이번 글에서는 통계학에서 자주 쓰이는 부등식들에 대해 써보겠습니다.
우선 앞선 글에서 언급했듯이 통계학에서의 적분은 르베그 적분을 의미합니다.
사실 르베그 적분은 리만 적분을 일반화시킨 것으로 볼 수 있습니다.
따라서 리만 적분에서 성립하는 많은 성질들이 르베그 적분에서도 그대로 성립합니다.
예컨대, 르베그 적분에서도 리만 적분에서와 같이 단조성이 성립하게 됩니다.
어떤 함수 f,g 를 구간 X 에 대해서 르베그 적분한다고 해보겠습니다.
만약 이 구간에서 f≤g 가 성립한다면 다음 부등식이 성립합니다.
∫Xfdμ≤∫Xgdμ
또한 어떤 구간 U,V(U⊆V) 에서 f≥0 이 성립한다면
∫Ufdμ≤∫Vfdμ 가 성립하는 것도 알 수 있습니다.
이하에서는 통계학에서 자주 쓰이는 부등식들을 차례로 소개해보겠습니다.
1. X≤Y⇒E[X]≤E[Y]
평균이 르베그 적분으로 정의되었기 때문에, 평균에 대해서도 비슷한 논의가 가능합니다.
두 확률변수 X,Y 가 X≤Y 를 항상 만족한다고 해보겠습니다.
(가령 z1,z2 의 확률변수 가운데 작은 것을 X , 큰 것을 Y 로 두면 위 관계가 항상 성립합니다.)
새로운 확률변수 Z 를 Z:=Y−X 로 정의하면 Z 는 항상 0보다 크거나 같게 됩니다.
따라서 E[Z]=∫∞−∞zfZ(z)dz=∫∞0zfZ(z)dz≥0 를 얻습니다.
평균은 선형 연산자이므로 E[Z]=E[Y]−E[X]≥0 이 성립함을 알 수 있습니다.
따라서 E[X]≤E[Y] 가 성립합니다.
2. |∫Xfdμ|≤∫X|f|dμ (삼각부등식)
르베그 적분의 단조성으로부터 다른 부등식을 얻을 수도 있습니다.
어떤 함수 f 에 대해서 −|f|≤f≤|f| 가 항상 성립하므로
∫X−|f|dμ≤∫Xfdμ≤∫X|f|dμ 의 부등식이 항상 성립하게 됩니다.
따라서 |∫Xfdμ|≤∫X|f|dμ 의 삼각부등식을 얻게 됩니다.
3. E[g1(X)]<∞,E[g2(X)]<∞⇒E[ag1(X)+bg2(X)]<∞
앞선 글에서 평균이 선형 연산자라는 것을 언급했습니다.
실제로 유한한 평균을 갖는 확률변수들의 선형결합은 여전히 유한한 평균을 갖게 됩니다.
우선 평균의 정의에 따라서 E[ag1(X)+bg2(X)]=∫∞−∞[ag1(x)+bg2(x)]fX(x)dx 가 성립합니다.
또한 |ag1(x)+bg2(x)|≤|ag1(x)|+|bg2(x)| 의 삼각부등식과, 르베그 적분의 단조성 및 선형성을 활용하면
∫∞−∞|ag1(x)+bg2(x)|fX(x)dx≤∫∞−∞[|ag1(x)|fX(x)+|bg2(x)|fX(x)]dx=|a|E[|g1(X)|]+|b|E[|g2(X)|] 를 얻습니다.
따라서 ∫∞−∞|ag1(x)+bg2(x)|fX(x)dx≤|a|E[|g1(X)|]+|b|E[|g2(X)|]<∞ 가 성립하므로
ag1(X)+bg2(X) 는 유한한 평균을 갖는 것을 볼 수 있습니다.
4. E[Xm]<∞⇒E[Xk]<∞ for all k≤m
우선 E[Xm]<∞ 로부터 E[|Xm|]=∫∞−∞|x|mfX(x)dx<∞ 임을 알 수 있습니다.
우리의 관심사는 ∫∞−∞|x|kfX(x)dx 가 유한한 값을 가지는 지입니다.
위 적분을 구간별로 나누어서 아래의 식을 얻을 수 있습니다.
∫∞−∞|x|kfX(x)dx=∫|x|≤1|x|kfX(x)dx+∫|x|>1|x|kfX(x)dx
이 새로운 식에서 우변의 첫 번째 항은 ∫|x|≤1|x|kfX(x)dx≤∫|x|≤11⋅fX(x)dx≤∫∞−∞fX(x)dx=1 을 만족합니다.
또한, |x|>1⇒|x|k≤|x|m 로부터 ∫|x|>1|x|kfX(x)dx≤∫|x|>1|x|mfX(x)dx<∞ 임을 알 수 있습니다.
따라서 ∫∞−∞|x|kfX(x)dx≤1+∫|x|>1|x|kfX(x)dx<∞ 을 얻게 됩니다.
이상으로 통계학에서 자주 쓰이는 부등식 몇 가지를 소개해 보았습니다.
이외에도 마르코프 부등식, 체비셰프 부등식 등 유명한 식들이 있습니다.
이들은 다음 글에서 다뤄보도록 하겠습니다.
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