10.5 Exercícios

§10.1

1.

Seja X𝒩(μ,σ2)X\sim\mathcal{N}(\mu,\sigma^{2}).

  1. (a)

    Mostre que, se μ=0\mu=0 e σ=1\sigma=1, então MX(t)=et22M_{X}(t)=e^{\frac{t^{2}}{2}}.

  2. (b)

    Mostre que MX(t)=eσ2t22+μtM_{X}(t)=e^{\frac{\sigma^{2}t^{2}}{2}+\mu t}.

  3. (c)

    Use a função geradora de momentos para calcular 𝔼X\mathbb{E}X e 𝕍X\mathbb{V}X.

Dica: 2txx2=t2(xt)22tx-x^{2}=t^{2}-(x-t)^{2}.

2.

Seja X𝒰[a,b]X\sim\mathcal{U}[a,b].

  1. (a)

    Mostre que MX(t)=etbetat(ba)M_{X}(t)=\frac{e^{tb}-e^{ta}}{t(b-a)}.

  2. (b)

    Use a função geradora de momentos para calcular 𝔼X\mathbb{E}X e 𝕍X\mathbb{V}X.

3.

Seja XExp(λ)X\sim\mathop{\mathrm{Exp}}\nolimits(\lambda).

  1. (a)

    Mostre que MX(t)=λλtM_{X}(t)=\frac{\lambda}{\lambda-t} para t<λt<\lambda e ++\infty para tλt\geqslant\lambda.

  2. (b)

    Use a função geradora de momentos para calcular 𝔼X\mathbb{E}X e 𝕍X\mathbb{V}X.

4.

Seja YY uma variável aleatória absolutamente contínua com função de densidade dada por

fY(y)={yey,y>0,0,caso contrário.f_{Y}(y)=\begin{cases}ye^{-y},&y>0,\\ 0,&\text{caso contr\'{a}rio.}\end{cases}

Ache a função geradora de momentos de YY e use-a para calcular 𝔼Y\mathbb{E}Y e 𝕍Y\mathbb{V}Y.

5.

Seja XX uma variável aleatória. Mostre que o conjunto {t:MX(t)<}\{t\in\mathbb{R}:M_{X}(t)<\infty\} é um intervalo que contém o ponto t=0t=0.

§10.2

6.

Seja XExp(λ)X\sim\mathop{\mathrm{Exp}}\nolimits(\lambda), calcule φX(t)\varphi_{X}(t).

7.

Sejam X1𝒩(μ1,σ12)X_{1}\sim\mathcal{N}(\mu_{1},\sigma_{1}^{2}) e X2𝒩(μ2,σ22)X_{2}\sim\mathcal{N}(\mu_{2},\sigma_{2}^{2}) independentes. Utilize funções características para mostrar que X1+X2𝒩(μ1+μ2,σ12+σ22)X_{1}+X_{2}\sim\mathcal{N}(\mu_{1}+\mu_{2},\sigma_{1}^{2}+\sigma_{2}^{2}).

8.

Suponha que φX(t)=e|t|\varphi_{X}(t)=e^{-|t|}. Mostre que XX não é integrável.

9.

Mostre que uma variável aleatória XX é simétrica, isto é, XXX\sim-X se, e somente se, sua função caraterística é uma função real.

10.

Dado a>0a>0, qual é a variável aleatória cuja função característica é cos(at)\cos(at)? Qual a variável aleatória cuja função característica é cos2t\cos^{2}t?

§10.3

11.

Sejam XX uma variável aleatória e φ\varphi sua respectiva função caraterística.

  1. (a)

    Mostre que se existe t00t_{0}\neq 0 tal que |φ(t0)|=1|\varphi(t_{0})|=1, então existe aa\in\mathbb{R} de modo que a distribuição de XX esteja concentrada nos números da forma a+2πnt0,na+\frac{2\pi n}{t_{0}},\ n\in\mathbb{Z}. Isto é, n(X=a+2πnt0)=1.\sum_{n\in\mathbb{Z}}\mathbb{P}(X=a+\tfrac{2\pi n}{t_{0}})=1.

  2. (b)

    Mostre que, se existe ε>0\varepsilon>0 tal que |φ(t)|=1|\varphi(t)|=1 para todo t(ε,+ε)t\in(\varepsilon,+\varepsilon), então XX é degenerada.

12.

Sejam (Xn)n(X_{n})_{n} e (φn)n(\varphi_{n})_{n} uma sequência de variáveis aleatórias e suas respectivas funções características. Mostre que Xnd0X_{n}\overset{\smash{\mathrm{d}}}{\rightarrow}0 se, e somente se, existe ε>0\varepsilon>0 tal que φn(t)1\varphi_{n}(t)\to 1, quando nn\to\infty, para todo t(ε,ε)t\in(-\varepsilon,\varepsilon).

§10.4

13.

Suponha que |φX(t)|dt<\int_{\mathbb{R}}|\varphi_{X}(t)|\,\mathrm{d}t<\infty. Prove que XX é absolutamente contínua com densidade fX(x)=12πeitxφX(t)dtf_{X}(x)=\frac{1}{2\pi}\int_{\mathbb{R}}e^{-itx}\varphi_{X}(t)\,\mathrm{d}t.

14.

Sejam X,YX,Y independentes com distribuição Exp(1)\mathop{\mathrm{Exp}}\nolimits(1) e defina Z=XYZ=X-Y.

  1. (a)

    Mostre que φZ(t)=φX(t)φY(t)\varphi_{Z}(t)=\varphi_{X}(t)\varphi_{Y}(-t) para todo tt\in\mathbb{R}.

  2. (b)

    Encontre φZ\varphi_{Z}.

  3. (c)

    Encontre fZf_{Z}.

  4. (d)

    Prove que 12πeitx11+t2dt=e|x|2\frac{1}{2\pi}\int_{\mathbb{R}}e^{-itx}\frac{1}{1+t^{2}}\,\mathrm{d}t=\frac{e^% {-|x|}}{2}.

15.

Suponha que XCauchy(0,1)X\sim\mathop{\mathrm{Cauchy}}\nolimits(0,1). Prove que φX(t)=e|t|\varphi_{X}(t)=e^{-|t|}.