Função característica (probabilidade)

Em probabilidade, a função característica de uma variável aleatória X é a função

φ X ( t ) = E ( e i t X ) {\displaystyle \varphi _{X}(t)=\operatorname {E} \left(e^{itX}\right)}

quando esta esperança existe, em que t é o argumento (real ou imaginário) da função característica e i é uma raiz quadrada de menos um.

Toda variável aleatória contínua ou discreta possui função característica, que é calculada, respectivamente, por:

E ( e i t X ) = e i t x f X ( x ) d x . {\displaystyle \operatorname {E} \left(e^{itX}\right)=\int _{-\infty }^{\infty }e^{itx}f_{X}(x)\,dx.}
E ( e i t X ) = x e i t x p X ( x ) . {\displaystyle \operatorname {E} \left(e^{itX}\right)=\sum _{x}e^{itx}p_{X}(x).}

Através da Fórmula de Euler, podemos escrever:

e i x = cos ( x ) + i sen ( x ) , {\displaystyle e^{ix}=\cos \left(x\right)+i\,\operatorname {sen} \left(x\right),}

E, assim, o cálculo da esperança, para os casos contínuo e discreto, fica:

E ( e i t X ) = c o s ( t x ) f X ( x ) d x + i s e n ( t x ) f X ( x ) d x . {\displaystyle \operatorname {E} \left(e^{itX}\right)=\int _{-\infty }^{\infty }cos{(tx)}f_{X}(x)dx+i\int _{-\infty }^{\infty }sen{(tx)}f_{X}(x)dx.}
E ( e i t X ) = x c o s ( t x ) p X ( x ) d x + i x s e n ( t x ) p X ( x ) d x . {\displaystyle \operatorname {E} \left(e^{itX}\right)=\sum _{x}cos{(tx)}p_{X}(x)dx+i\sum _{x}sen{(tx)}p_{X}(x)dx.}

A função característica φ X ( t ) {\displaystyle \varphi _{X}(t)} existe para todo t R . {\displaystyle t\in \mathbb {R} .} A função característica φ X ( t ) {\displaystyle \varphi _{X}(t)} é também chamada de Transformada de Fourier de f .

Definição formal

Se X é uma variável aleatória simples, então [1]

φ X ( t ) = E ( e i t X ) t R {\displaystyle \varphi _{X}(t)=\operatorname {E} \left(e^{itX}\right)\,t\in \mathbb {R} } arbitrário.

Propriedades

Cada uma das funções x E ( e i t X ) {\displaystyle x\rightarrow \operatorname {E} \left(e^{itX}\right)} é contínua e limitada[2].

Exemplos de usos

  • (Teorema da continuidade de Lévy) Sejam X n {\displaystyle X_{n}} e X {\displaystyle X} vetores aleatórios em R k . {\displaystyle \mathbb {R} ^{k}.} Então

X n {\displaystyle X_{n}} converge em distribuição para X {\displaystyle X} se e somente se E ( e i t X n ) {\displaystyle \operatorname {E} \left(e^{itX_{n}}\right)} E ( e i t X ) t R k {\displaystyle \rightarrow \operatorname {E} \left(e^{itX}\right)\,\forall t\in \mathbb {R} ^{k}} é contínua e limitada[3].

Ver também

  • Funções características de variáveis aleatórias (em inglês)

Referências

  1. Brummelhuis, Raymond. Mathematical Methods. Lecture notes. Chapter 7- Characteristic functions of random variables. Disponível em: <http://www.ems.bbk.ac.uk/for_students/msc_finEng/math_methods/lecture7.pdf>. Acesso em: 12 de junho de 2011.
  2. VAN DER VAART, A. (1998). Asymptotic statistics. New York: Cambridge University Press. Página 13.
  3. VAN DER VAART, A. (1998). Asymptotic statistics. New York: Cambridge University Press.Página 13.
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