Capítulo 8

Medida Produto

Esperanças de funções de várias variáveis e construções de famílias independentes exigem uma medida em espaços produto. Este capítulo desenvolve essa construção e os teoremas de Tonelli e Fubini, que permitem calcular integrais por etapas.

8.1 Espaços produto e seções

Definição 8.1
Dados \((\Omega _1,\mathcal{F}_1)\) e \((\Omega _2,\mathcal{F}_2)\) espaços mensuráveis, definimos a \(\sigma \)-álgebra produto \(\mathcal{F}_1 \otimes \mathcal{F}_2\) como a \(\sigma \)-álgebra gerada pela coleção dos retângulos mensuráveis:
\begin{align*} \mathcal{F}_1 \otimes \mathcal{F}_2 = \sigma \left\langle \{ A \times B: A \in \mathcal{F}_1, B \in \mathcal{F}_2 \} \right\rangle \end{align*}

Figura 8.1 Retângulo mensurável em mathcalF_1otimes mathcalF_2.

Figura 8.1 Retângulo mensurável em \(\mathcal{F}_1\otimes \mathcal{F}_2\).

O produto dos espaços mensuráveis \((\Omega _1, \mathcal{F}_1)\) e \((\Omega _2, \mathcal{F}_2)\) é o espaço mensurável \((\Omega _1 \times \Omega _2, \mathcal{F}_1 \otimes \mathcal{F}_2) .\)

As projeções oferecem outra descrição da \(\sigma \)-álgebra produto. Ao produto cartesiano \(\Omega _1 \times \Omega _2\) dos conjuntos \(\Omega _1\) e \(\Omega _2\) associamos as aplicações

\[ \pi _1\colon \Omega _1\times \Omega _2\longrightarrow \Omega _1, \qquad \pi _2\colon \Omega _1\times \Omega _2\longrightarrow \Omega _2. \]

Essas projeções fornecem uma descrição equivalente da \(\sigma \)-álgebra produto. Dados dois espaços mensuráveis \((\Omega _1, \mathcal{F}_1)\) e \((\Omega _2, \mathcal{F}_2)\), podemos formar uma coleção de subconjuntos em \(\Omega _1 \times \Omega _2\) puxando de \(\mathcal{F}_1 : \)

\[ \pi _1^*(\mathcal{F}_1):=\{ \pi _1^{-1}(E):E\in \mathcal{F}_1\} =\{ E\times \Omega _2:E\in \mathcal{F}_1\} . \]

A família \(\pi _1^*(\mathcal{F}_1)\) é uma \(\sigma \)-álgebra, pois a imagem inversa preserva complementos e uniões enumeráveis.

A mesma construção vale para a segunda projeção.

Teorema 8.2 (Produto finito de \(\sigma \)-álgebras)
A \(\sigma \)-álgebra produto é a \(\sigma \)-álgebra gerada pelas imagens inversas das duas projeções:
\[ \mathcal{F}_1\otimes \mathcal{F}_2 =\sigma \langle \pi _1^*(\mathcal{F}_1)\cup \pi _2^*(\mathcal{F}_2)\rangle . \]

Demonstração ▼

Para \(A\in \mathcal{F}_1\) e \(B\in \mathcal{F}_2\),

\[ A\times B =\pi _1^{-1}(A)\cap \pi _2^{-1}(B). \]

Logo todo retângulo mensurável pertence à \(\sigma \)-álgebra do lado direito. Reciprocamente, \(\pi _1^{-1}(A)=A\times \Omega _2\) e \(\pi _2^{-1}(B)=\Omega _1\times B\) são retângulos mensuráveis. Portanto, cada uma das duas famílias geradoras está contida em \(\mathcal{F}_1\otimes \mathcal{F}_2\), o que prova as duas inclusões.

Suponha que \(E \subset \Omega _1 \times \Omega _2 .\) Dado \(x \in \Omega _1\) e \(y \in \Omega _2\) , definimos a \(x\)-seção \(E^x \subset \Omega _2\) e a \(y\)-seção \(E^y \subset \Omega _1\) de \(E\) como

\[ E^y = \{ x \in \Omega _1 : (x, y) \in E\} \]
\[ E^x = \{ y \in \Omega _2 : (x, y) \in E\} \]

Conforme indicado na próxima proposição, todas as seções de um conjunto mensurável são mensuráveis.

Proposição 8.3

Se \((\Omega _1, \mathcal{F}_1)\) e \((\Omega _2, \mathcal{F}_2)\) são espaços mensuráveis e \(E \in \mathcal{F}_1 \otimes \mathcal{F}_2\), então \(E^x \in \mathcal{F}_2\) para todo \(x \in \Omega _1\) e \(E^y \in \mathcal{F}_1\) para todo \(y \in \Omega _2 .\)

Demonstração ▼

Provaremos apenas para a seção \(E^y\); a demonstração para a seção \( E ^x \) é análoga.

