полностью доказана.

Михаил Агапитов
Михаил Агапитов

Не могу найти  требования по оформлению выпускной контрольной работы по курсу профессиональной переподготовки "Менеджмент предприятия"

Подобед Александр
Подобед Александр

Я нажал кнопку "начать курс" и почти его уже закончил, но для получения диплома на бумаге, нужно его же оплатить? Как оплатить? 

Вячеслав Гримальский
Вячеслав Гримальский
Россия
Михаил Байков
Михаил Байков
Россия, Москва, Московский Авиационный Институт, 2009