Loi 0-1 de Kolmogorov
Salut, j'aimerai avoir votre aide, s'il vous plaît concernant cet exercice.
On considère un espace probabilisé $(\Omega,\mathcal{A},\mathbb{P}).$
Soit $(X_n)_{n}$ une suite indépendante de v.a.r. et de même loi. On suppose qu'il existe une suite $(x_n)_n$ de réels tels que : $$
\mathbb{P}(\limsup_n\left|\frac{1}{n} \sum_{k=1}^{n}{X_k}-x_n\right| <+\infty)>0.
$$ a) Prouver qu'il existe $\alpha \in \mathbb{R}_+$ tel que $\limsup_n\left|\frac{1}{n} \sum_{k=1}^{n}{X_k}-x_n\right|=\alpha, \ \ p.s$
b) Soit $(Y_n)_n$ une copie indépendante de $(X_n)_n$ et $V_n=X_n-Y_n.$ Prouver que :
i) $\limsup_n\left| \frac{1}{n}V_n\right|<+\infty,$ presque sûrement.
ii) il existe $\beta \in \mathbb{R}_+$ tel que $\limsup_n\left| \frac{1}{n}V_n\right|=\beta, \ p.s.$
iii) $\sum_n{\mathbb{P}(\left|V_n \right|>n(1+\beta))}<+\infty \text{ et } \mathbb{E}(\left|V_1 \right|) <+\infty$
c) Soit $(H_n)_n$ une suite indépendante de v.a.r et de même loi avec $\mathbb{E}(\left|H_1 \right|) =+\infty.$
Prouver que, pour toute suite $(x_n)_n$ de réels, $\limsup_n\left|\frac{1}{n} \sum_{k=1}^{n}{H_k}-x_n\right| =+\infty, \ \ p.s.$
Pour la solution.
a) On applique la loi 0-1 de Kolmogorov à $\limsup_n\left|\frac{1}{n} \sum_{k=1}^{n}{X_k}-x_n\right|$ (On considère la suite de tribu indépendantes $(\sigma(X_n))_n$ et on prouve qu'elle est constante en utilisant le fait que sa fonction de répartition ne prend que 0 et 1 comme valeurs).
b) i) Pouvez-vous me donner une indication ?
ii) Comme dans a) en appliquant la loi 0-1 à $\limsup_n|\frac{1}{n}V_n|$ (Dans ce cas on considère la suite de tribu indépendante $(\sigma(\frac{1}{n}V_n))_n$ puisque $(X_n)_n$ est indépendante de $(Y_n)_n$)
iii) On a : $$
1=P(\limsup_n \frac{1}{n}V_n=\beta) \leq P(\limsup_n \frac{1}{n}V_n<\beta+1) \leq P(\liminf_n \left\{\frac{1}{n}V_n \leq \beta+1 \right\}).
$$ Donc $P(\limsup_n\left\{\frac{1}{n}V_n >\beta+1\right\})=0$ et par Borel-Cantelli, on aura la convergence de la série puis l'intégrabilité de $V_1$
($X_1$ et $Y_1$ sont de même loi)
c) C'est la contraposée de la partie b)
Alors j'aimerai avoir l'aide pour b) i) et j'espère que les autres questions sont correctes.
Merci d'avance.
On considère un espace probabilisé $(\Omega,\mathcal{A},\mathbb{P}).$
Soit $(X_n)_{n}$ une suite indépendante de v.a.r. et de même loi. On suppose qu'il existe une suite $(x_n)_n$ de réels tels que : $$
\mathbb{P}(\limsup_n\left|\frac{1}{n} \sum_{k=1}^{n}{X_k}-x_n\right| <+\infty)>0.
$$ a) Prouver qu'il existe $\alpha \in \mathbb{R}_+$ tel que $\limsup_n\left|\frac{1}{n} \sum_{k=1}^{n}{X_k}-x_n\right|=\alpha, \ \ p.s$
b) Soit $(Y_n)_n$ une copie indépendante de $(X_n)_n$ et $V_n=X_n-Y_n.$ Prouver que :
i) $\limsup_n\left| \frac{1}{n}V_n\right|<+\infty,$ presque sûrement.
ii) il existe $\beta \in \mathbb{R}_+$ tel que $\limsup_n\left| \frac{1}{n}V_n\right|=\beta, \ p.s.$
iii) $\sum_n{\mathbb{P}(\left|V_n \right|>n(1+\beta))}<+\infty \text{ et } \mathbb{E}(\left|V_1 \right|) <+\infty$
c) Soit $(H_n)_n$ une suite indépendante de v.a.r et de même loi avec $\mathbb{E}(\left|H_1 \right|) =+\infty.$
Prouver que, pour toute suite $(x_n)_n$ de réels, $\limsup_n\left|\frac{1}{n} \sum_{k=1}^{n}{H_k}-x_n\right| =+\infty, \ \ p.s.$
Pour la solution.
a) On applique la loi 0-1 de Kolmogorov à $\limsup_n\left|\frac{1}{n} \sum_{k=1}^{n}{X_k}-x_n\right|$ (On considère la suite de tribu indépendantes $(\sigma(X_n))_n$ et on prouve qu'elle est constante en utilisant le fait que sa fonction de répartition ne prend que 0 et 1 comme valeurs).
b) i) Pouvez-vous me donner une indication ?
ii) Comme dans a) en appliquant la loi 0-1 à $\limsup_n|\frac{1}{n}V_n|$ (Dans ce cas on considère la suite de tribu indépendante $(\sigma(\frac{1}{n}V_n))_n$ puisque $(X_n)_n$ est indépendante de $(Y_n)_n$)
iii) On a : $$
1=P(\limsup_n \frac{1}{n}V_n=\beta) \leq P(\limsup_n \frac{1}{n}V_n<\beta+1) \leq P(\liminf_n \left\{\frac{1}{n}V_n \leq \beta+1 \right\}).
$$ Donc $P(\limsup_n\left\{\frac{1}{n}V_n >\beta+1\right\})=0$ et par Borel-Cantelli, on aura la convergence de la série puis l'intégrabilité de $V_1$
($X_1$ et $Y_1$ sont de même loi)
c) C'est la contraposée de la partie b)
Alors j'aimerai avoir l'aide pour b) i) et j'espère que les autres questions sont correctes.
