La variable aleatoria no tiene una expectativa

Entonces, estaba transformando una variable aleatoria F X , para obtener la densidad de Y = Exp X

F X = { 2 X 3 si  X 1 0 de lo contrario

Pasé por este proceso y voy por eso F Y = 2 y ( en y ) 3 para y mi . El pdf obtenido se integra a uno, pero cuando trato de obtener la expectativa de Y, no existe. mi ( Y ) = mi 2 ( en y ) 3 d y . ¿Pudiste encontrar mi problema?

F ( X ) = { 2 X 3 si  X 1 0 de lo contrario Primero estimamos   F X F X = 1 X 2 t 3 d t F X = 1 X 2  para  X 1 Por definición sabemos F Y = PAG ( Y y ) F Y = PAG ( mi X y ) F Y = PAG ( en mi X en y ) F Y = PAG ( X en y ) PAG ( X en y ) = 1 1 ( en y ) 2 Ahora podemos obtener   F Y F Y = 1 1 ( en y ) 2  para  y mi Tenemos que sacar la derivada para obtener  F Y F Y = d d y ( 1 1 ( en y ) 2 ) F Y = { 2 y ( en y ) 3  para  y mi 0 de lo contrario

Sin embargo,

mi ( Y ) = mi 2 ( en y ) 3 d y
no está definido. no sé por qué

Tus cálculos son correctos. mi Y = .
A menudo es bueno tener un nombre para designar una familia de distribuciones (con propiedades comunes en la mayoría de los casos): aquí f pertenece a la familia de distribuciones de Pareto , una importante.

Respuestas (2)

Sí, tiene usted razón. Observe que hay muchas variables aleatorias que no admiten una expectativa, es decir, la distribución t de Student de Cauchy para grados de libertad particulares, pero también, simplemente, el recíproco de un uniforme sobre ( 0 ; 1 )

De hecho, si X tu ( 0 ; 1 ) , y Y = 1 / X es fácil comprobar que

F Y ( y ) = 1 y 2 1 ( 0 ; + ) ( y )

con media

mi [ Y ] = 0 1 y d y =

Aquí uno podría realizar el RV dado por el OP tomando X := 1 / tu con U uniforme en [0,1] (propiedad general para una distribución de Pareto).

No todos los vehículos recreativos tienen una expectativa finita. En este caso mi Y = . Si está buscando una prueba del hecho de que mi 2 ( en y ) 2 d y = hacer el cambio de variable t = en y . Usted obtiene 1 2 t 3 mi t d t . Ahora usa el hecho de que mi t > t 3 3 ! .