Eine stetigsinguläre (Wahrscheinlichkeits)verteilung ist eine spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilung in der Stochastik, die sich durch ihre Irregularität auszeichnet. So besitzen stetigsinguläre Wahrscheinlichkeitsverteilungen weder eine Darstellung durch eine Wahrscheinlichkeitsfunktion noch durch eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion, besitzen aber trotzdem eine stetige Verteilungsfunktion.

Stetigsinguläre Verteilungen treten selten auf oder müssen extra konstruiert werden. Beispiel hierfür ist die Cantor-Verteilung.

Definition

Gegeben sei eine Wahrscheinlichkeitsverteilung auf .

Dann heißt eine stetigsinguläre Wahrscheinlichkeitsverteilung, wenn ein atomloses Maß ist und singulär bezüglich des Lebesgue-Maßes .

Voll ausgeschrieben bedeutet das:

  • Für alle ist (atomlos)
  • Es existiert ein mit und (Singularität)

Beispiel

Typisches Beispiel einer stetigsingulären Verteilung ist die Cantor-Verteilung, deren Verteilungsfunktion rechts abgebildet ist. Die exakte Konstruktion ist im Hauptartikel zur Cantor-Verteilung erklärt und hängt eng mit der Cantor-Menge zusammen.

Zu beachten ist, dass die Verteilungsfunktion stetig ist, woraus folgt, dass die Cantor-Verteilung keinen diskreten Anteil hat bzw. atomlos ist. Denn jedes Atom, also jedes mit , würde sich als Sprungstelle der Verteilungsfunktion äußern.

Des Weiteren ist die Verteilungsfunktion aufgrund ihrer Konstruktion auf dem Komplement der Cantor-Menge konstant. Daraus folgt, dass . Da die Cantor-Menge selbst aber das Lebesgue-Maß 0 hat, also gilt, sind die Cantor-Verteilung und das Lebesgue-Maß singulär zueinander.

Somit ist die Cantor-Verteilung atomlos und singulär zu Lebesgue-Maß, also stetigsingulär.

Eigenschaften

  • Wie oben bereits erwähnt besitzt eine stetigsinguläre Verteilung weder eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion noch eine Wahrscheinlichkeitsfunktion, aber eine stetige Verteilungsfunktion.
  • Aufgrund der Nicht-Existenz der Wahrscheinlichkeits(dichte)funktion existiert der Modus nicht.
  • Nach der Lebesgue-Zerlegung lässt sich jede Wahrscheinlichkeitsverteilung zerlegen in eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung (mit Wahrscheinlichkeitsfunktion), eine absolutstetige Wahrscheinlichkeitsverteilung (mit Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion) und eine stetigsinguläre Wahrscheinlichkeitsverteilung.

Literatur

  • Jürgen Elstrodt: Maß- und Integrationstheorie. 6., korrigierte Auflage. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg 2009, ISBN 978-3-540-89727-9, doi:10.1007/978-3-540-89728-6.
  • Klaus D. Schmidt: Maß und Wahrscheinlichkeit. 2., durchgesehene Auflage. Springer-Verlag, Heidelberg Dordrecht London New York 2011, ISBN 978-3-642-21025-9, doi:10.1007/978-3-642-21026-6.

Einzelnachweise

  1. Schmidt: Maß- und Wahrscheinlichkeit. 2011, S. 259.
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