Merci d'avance.
Réponses
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Des idées s'il vous plait!!
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J'aimerais bien également avoir la solution de cet exercice.
Néanmoins je crois qu'il manque quelque chose pour appliquer le critère de la fonction de répartition qui vaut $0$ ou $1$ dans la question:
a) Prouver qu'il existe $\alpha \in \mathbb{R}_+$ tel que $\limsup_n\left|\frac{1}{n} \sum_{k=1}^{n}{X_k}-x_n\right|=\alpha, \ \ p.s$
En effet il faut vérifier que $\limsup_n\left|\frac{1}{n} \sum_{k=1}^{n}{X_k}-x_n\right|$ est bien $\mathcal{F}_{\infty}$-mesurable où $\mathcal{F}_{\infty}$ est la tribu asymptotique formée des tribus indépendantes $\sigma(X_n)$. Ce qui n'est pas simple à montrer à cause de la somme, n'est-ce pas? (Je ne sais même pas si c'est vrai ici)
Merci d'avance -
Pour répondre a la question de Bogdanov: en effet, $\limsup_n \frac{1}{n} \sum_{k=1}^n (X_k- x_k)$ est $\mathcal{F}_\infty$ mesurable:
Il sufit de démontrer que por $M_0$ fixe quelconque, $\{ \limsup_n \frac{1}{n}| \sum_{k=1}^n (X_k- x_k)| >r \} \in \sigma(X_k, \, k \geq M_0)$
L'astuce est noter que, por $M_0$ fixe, les termes $\frac{1}{n} \sum_{k=1}^{M_0} (X_k - x_k)$ deviennent arbitrairement petits por $n$ sufisament grand et alors ne "contribuent pas". Alors, si on considère $n>M_0$,
$ \{ \limsup_n \frac{1}{n}| \sum_{k=1}^n (X_k- x_k)| >r \} = \{ \limsup_n | \frac{1}{n} \sum_{k=1}^{M_0} (X_k- x_k) + \frac{1}{n} \sum_{k=M_0+1}^{n} (X_k- x_k) | >r \} $
$= \{ \limsup_n | \frac{1}{n} \sum^{n} _{k=M_0+1}(X_k- x_k) | >r \} \in \sigma(X_k, \, k \geq M_0)$
J'espere ça va vous aider por le reste de l'exercice, j'ai pas pensé aux autres questions. -
Merci beaucoup de votre aide, oui au moins ça justifie que l'on peut appliquer la loi du 0-1 de Kolmogorov sur la fonction de répartition.
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la question la plus difficile est b) i)
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Pour la question b) i) je ne suis pas sûre mais est-ce que cela est correct? :
On a déjà:
$$P(\limsup_n\left| \frac{1}{n}V_n\right|<+\infty) = 0 \ \text{ou} \ 1$$ par la loi du 0-1 de Kolmogorov.
Si: $P(\limsup_n\left| \frac{1}{n}V_n\right|<+\infty) = 0$, alors on a $\limsup_n\left| \frac{1}{n}V_n\right|=+\infty$ p.s.
Ainsi pour tout $x >0$ on a:
$$P(\limsup_n\left| \frac{1}{n} V_n \right| >x) = 1$$
Or si $\left\{ \limsup_n\left| \frac{1}{n} V_n \right| >x \right\}$ se réalise alors $ \liminf_n \left\{ \left| \frac{1}{n} V_n \right| > x \right\}$ se réalise aussi d'où:
$$1 = P(\limsup_n\left| \frac{1}{n} V_n \right| >x) \leq P( \liminf_n \left\{ \left| \frac{1}{n} V_n \right| > x \right\} ) $$
D'où:
$$ P( \limsup_n \left\{ \left| \frac{1}{n} V_n \right| \leq x \right\} ) = 0$$
Par le lemme de Borel-Cantelli, on aurait:
$\sum P(| V_n | \leq nx)$ qui convergerait. Or comme $X_n$ et $Y_n$ ont même loi on a qu'il existe $M>0$ tel que $P( |X_n - Y_n| <M)= 1$ pour tout $n$ et donc la série divergerait, contradiction en prenant $x=M$? -
Il y a une faute à la ligne 8 (c'est $\limsup_n(|V_n/n>x|)$ et pas $\liminf_n$)
Je pense que s'il y a une contradiction ça doit etre dans l'hypothèse initiale -
Ah effectivement ça n'implique pas la réalisation souhaitée.
Par curiosité, d'où est tiré cet exercice? -
Il s'agit d'un exercice donné en TD, mais le prof a décidé de ne pas le faire faute du temps, voici l'exercice
-
Merci pour le pdf.
D'ailleurs comment concluez-vous que $V_1$ est d'espérance finie en question b) iii) ?
ça ne me semble pas si immédiat que cela.
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Bonjour!
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