UA MATH564 概率论 依概率收敛的一个例题

X1,X2,⋯,Xn∼iida+EXP(λ)X_1,X_2,\cdots,X_n \sim_{iid} a+EXP(\lambda)X1​,X2​,⋯,Xn​∼iid​a+EXP(λ), Yn=min⁡(X1,⋯,Xn)Y_n = \min(X_1,\cdots,X_n)Yn​=min(X1​,⋯,Xn​). Prove Yn→pcY_n \to_p cYn​→p​c and find c.

Answer.
Density of XiX_iXi​ is
fX(x)=λe−λ(x−a),x≥af_X(x) = \lambda e^{-\lambda(x-a)},x\ge afX​(x)=λe−λ(x−a),x≥a

and CDF of XiX_iXi​ is
FX(x)=∫axλe−λ(s−a)ds=1−e−λ(x−a),x≥aF_X(x) = \int_a^x \lambda e^{-\lambda(s-a)}ds = 1-e^{-\lambda(x-a)},x\ge aFX​(x)=∫ax​λe−λ(s−a)ds=1−e−λ(x−a),x≥a

For Yn=min⁡(X1,⋯,Xn)Y_n = \min(X_1,\cdots,X_n)Yn​=min(X1​,⋯,Xn​),
FYn(y)=P(Yn≤y)=P(min⁡(X1,⋯,Xn)≤y)=1−P(min⁡(X1,⋯,Xn)>y)=1−[P(Xi>y)]n=1−[1−FX(y)]n=1−e−nλ(y−a),y≥aF_{Y_n}(y) = P(Y_n \le y) = P( \min(X_1,\cdots,X_n) \le y ) = 1 - P(\min(X_1,\cdots,X_n)>y) \\ = 1 - [P(X_i>y)]^n = 1 - [1-F_X(y)]^n = 1 - e^{-n\lambda(y-a)},y\ge aFYn​​(y)=P(Yn​≤y)=P(min(X1​,⋯,Xn​)≤y)=1−P(min(X1​,⋯,Xn​)>y)=1−[P(Xi​>y)]n=1−[1−FX​(y)]n=1−e−nλ(y−a),y≥a

This means Yn∼a+EXP(nλ)Y_n \sim a + EXP(n\lambda)Yn​∼a+EXP(nλ),
EYn=a+1nλ→a,asn→∞Var(Yn)=1n2λ2→0,asn→∞EY_n = a + \frac{1}{n\lambda} \to a,\ as\ n\to\infty\\ \ Var(Y_n) = \frac{1}{n^2\lambda^2}\to 0,\ as\ n\to\inftyEYn​=a+nλ1​→a, as n→∞ Var(Yn​)=n2λ21​→0, as n→∞

So Yn→L2a⇒Yn→paY_n \to_{L_2}a \Rightarrow Y_n \to_p aYn​→L2​​a⇒Yn​→p​a.

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