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概率不等式证明中的一类错误

2023-01-02 来源:V品旅游网
第15卷第1期 高等数学研究 Vol_15。No.1 2012年1月 STUDIES IN COLLEGE MATHEMATICS Jan.,2012 概率不等式证明中的一类错误 蔺云 (嘉应学院数学系,广东梅州514015) 摘要 剖析和纠正证明概率不等式时出现的一处“类型式”错误.若不等式含期望或方差,但其两端的随机 变量不同,并且一随机变量是另一随机变量的函数,则在证明过程中一定要注意两个随机变量各自对应的两个实 变量之间的区分与联系,切不可搞混淆. 关键词 概率不等式;随机变量;数学期望 中图分类号 O211 文献标识码 A 文章编号 1008—1399(2012)01—0043—03 文 ]42 关于概率不等式的证明中,对“不等 P(f 『≥e)一p(e/ ̄≥e )一 式含期望(或)方差,但其两端随机变量不同”的情 形列举了3例,其证法中存在着共同的且不易察觉 fex2 ̄e ̄2 )dz≤ ≥ z )dz≤ 的错误.该书的3个配套习题的答案提示也存在同 ex2厂(z) ::: , 样的错误 1]4 .鉴于这是一种概率证法中的 e J一 e “类型式”错误,又因为该书作为概率论与数理统计 P(1 I≥£)一P(I{I ≥£ )一 学习指导书和考研指南,从1999年的第一版到2006 蒯z≤ , ≤ 年的第二版,曾多次印刷,印数达数十万册,发行量 颇大,影响范围甚广,故有必要对这类证法进行深入 E J r I x  fz) 一 E , 剖析,以求对准确掌握随机变量函数的数学期望概 P( ≥口)一P(e ≥ )一 念和公式内涵,深刻理解概率论的思想方法,学会概 率推证提供帮助. j’ ≥ ≤』 ≥ 言 ≤ 例1Ⅲ 。 设随机变量 的函数e 的期望 c洲z一 . E(e )存在,证明对任意£>0,有 以上推证中的错误均发生在第二步和最后一 P( ≥£)≤ . e 步.一维连续型随机变量 的函数叩一g(O仍是一 例2Ⅲ ∞ 证明马尔科夫不等式,若连续型 维连续型随机变量,它在某区间上取值的概率,等于 随机变量 有E(1 1)<+OO,(r>0为常数),则对 它的概率密度在此区间上的积分值,然而第二步推 任意e>0,有 得的积分限是含z的函数不等式,式中的实变量z P( ≥£)≤匹 对应的是随机变量 ,而被积函数厂(z)中的实变量 . e 却对应的是 的函数'7===g( ),作为积分变量的z 例3[1 设随机变量田是另一随机变量{的函 和积分限中的z表征的对象不是同一个随机变量, 数, 一e膳( >O),若 存在,求证对任何实数a, 这与定积分的定义相悖.正是由于上述推证过程中 都有 的第二步隐含了这种不易察觉的错误,导致了最后 P( ≥n)≤≤e- E(e ) 一步推理的结果与函数 一g({)数学期望的公式相 文E1]关于上述3例的证明,分别设了随机变量 悖.因为'7一g(O数学期望的公式是 的函数e ,f I,e膳的概率密度为厂(z),又因为 E[g(O]一I g( ),(1z)dx, e ,e膳( >O)是单调增函数,于是分别有口]4加 式中的厂( )是 的概率密度,不应是 一g(O的概 收稿日期:2010—06—07;修改日期;2011—12—12 率密度. 基金项目:广东省普通高校人文社科研究项目(10WYXM045);广东 为了纠正上述错误,不妨选例3为范例,下面给 省高等教育教学成果奖培育项目(2010No328) 作者简介:蔺云(1956--),男,甘肃西和人,硕士,教授,从事概率统计 出几种正确的证法. 教学和数学教育研究.Ema[[:jiayinlinyun@yahoo.com.cn 证法1 设随机变量e的概率密度为 (z),因 44 高等数学研究 2Ol2年1月 Y一 (it>O) 式内涵不准确的原因之一.下面借助一个引理给出 “求随机变量函数期望的公式”的一个证明. 引理l[ ] 。。 对非负连续型随机变量刁,有 一是单调增函数,当 ≥n时,有 e ≥e , 于是得 j。P(71>y)dy・ (2) ・・P( ≥a)一)一I -f√ 口  } ≤I(x)dx≤ √ n C (z) ≤ 证明 设 的概率密度为f (.z),则,有 :ezr z; . P(叩> 一J。f ̄(x)dx, 证法2 设随机变量 的概率密度为 (z),因 于是 Y一 ( >0) 是单调增函数,当X≥n时,有 j o P(r]>y> 一J)dy一门 (。(j , x)dx)dy,, e 一 =ea(。广 ≥1, 交换等式中的积分次序得 于是得 j’: P c > d 一』: (j. d ), cz dz— 、E( )一I 厂∈(x)dx≥I ‘一 (x)dx≥ 、 J o xf (x)dx—Er/・ r+∞ e I-厂e(z)dx—e ( ≥口). 命题1 若 是一个连续型随机变量,其概率密 两端同乘以e_。。。,即得 度为 (z),对任意实值函数g(z),若E[g( )]存 P( ≥口)≤e-a,E(e膳). 在,则 证法3 设随机变量 的概率密度为 ( ),因 E[g( )]一I g( ) (x)dx. (1) Y—e ( >O) 证明 随机变量17取值于任意实数集B中的概 是单调增函数,当z≥。