Considere a família \(\mathcal{M}= \lbrace E \in \mathcal{F}_1 \otimes \mathcal{F}_2: E^y \in \mathcal{F}_1 \rbrace .\) Mostraremos que \(\mathcal{M}\) é uma \(\sigma \)-álgebra contendo os retângulos mensuráveis e logo deve ser \(\mathcal{F}_1 \otimes \mathcal{F}_2\), e isso é suficiente para demonstrar a proposição.

  • Suponha que \(E = A \times B\) é um retângulo mensurável. Então \(E^y=A\) quando \(y\in B\) e \(E^y=\emptyset \) quando \(y\notin B\). Em ambos os casos \(E^y \in \mathcal{F}_1\), logo \(E \in \mathcal{M} .\)

  • \(\emptyset ^y = \lbrace x \in \Omega _1: (x,y) \in \emptyset \rbrace = \emptyset \in \mathcal{F}_1\), assim \(\mathcal{M}\) contém \(\emptyset .\)

  • Se \(E_1, E_2, \dotsc \in \mathcal{M}\), então \((\bigcup E_n)^y = \bigcup E_n^y \in \mathcal{F}_1 .\) Logo \(\mathcal{M}\) é fechado em relação a união enumerável.

  • Se \(E \in \mathcal{M}\), e \(F = E^{\mathsf c}\), então \(F^y = \lbrace x \in \Omega _1: (x,y) \notin E \rbrace = \Omega _1 \setminus E^y \in \mathcal{F}_1 .\) Logo \(\mathcal{M}\) é fechada sob complementação.

Proposição 8.4
Suponha que \(\mathbb {R}^m\), \(\mathbb {R}^n\) estejam equipados com suas \(\sigma \)-álgebras Borel \(\mathcal{B}(\mathbb {R}^m), \mathcal{B}(\mathbb {R}^n)\) e seja \(\mathbb {R}^{m + n} = \mathbb {R}^m \times \mathbb {R}^n .\) Então
\[ \mathcal{B}(\mathbb {R}^{m + n}) = \mathcal{B}(\mathbb {R}^m) \otimes \mathcal{B}(\mathbb {R}^n). \]

Demonstração ▼

Cada retângulo \(A\times B\), com \(A\in \mathcal{B}(\mathbb {R}^m)\) e \(B\in \mathcal{B}(\mathbb {R}^n)\), é boreliano em \(\mathbb {R}^{m+n}\), pois

\[ A\times B=\pi _1^{-1}(A)\cap \pi _2^{-1}(B) \]

e as projeções coordenadas são contínuas. Isso prova \(\mathcal{B}(\mathbb {R}^m)\otimes \mathcal{B}(\mathbb {R}^n)\subseteq \mathcal{B}(\mathbb {R}^{m+n})\).

Na direção contrária, escolha bases enumeráveis de abertos em \(\mathbb {R}^m\) e \(\mathbb {R}^n\). Os produtos de elementos dessas bases formam uma base enumerável da topologia de \(\mathbb {R}^{m+n}\). Todo aberto de \(\mathbb {R}^{m+n}\) é, portanto, união enumerável desses retângulos e pertence a \(\mathcal{B}(\mathbb {R}^m)\otimes \mathcal{B}(\mathbb {R}^n)\). Como os abertos geram a \(\sigma \)-álgebra de Borel, segue a inclusão oposta.

A mesma ideia vale para funções: fixar uma coordenada preserva a mensurabilidade.

Teorema 8.5 (Mensurabilidade de Funções com Variável Fixa)

Sejam \((\Omega _1 \times \Omega _2, \mathcal{F}_1 \otimes \mathcal{F}_2)\) e \((Z, \mathcal{M})\) espaços mensuráveis.

Se \(f\colon \Omega _1 \times \Omega _2 \to Z\) é mensurável, então as funções \(f^y\colon \Omega _1 \to Z\), \(f^x\colon \Omega _2 \to Z\) obtidas fixando uma variável também são mensuráveis.

Demonstração ▼

Provaremos apenas para \(f^y .\) Seja \(I^y\colon \Omega _1 \to \Omega _1 \times \Omega _2\) a aplicação de inclusão \(I^y(x) = (x,y) .\) Dado \(E \in \mathcal{F}_1 \otimes \mathcal{F}_2\), por 8.3 \((I^y)^{-1}(E) = E^y \in \mathcal{F}_1\), logo \(I^y\) é uma função mensurável. Mas \(f^y = f \circ I^y .\)

8.2 Medida produto

Se a \(\sigma \)-álgebra produto diz quais subconjuntos podem ser medidos, falta determinar como medi-los. Em retângulos, a escolha natural é

\[ (\mu _1\otimes \mu _2)(A\times B)=\mu _1(A)\mu _2(B). \]

A construção abaixo mostra que essa prescrição determina a medida produto.

