2.3. Независимость нормальных случайных величин
Хорошо известно, что из независимости случайных величин вытекает их некоррелированность. В этом параграфе мы приведем две теоремы, которые показывают, что иногда справедливо и обратное.
Теорема 2.6. Пусть
. Предположим, что вектор
разбит на два подмножества
первое из которых
состоит из
элементов,
Тогда для статистической независимости случайных векторов
и
необходимо и достаточно, чтобы
Доказательство. Если
независимы, то независимой будет и любая пара элементов
Поэтому
и
Обратно, если
то
и
Обозначим правую часть последнего равенства через
Тогда по теореме 1.9 вектор
не зависит от случайной величины
, равной
Аналогично доказывается, что
и случайная величина
не зависит от
Следствие 1. Обобщая приведенное выше доказательство и используя следствие из теоремы 2.6, можем доказать следующее утверждение. Если
и ковариация любой пары этих случайных векторов равна нулю, то случайные величины
взаимно независимы.
Следствие 2. Утверждение теоремы остается в силе и в случае, когда
.
Доказательство. Поскольку матрица 2 положительно определена, то существует такая невырожденная матрица
что
Положим
Тогда
Строки матрицы
линейно независимы, так как ранг матрицы не изменяется от умножения ее на невырожденную матрицу
Кроме того,
так что
и (теорема 2.2)
Для завершения доказательства достаточно применить теорему 2.7 к вектору
Следствие 3. Если
то для независимости линейных комбинаций
необходимо и достаточно, чтобы
Доказательство. Положим
Тогда
и сфармулированный результат вытекает из рассуждений, следующих за соотношением (2.14).
С точки зрения преподавания приведенная теорема и следствия из нее представляются мне гораздо более полезными, нежели огромное разнообразие цитируемых в литературе теорем, относящихся к независимости квадратичных и линейных форм. Тем не менее в интересах полноты изложения мы приведем некоторые из этих теорем в § 2.4.
Пример 2.4. Пусть
независимые случайные величины, каждая из которых имеет распределение
Докажем, что случайные величины
независимы,
Решение. В нашем случае
где
что можно, представить в виде
Для
имеем
(Здесь мы использовали теорему 1.5.) Отсюда по теореме 2.7 получаем, что
не зависит от VV.
Упражнения 2с
(см. скан)