时,有 率计算公式表示为 Y一 ≥ , 于是得 P('7∈B)=If (x)dx. P( ≥&)一尸( ≥ )一P(r/≥e )一 若设 JJ r 厂+e ∞  (y)dy≤J≤ B一{z:g(z)>Y),  ・J d r +∞^C , (y)dy则显然有 ( ) = ega—e E(e*). {g( )>Y)一{ ∈B), 证法4 设随机变量 的概率密度为 ( ),因 因此,由引理1并考虑交换等式中的积分次序得 Y—e ( >O) E[g( )]一Jl P( > )d — 是单调增函数,当 ≥a时,有 、 叩一e膳≥e , I P( >z:g(z)> )dy 且当Y≥ 时,有 一yf ( )≥e f (z), 』 (』 : > , (z)dz)d 一 于是得 』 : >。( :‘ d )厂 c d == E(e )一EO1)=I Yf (y)dy≥ I g(z),(z)dz— r+∞ r+∞ √ef  yf (y)dy≥IJ e e f (y)dy一 I g(z) (z)dx. P(刁≥eza)=== P(e ≥e )一 e ( ≥口), 参考文献 两端同乘以 ,即得 P( ≥口)≤e-肛E( ). [1]毛纲源.概率论与数理统计解题方法技巧归纳[M],武 从教学角度反思,多数教科书处理求随机变量 汉:华中科技大学出版社,2001:420—421. 函数的期望的内容,都是只叙述有关定理的条件和 [23罗斯.概率论基础教程[M],赵选民,译.北京:机械电子 结论而省略了对定理的证明,这可能是导致理解公 工业出版社,2006:109. 第15卷第1期 高等数学研究 Vo1.15。No.1 2012年1月 sTUⅨES IN COLLEGE MATHEMATICS 3an.,2012 曲面定义的一致性 陶应奇 ,王辉 (1.中国人民武装警察部队警官学院数理教研室,四川成都610213; 二 2.西安邮电学院自动化学院,陕西西安710121) 摘要 对一个求曲面方程的例题加以推广,数(≠1)的点的轨迹构成球面,次 得到球面的一种定义方式,即到两个任意定点的距离之比为常 从而使得所有常见二次曲面的定义在形式上趋于一致. 、 关键词 二次曲线;二次曲面;一致性 中图分类号0143 文献标识码 A 文章编号 1008—1399(2012)01—0045—02 例1 E 求与原点()及定点M。(2,3,4)的距 可得 离之比为1:2的点的全体所组成的曲面方程. (z—z1)。+( —Y1) +( — 1) 一 解 设M(x,Y,z)是所求曲面方程上的任一 ((z一 ) +( —Yz) +(z一 )。), 点,根据题意有 将上式展开,实施化简和配方,并记 1 z1一 z2 一一 ’  ̄/(z一2) +( 一3) +(2—4) 一] ’ 对上式进行化简即得所求曲面方程 b== Y1一 y2 1一 0 (z+吾) +c +1) +( +詈)。一 . 。 l— 2 C:=: 1一 所得方程表示一个球面. 命题1 到任意两个不同定点的距离之比是一 R。一 。[( 一zz)。+ 个常数(≠1)的点的轨迹是球面. ( 1一Y2) +(zl一22) ], 证明 设两个不同定点的坐标分别为 则可得动点M的轨迹满足方程 M1(zI,Y1,z1),M2(z2,Y2,z2), (z一口)。+(Y一6)。+( —c) :R . 而M(x,Y, )是动点,常数为九( 0,九≠1),则由 这显然是一个球面. 一 推论1 在平面上,到任意两个不同定点的距 离之比是一个常数(≠1)的点的轨迹是圆. 收稿日期:2010一Ol一20;修改日期:2011-12—17 即设两个不同定点的坐标分别为 作者简介:陶应奇(1965--),男,四川资阳人,硕士,教授,主要从事概 M1-(z1,Y1), M2(z2,Yz), 率与数学教育研究.Email:witaoyingq!i@126.com 而M(x,3,)是动点,常数为九(九>0,九≠1).则有 Some Mistakes in Proving Probability Inequalities LIN Yun、 (Department of Mathematics,Jiaying Coliege,Meizhou 514015,PRC) Abstract:This article analyzes a type of mistakes appeared in proving probability inequalities and provides correct proofs.It is important to note that when expected value and variance appear in a probability inequality,the random variables on the both sides may be different,and one of them may be a function of the other.The proof should take into account of the relationship between the tw0 random variables. Keywords:probability inequality,random variable,expectation,variance 一 

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