Suponha que \((\Omega _1, \mathcal{F}_1)\) e \((\Omega _2, \mathcal{F}_2)\) sejam espaços mensuráveis. A interseção de retângulos mensuráveis é um retângulo mensurável

\[ (A \times B) \cap (C \times D) = (A \cap C) \times (B \cap D), \]

e o complemento de um retângulo mensurável é uma união finita de retângulos

\[ (A \times B)^c = (A^c \times B) \cup (A \times B^c) \cup (A^c \times B^c). \]

Assim, a família de uniões finitas de retângulos mensuráveis em \(\Omega _1 \times \Omega _2\) forma uma álgebra, que denotamos por \(\mathcal{F}_0 .\) Esta álgebra não é, em geral, uma \(\sigma \)-álgebra, mas gera a mesma \(\sigma \)-álgebra produto que os retângulos mensuráveis.

Teorema 8.6 (Existência da medida produto)

Dados espaços de medida \(\sigma \)-finitos \((\Omega _1,\mathcal{F}_1,\mu _1)\) e \((\Omega _2,\mathcal{F}_2,\mu _2)\), existe uma única medida \(\mu \) em \(\mathcal{F}_1\otimes \mathcal{F}_2\) satisfazendo

\[ \mu (A\times B)=\mu _1(A)\mu _2(B), \qquad A\in \mathcal{F}_1,\ B\in \mathcal{F}_2. \]

Diremos que \(\mu \) é a medida produto de \(\mu _1\) e \(\mu _2 .\) E será denotada por \(\mu _1 \otimes \mu _2 .\)

Demonstração ▼

Seja \(\mathcal F_0\) a álgebra das uniões finitas disjuntas de retângulos mensuráveis. Para \(E\in \mathcal F_0\), defina

\[ \mu _0(E):=\int _{\Omega _1}\mu _2(E^x)\, \d\mu _1(x). \]

Como \(E\) é união finita de retângulos, a função \(x\mapsto \mu _2(E^x)\) é mensurável e simples; em particular, a definição faz sentido. Para um retângulo,

\[ \mu _0(A\times B) =\int _{\Omega _1}\mathbb {1}_A(x)\mu _2(B)\, \d\mu _1(x) =\mu _1(A)\mu _2(B). \]

Se \((E_k)\) é uma sequência disjunta em \(\mathcal F_0\) cuja união \(E\) ainda pertence a \(\mathcal F_0\), então, para cada \(x\), as seções \(E_k^x\) são disjuntas e \(E^x=\bigcup _kE_k^x\). Pela aditividade de \(\mu _2\) e pela Convergência Monótona,

\[ \mu _0(E) =\int \sum _{k=1}^\infty \mu _2(E_k^x)\, \d\mu _1(x) =\sum _{k=1}^\infty \mu _0(E_k). \]

Logo \(\mu _0\) é uma pré-medida, e o Teorema de Extensão de Carathéodory fornece uma medida \(\mu \) em \(\sigma \langle \mathcal F_0\rangle =\mathcal{F}_1\otimes \mathcal{F}_2\).

Para a unicidade, escolha \(U_j\uparrow \Omega _1\) e \(V_j\uparrow \Omega _2\) com \(\mu _1(U_j),\mu _2(V_j)\lt \infty \). Os retângulos \(U_j\times V_j\) crescem para o espaço produto e têm medida finita. Assim, o segundo caso do Teorema de Unicidade de Medidas 2.12, aplicado ao \(\pi \)-sistema dos retângulos, mostra que a extensão é única.

Corolário 8.7 (Produto finito de medidas)
Sejam \((\Omega _j,\mathcal{F}_j,\mu _j)\), \(1\leq j\leq n\), espaços de medida \(\sigma \)-finitos. Existe uma única medida \(\sigma \)-finita
\[ \mu _1\otimes \cdots \otimes \mu _n \]
na \(\sigma \)-álgebra produto \(\mathcal{F}_1\otimes \cdots \otimes \mathcal{F}_n\), definida por iteração, tal que
\[ (\mu _1\otimes \cdots \otimes \mu _n) (A_1\times \cdots \times A_n) =\prod _{j=1}^n\mu _j(A_j) \]
para todo retângulo mensurável \(A_1\times \cdots \times A_n\). Sob a identificação natural dos produtos cartesianos, essa medida não depende da parentização dos fatores.

Demonstração ▼

Itere o teorema anterior. O produto de duas medidas \(\sigma \)-finitas é \(\sigma \)-finito, pois produtos dos conjuntos de uma exaustão por conjuntos de medida finita fornecem uma exaustão do espaço produto. Assim a construção pode ser repetida um número finito de vezes.

