Übungsblatt 4 zu Stochastischen Prozessen F. Merkl/R. Graf Abgabe bis 17. November 2011, 15:30 Uhr Aufgabe 13 Es seien X1 , X2 , . . . unabhängige Zufallsvariablen mit 1 für k ≥ 1, 2k2 1 1 P[Xk = 1] = P[Xk = −1] = 1− 2 für k ≥ 2. 2 k P Weiter sei Sn := nk=1 Xk , n ∈ N. Zeigen Sie: P[Xk = k] = P[Xk = −k] = Var[Sn ] −−−→ 2; n→∞ n Sn w −−−→ N (0, 1). (ii) L √ n n→∞ (i) Aufgabe 14 Beweisen Sie die folgende Version des lokalen zentralen Grenzwertsatzes: Es seien (Xk )k∈N unabhängige, identisch verteilte Zufallsvariablen in L2 mit einer Gitterverteilung der GitterPn weite α > 0. Für n ∈ N sei Sn := k=1 Xk und Zn eine normalverteilte Zufallsvariable mit E[Zn ] = E[Sn ], Var[Zn ] = Var[Sn ]. Dann gilt 1 sup P[Sn ∈ [x, x + α)] − P[Zn ∈ [x, x + α)] = o √ für n → ∞. n x∈R Aufgabe 15 Definition: Sei (Ω, A, P) ein Wahrscheinlichkeitsraum, X : (Ω, A) → (R, B(R)) eine Zufallsvariable und F ⊂ A eine Unter-σ-Algebra. Eine Abbildung κ : Ω × B(R) → [0, 1] heißt reguläre bedingte Verteilung von X gegeben F, wenn Folgendes gilt: (i) Für alle A ∈ B(R) ist κ( · , A) eine Version von P[X ∈ A|F]. (ii) Für P-f.a. ω ∈ Ω ist κ(ω, · ) ein Wahrscheinlichkeitsmaß. Seien X und F wie eben. Beweisen Sie, dass dann eine reguläre bedingte Verteilung von X gegeben F existiert. Hinweis: Betrachten Sie zunächst P[X ≤ q|F] für q ∈ Q. Aufgabe 16 Definition: Sei (Ω, A, P) ein Wahrscheinlichkeitsraum und seien F1 , F2 , G ⊂ A Unter-σAlgebren. Dann heißen F1 und F2 unabhängig gegeben G, wenn für alle F1 ∈ F1 , F2 ∈ F2 P[F1 ∩ F2 |G] = P[F1 |G] · P[F2 |G] P-f.s. gilt. Es sei (Xt )t∈N0 ein stochastischer Prozess mit Werten in einem messbaren Raum (E, E). Wir definieren für t ∈ N0 F≤t := σ(Xs : s ≤ t) F≥t := σ(Xs : s ≥ t) ( die σ-Algebra der Vergangenheit bis t“), ” ( die σ-Algebra der Zukunft ab t“). ” Zeigen Sie: (Xt )t∈N0 ist genau dann ein Markovprozess, wenn für alle t ∈ N0 die σ-Algebren F≤t und F≥t unabhängig sind gegeben σ(Xt ). Hinweis: (Xt )t∈N0 heißt Markovprozess, wenn für alle t ∈ N0 und alle A ∈ E gilt: P[Xt+1 ∈ A|F≤t ] = P[Xt+1 ∈ A|Xt ] P-f.s.