convolution de mesures
dans Les-mathématiques
Bonjour
Soient
$(\Omega,\cal A, P)$ un espace de probabilité
$\mu$ la loi de proba d'une v.a. réelle
$f$ une fonction au minimum $\mu$ mesurable
je chercher à justifier (démontrer) et savoir dans quel cadre on a
$\int f d(\mu * \mu)=(\int f d\mu)^2$
en écrivant, en prenant $\Omega=\R^n$
$\int f d(\mu * \mu)=\int f(x_1+x_2)d(\mu\otimes \mu)(x_1,x_2)$
est ce que Fubini permet de s'en sortir?
Soient
$(\Omega,\cal A, P)$ un espace de probabilité
$\mu$ la loi de proba d'une v.a. réelle
$f$ une fonction au minimum $\mu$ mesurable
je chercher à justifier (démontrer) et savoir dans quel cadre on a
$\int f d(\mu * \mu)=(\int f d\mu)^2$
en écrivant, en prenant $\Omega=\R^n$
$\int f d(\mu * \mu)=\int f(x_1+x_2)d(\mu\otimes \mu)(x_1,x_2)$
est ce que Fubini permet de s'en sortir?
Réponses
-
Bonjour,
Je ne vois pas comment tu pourrais t'en sortir avec Fubini. J'essaierais plutôt de commencer par prendre f=indicatrice, puis f=fct étagée puis f=mesurable positive... -
Qu'espères-tu comme genre de résultat ?
-
voici le contexte et la référence:
Galton Watson dans Probabilités Tome II d'Ouvrard p.
$\mu$ est une mesure de probabilité discrète.
$0 -
Si y est la variable d'intégration ça vient de ce que
$s^{y_1+y_2}=s^{y_1}s^{y_2}$
Il suffit d'appliquer Fubini, mais ton premier énoncé est faux en général. -
Avec le vocabulaire probabiliste : si $X$ et $Y$ sont indépendantes, alors pour toutes fonctions mesurables positives $f$ et $g$ (par exemple, sinon imposer des conditions d'intégrabilité au lieu de la positivité), on a $E(f(X)g(Y))=E(f(X))E(g(Y))$.
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Bonjour!
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