As diferentes parentizações produzem medidas na mesma \(\sigma \)-álgebra: todas as \(\sigma \)-álgebras iteradas são geradas pelos retângulos \(A_1\times \cdots \times A_n\). Além disso, todas as medidas obtidas atribuem a cada retângulo o valor \(\prod _j\mu _j(A_j)\). A unicidade no \(\pi \)-sistema dos retângulos, usando a \(\sigma \)-finitude, mostra que essas medidas coincidem.

8.2.1 Medidas das seções

Um conjunto no espaço produto pode ser examinado fixando uma coordenada. As medidas dessas seções desempenham o papel abstrato de áreas transversais e serão o integrando na fórmula da medida produto.

Teorema 8.8 (Mensurabilidade das áreas das seções)
Sejam \((\Omega _1, \mathcal{F}_1, \mu )\), \((\Omega _2, \mathcal{F}_2, \nu )\) espaços de medida \(\sigma \)-finitos. Se \(E \in \mathcal{F}_1 \otimes \mathcal{F}_2\),
  • \(\nu (E^x)\) é uma função mensurável de \(x \in \Omega _1 .\)

  • \(\mu (E^y)\) é uma função mensurável de \(y \in \Omega _2 .\)

Demonstração ▼

Provaremos a mensurabilidade de \(y\mapsto \mu (E^y)\); a outra afirmação segue trocando os fatores. Suponha primeiro que \(\mu (\Omega _1)\lt \infty \) e ponha

\[ \mathcal{M} = \lbrace E \in \mathcal{F}_1 \otimes \mathcal{F}_2: \mu (E^y) \text{ é uma função mensurável de }y \rbrace \, . \]

\(\mathcal{M}\) é igual à \(\mathcal{F}_1 \otimes \mathcal{F}_2\), pois:

  • Se \(E=A\times B\) é um retângulo mensurável, então \(\mu (E^y)=\mu (A)\mathbb {1}_B(y)\), que é mensurável. Se \(E\) é uma união finita disjunta de retângulos mensuráveis \(E_j\), então \(\mu (E^y)=\sum _j\mu (E_j^y)\), que também é mensurável.

    Então \(\mathcal{M}\) contém a álgebra das uniões finita disjuntas de retângulos mensuráveis.

  • Se \(E_n\) são conjuntos crescentes em \(\mathcal M\), então \(\mu \bigl((\bigcup _n E_n)^y\bigr) = \mu (\bigcup _n E_n^y) = \lim \limits _{n\to \infty } \mu (E_n^y)\) é mensurável, e logo \(\bigcup _n E_n \in \mathcal{M} .\)

    De modo análogo, se \(E_n\) são conjuntos decrescentes em \(\mathcal M\), então a continuidade por cima dá

    \[ \mu \bigl((\bigcap _nE_n)^y\bigr) =\lim _n\mu (E_n^y). \]

    Aqui se usa a finitude de \(\mu (\Omega _1)\).

  • Assim \(\mathcal{M}\) é uma classe monótona contendo a álgebra das uniões finitas de retângulos mensuráveis. Pelo Teorema da Classe Monótona (1.26), \(\mathcal{M} =\mathcal{F}_1 \otimes \mathcal{F}_2 .\)

No caso \(\sigma \)-finito, escolha \(\Omega _{1,n}\uparrow \Omega _1\) com \(\mu (\Omega _{1,n})\lt \infty \) e reaplique o argumento à medida finita \(\mu _n(F)=\mu (F\cap \Omega _{1,n})\). Então

\[ \mu (E^y)=\lim _{n\to \infty }\mu _n(E^y), \]

que é mensurável como limite de funções mensuráveis.

8.3 Tonelli e Fubini

Construímos a medida produto por extensão de Carathéodory e sabemos quanto ela vale nos retângulos. As seções permitem agora calculá-la em conjuntos mensuráveis gerais por uma fórmula integral explícita.

Teorema 8.9 (Fórmula integral da medida produto)
Sejam \((\Omega _1, \mathcal{F}_1, \mu )\) e \((\Omega _2, \mathcal{F}_2, \nu )\) espaços de medida \(\sigma \)-finitos. Para todo \(E\in \mathcal{F}_1\otimes \mathcal{F}_2\),
\[ (\mu \otimes \nu )(E) = \displaystyle \int _{x \in \Omega _1} \underbrace{\displaystyle \int _{y \in \Omega _2} \mathbb {1}_{E} \d\nu } _{\nu (E^x)} \ \d\mu = \displaystyle \int _{y \in \Omega _2} \underbrace{\displaystyle \int _{x \in \Omega _1} \mathbb {1}_{E} \d\mu } _{\mu (E^y)} \d\nu \, . \]

Demonstração ▼

Denote por \(\lambda _1(E)\) a primeira integral iterada e por \(\lambda _2(E)\) a segunda. Essas integrais existem pelo Teorema 8.8. As medidas \(\lambda _1\) e \(\lambda _2\) são \(\sigma \)-aditivas pelo Teorema da Convergência Monótona logo ambas são medidas em \(\mathcal{F}_1 \otimes \mathcal{F}_2 .\) Mais ainda se \(E = A \times B\), então expandindo as duas integrais temos \(\lambda _1(E) = \mu (A) \nu (B) = \lambda _2(E) .\)

As três medidas são \(\sigma \)-finitas e coincidem no \(\pi \)-sistema dos retângulos. Pelo Teorema de Unicidade de Medidas 2.12, \(\lambda _1=\lambda _2=\mu \otimes \nu \) em toda \(\mathcal{F}_1\otimes \mathcal{F}_2\).

Teorema 8.10 (Tonelli)
Sejam \((\Omega _1,\mathcal{F}_1,\mu )\) e \((\Omega _2,\mathcal{F}_2,\nu )\) espaços de medida \(\sigma \)-finitos.
  1. Se \(f\colon \Omega _1\times \Omega _2\to [0,\infty ]\) é \(\mathcal{F}_1\otimes \mathcal{F}_2\)-mensurável, então as funções

    \[ x\longmapsto \int _{\Omega _2}f(x,y)\, \d\nu (y), \qquad y\longmapsto \int _{\Omega _1}f(x,y)\, \d\mu (x) \]

    são mensuráveis e

    \[ \int _{\Omega _1\times \Omega _2}f\, \d(\mu \otimes \nu ) = \int _{\Omega _1}\left(\int _{\Omega _2}f(x,y)\, \d\nu (y)\right)\d\mu (x) = \int _{\Omega _2}\left(\int _{\Omega _1}f(x,y)\, \d\mu (x)\right)\d\nu (y), \]

    com valores em \([0,\infty ]\).

  2. Se \(g\colon \Omega _1\times \Omega _2\to \mathbb {R}\) é mensurável, então \(g\) é \(\mu \otimes \nu \)-integrável se e somente se

    \[ \int _{\Omega _1} \left(\int _{\Omega _2}|g(x,y)|\, \d\nu (y)\right)\d\mu (x)\lt \infty . \]

    Equivalentemente, a mesma condição pode ser escrita com a ordem das integrais invertida.

Demonstração ▼

Para funções simples não negativas, a mensurabilidade das integrais parciais segue do Teorema 8.8, e as igualdades seguem da linearidade e do Teorema 8.9. Para \(f\geq 0\) mensurável, tome funções simples \(s_n\uparrow f\). As integrais parciais de \(s_n\) crescem para as integrais parciais de \(f\); logo estas são mensuráveis. Aplicando a Convergência Monótona no espaço produto e em cada integral iterada, obtemos as duas igualdades do primeiro item.

Aplicando o primeiro item a \(|g|\), temos

\[ \int _{\Omega _1\times \Omega _2}|g|\, \d(\mu \otimes \nu ) = \int _{\Omega _1} \left(\int _{\Omega _2}|g(x,y)|\, \d\nu (y)\right)\d\mu (x), \]

e analogamente na ordem inversa. Portanto, qualquer uma dessas quantidades é finita se e somente se \(g\) é integrável.

Teorema 8.11 (Fubini)
Sejam \((\Omega _1, \mathcal{F}_1, \mu )\) e \((\Omega _2, \mathcal{F}_2, \nu )\) espaços de medida \(\sigma \)-finitos. Se \(\xi \colon \Omega _1\times \Omega _2\to \mathbb {R}\) é \(\mu \otimes \nu \)-integrável, então as seções são integráveis quase em toda parte e
\[ \displaystyle \int _{\Omega _1 \times \Omega _2} \xi \, d(\mu \otimes \nu ) = \displaystyle \int _{x \in \Omega _1} \Biggl[ \displaystyle \int _{y \in \Omega _2} \xi (x,y) \d\nu \Biggr] d\mu = \displaystyle \int _{y \in \Omega _2} \Biggl[ \displaystyle \int _{x \in \Omega _1} \xi (x,y) \d\mu \Biggr] \d\nu \, . \]

Demonstração ▼

Aplique Tonelli a \(|\xi |\). Como

\[ \int _{\Omega _1\times \Omega _2}|\xi |\, \d(\mu \otimes \nu )\lt \infty , \]

as integrais de \(|\xi |\) nas seções são finitas quase em toda parte; portanto as seções de \(\xi \) são integráveis fora de conjuntos nulos. Aplicando Tonelli a \(\xi ^+\) e \(\xi ^-\) e subtraindo as duas identidades, obtemos a primeira integral iterada. O mesmo argumento na ordem inversa fornece a segunda.

Corolário 8.12 (Representação por camadas)
Se \((E,\mathcal E,\mu )\) é um espaço de medida \(\sigma \)-finito, \(f:E\to [0,\infty ]\) é mensurável e \(r\gt 0\), então
\[ \int _E f^r\, \d\mu = r\int _0^\infty t^{r-1}\mu (f\gt t)\, \d t, \]
com a igualdade entendida em \([0,\infty ]\). Em particular,
\[ \int _E f\, \d\mu =\int _0^\infty \mu (f\gt t)\, \d t, \]
e, se \(0\leq f\leq 1\), a integral externa pode ser restrita a \([0,1]\).

Demonstração ▼

Para todo \(x\in E\),

\[ f(x)^r=\int _0^\infty r t^{r-1}\mathbb {1}_{\{ f(x)\gt t\} }\, \d t. \]

O conjunto \(\{ (x,t):f(x)\gt t\} \) é mensurável, pois

\[ \{ (x,t):f(x)\gt t\} =\bigcup _{q\in \mathbb Q_{\gt 0}}\{ f\gt q\} \times (0,q). \]

Logo o integrando no lado direito é mensurável e não negativo. Tonelli permite integrar primeiro em \(x\) ou em \(t\), produzindo a fórmula.

Assim, a integrabilidade absoluta é a condição que legitima a troca da ordem de integração.

Exemplo 8.13

Se \( \xi \) não é não-negativa, a hipótese de convergência absoluta é crucial para mudar a ordem de integração.

Um contraexemplo elementar é a sequência duplamente indexada \(a_{m,n}=(-m)^n/n!\), para \(m\geq 1\) e \(n\geq 0\). Somando primeiro em \(n\), obtemos \(\sum _{n\geq 0}a_{m,n}=e^{-m}\) e, portanto,

\[ \sum _{m\geq 1}\sum _{n\geq 0}a_{m,n} =\sum _{m\geq 1}e^{-m}=\frac1{e-1}. \]

Para cada \(n\) fixo, entretanto, os termos \(a_{m,n}\) nem sequer tendem a zero quando \(m\to \infty \), de modo que a soma na ordem inversa não existe. A série dupla não é absolutamente convergente.

8.4 Independência e distribuição conjunta

Para um vetor aleatório \(\xi =(\xi _1,\ldots ,\xi _n)\), já definimos sua distribuição conjunta como a probabilidade \(\P _\xi \) em \(\mathbb {R}^n\) dada por

\begin{equation} \label{eq:distribuicao-conjunta} \P _\xi (A)=\P (\xi \in A), \qquad A\in \mathcal{B}(\mathbb {R}^n). \tag{8.1} \end{equation}

Ela conserva a dependência entre as coordenadas; as marginais, isoladamente, não fazem isso.

A função de distribuição conjunta é

\[ F_\xi (x_1,\ldots ,x_n) = \P (\xi _1\leq x_1,\ldots ,\xi _n\leq x_n). \]

Quando as coordenadas são independentes, essa função fatora:

\[ F_\xi (x_1,\ldots ,x_n) = \prod _{k=1}^n F_{\xi _k}(x_k). \]

A medida produto fornece a formulação estrutural dessa observação.

Teorema 8.14
As variáveis aleatórias \(\xi _1,\ldots ,\xi _n\) são independentes se e somente se sua distribuição conjunta satisfaz
\[ \P _\xi =\P _{\xi _1}\otimes \cdots \otimes \P _{\xi _n}. \]

Demonstração ▼

Se as variáveis são independentes, então, para quaisquer \(A_k\in \mathcal{B}(\mathbb {R})\),

\[ \P _\xi (A_1\times \cdots \times A_n) =\P (\xi _1\in A_1,\ldots ,\xi _n\in A_n) =\prod _{k=1}^n\P _{\xi _k}(A_k). \]

As duas probabilidades coincidem no \(\pi \)-sistema dos retângulos; pelo Teorema de Unicidade de Medidas 2.12, coincidem em toda \(\mathcal{B}(\mathbb {R}^n)\).

Reciprocamente, se a distribuição conjunta é a medida produto, a mesma identidade vale para todo retângulo boreliano. Essa identidade é exatamente a definição de independência de \(\xi _1,\ldots ,\xi _n\).

Assim, a independência equivale a dizer que a lei conjunta é o produto das leis marginais; as variáveis não precisam estar originalmente definidas num espaço produto.

A mesma caracterização assume uma forma concreta quando existem densidades. Uma função mensurável \(f\colon \mathbb {R}\to [0,\infty )\) é uma densidade de \(\xi \) se

\[ \P (\xi \in A)=\int _Af(x)\, \d x \qquad \text{para todo }A\in \mathcal{B}(\mathbb {R}). \]

Necessariamente \(\int _{\mathbb {R}} f\, \d x=1\), e a densidade é determinada apenas quase em toda parte. Do mesmo modo, uma densidade conjunta de \(\xi =(\xi _1,\ldots ,\xi _n)\) é uma função mensurável \(\mathbf f\colon \mathbb {R}^n\to [0,\infty )\) tal que

\[ \P (\xi \in A)=\int _A\mathbf f(x)\, \d x \qquad \text{para todo }A\in \mathcal{B}(\mathbb {R}^n). \]

Teorema 8.15
Sejam \(\xi _1,\ldots ,\xi _n\) variáveis aleatórias com densidades marginais \(f_1,\ldots ,f_n\) e densidade conjunta \(\mathbf f\). Então \(\xi _1,\ldots ,\xi _n\) são independentes se e somente se
\[ \mathbf f(x_1,\ldots ,x_n)=\prod _{i=1}^nf_i(x_i) \]
para quase todo \((x_1,\ldots ,x_n)\in \mathbb {R}^n\).

Demonstração ▼

Defina

\[ g(x_1,\ldots ,x_n)=\prod _{i=1}^nf_i(x_i). \]

Por Tonelli, \(g\geq 0\) é integrável e

\[ \int _{\mathbb {R}^n}g(x)\, \d x =\prod _{i=1}^n\int _{\mathbb {R}}f_i(x_i)\, \d x_i =1. \]

Logo \(g\) define uma probabilidade \(\nu \) em \(\mathbb {R}^n\). Para todo retângulo boreliano \(A_1\times \cdots \times A_n\),

\[ \nu (A_1\times \cdots \times A_n) =\prod _{i=1}^n\int _{A_i}f_i(x_i)\, \d x_i =\prod _{i=1}^n\P _{\xi _i}(A_i). \]

Pela unicidade da medida produto,

\[ \nu =\P _{\xi _1}\otimes \cdots \otimes \P _{\xi _n}. \]

Se as variáveis são independentes, a distribuição conjunta é essa medida produto. Como \(\mathbf f\) e \(g\) são duas densidades da mesma medida, coincidem quase em toda parte. De fato, se \(h=\mathbf f-g\), então \(\int _A h=0\) para todo boreliano \(A\); aplicar isso aos conjuntos \(\{ h\geq 1/m\} \) e \(\{ h\leq -1/m\} \), \(m\geq 1\), mostra que \(h=0\) quase certamente em relação à medida de Lebesgue.

Reciprocamente, se \(\mathbf f=g\) quase em toda parte, então, para \(A_1,\ldots ,A_n\in \mathcal{B}(\mathbb {R})\), Fubini–Tonelli fornece

\begin{align*} \P (\xi _1\in A_1,\ldots ,\xi _n\in A_n) & =\int _{A_1\times \cdots \times A_n}\prod _{i=1}^nf_i(x_i)\, \d x\\ & =\prod _{i=1}^n\int _{A_i}f_i(x_i)\, \d x_i\\ & =\prod _{i=1}^n\P (\xi _i\in A_i). \end{align*}

Portanto, as variáveis são independentes.

Dois exemplos básicos tornam a fatoração visível.

Exemplo 8.16 (Distribuição Uniforme)
Se \(\xi \) e \(\eta \) são independentes e uniformes em \([0,1]\), sua densidade conjunta é simplesmente
\[ \varphi (x,y)=\mathbb {1}_{[0,1]^2}(x,y). \]

Exemplo 8.17 (Distribuição Gaussiana em \(\mathbb {R}^n\))
Se \(\xi _1,\ldots ,\xi _n\) são independentes e \(\xi _k\sim \mathcal N(0,1)\), então
\[ \varphi (x_1,\ldots ,x_n) =\frac1{(2\pi )^{n/2}}\exp \! \left(-\frac{\| x\| ^2}{2}\right). \]

A fatoração da esperança já foi estabelecida no Teorema 7.19. Retomamos agora o mesmo resultado porque Fubini revela outro mecanismo: a independência transforma a lei conjunta em produto, e a integral sobre o produto se separa.

Teorema 8.18 (Fatoração da esperança, por Fubini)
Sejam \(\xi , \eta \in \L ^1 (\P )\) independentes. Então \((\xi \eta ) \in \L ^1 (\P )\) e
\[ \mathbf{E}[\xi \eta ] = \mathbf{E}[ \xi ] \times \mathbf{E}[ \eta ]. \]

Demonstração ▼

A distribuição conjunta de \((\xi ,\eta )\) é \(\P _\xi \otimes \P _\eta \). Por Tonelli,

\[ \mathbf{E}|\xi \eta | =\int _{\mathbb {R}^2}|xy|\, \d(\P _\xi \otimes \P _\eta )(x,y) =\left(\int _{\mathbb {R}}|x|\, \d\P _\xi (x)\right) \left(\int _{\mathbb {R}}|y|\, \d\P _\eta (y)\right)\lt \infty . \]

Portanto \(\xi \eta \) é integrável e Fubini pode ser aplicado:

\[ \mathbf{E}[\xi \eta ] =\int _{\mathbb {R}^2}xy\, \d(\P _\xi \otimes \P _\eta )(x,y) =\left(\int _{\mathbb {R}} x\, \d\P _\xi (x)\right) \left(\int _{\mathbb {R}} y\, \d\P _\eta (y)\right) =\mathbf{E}[\xi ]\mathbf{E}[\eta ]. \]

8.5 Produtos infinitos e extensão de Kolmogorov

Produtos finitos bastam para descrever vetores aleatórios. Para construir uma sequência inteira num único espaço, precisamos passar a \(\mathbb {R}^{\mathbb {N}}\). A informação disponível em qualquer número finito de coordenadas será prescrita por uma família consistente de distribuições finito-dimensionais.

Começaremos por uma forma abstrata do argumento de extensão, devida a Bochner [10, 2]; depois a aplicaremos aos cilindros de \(\mathbb {R}^{\mathbb {N}}\). A versão para produtos arbitrários ficará para a seção opcional final, Seção 8.9.

Considere então um conjunto \(\Omega \) e uma sequência crescente \(\{ \mathcal{F}_n\} _{n=1}^\infty \) de \(\sigma \)-álgebras em \(\Omega .\) E para cada \(n\), seja \(\mu _n\) uma medida de probabilidade na \(\sigma \)-álgebra \(\mathcal{F}_n .\)

Definição 8.19
Diremos que a sequência \(\{ (\mathcal{F}_n, \mu _n)\} _{n=1}^\infty \) é Kolmogorov consistente se sempre que \(m\leq n\) temos \(\mathcal{F}_m \subset \mathcal{F}_n\) e \(\mu _n |_{\mathcal{F}_m} = \mu _m .\)

Dado \(\mathcal A= \bigcup _{n=1}^\infty \mathcal{F}_n\), uma extensão da sequência de probabilidades \(\{ \mu _n\} _{n=1}^\infty \) é uma medida \(\mu \) em \(\sigma \langle \mathcal{A}\rangle \) satisfazendo \(\mu _n=\mu |_{\mathcal{F}_n} .\)

Teorema 8.20 (Extensão de Bochner)
Dado \(\{ (\mathcal{F}_n, \mu _n)\} _{n=1}^\infty \) uma sequência Kolmogorov consistente. Suponha que existe uma classe compacta \(\mathcal{K}\subseteq \bigcup _{n=1}^\infty \mathcal{F}_n\) de \(\Omega \) tal que
\[ \mu _n (A) = \sup \{ \mu _n (C): C \in \mathcal K\cap \mathcal{F}_n \text{ e } C \subset A\} . \]
Então existe uma única extensão de Kolmogorov para a \(\sigma \)-álgebra \( \sigma \langle \bigcup _{n=1}^\infty \mathcal{F}_n\rangle .\)

Demonstração ▼

Defina \(\mu \) na álgebra \(\mathcal A=\bigcup _{n=1}^\infty \mathcal{F}_n\) por \(\mu (E)=\mu _n(E)\) para \(E\in \mathcal{F}_n .\) A condição de consistência de Kolmogorov garante que \(\mu \) está bem definida. Também é simples ver que \(\mu (\emptyset )=0\) e \(\mu (\Omega )=1 .\)

A aditividade finita de \(\mu \) é direta. Se \(A_i\in \mathcal A\), para \(i=1,\ldots ,r\), existe \(m\) tal que \(A_i\in \mathcal{F}_m\) para todos esses índices; basta então usar a aditividade de \(\mu _m\).

Para concluir a demonstração, observamos que se \(A\in \mathcal A\), então existe \(n\) tal que \(A\in \mathcal{F}_n\) e

\begin{align*} \mu (A) & =\mu _n(A) \\ & =\sup \{ \mu (C): C \in \mathcal K\cap \mathcal{F}_n \text{ e } C \subset A\} \\ & \leq \sup \{ \mu (C): C \in \mathcal K\text{ e } C \subset A\} \\ & \leq \mu (A). \end{align*}

Assim, pelo Teorema da Classe Compacta 2.27, \(\mu \) é uma pré-medida. O Teorema de Extensão de Carathéodory fornece então uma extensão a uma probabilidade em \(\sigma \langle \mathcal A\rangle \); como a pré-medida é finita, essa extensão é única.

Com essas ferramentas, voltamos à construção de medidas de probabilidade em

\[ {\mathbb {R}}^{\mathbb {N}} = \{ (\omega _1, \omega _2, \dots ): \omega _i \in \mathbb {R}, i\in \mathbb {N}\} . \]

Figura 8.2 Representação visual de ℝ^N.

Figura 8.2 Representação visual de \({\mathbb {R}}^{\mathbb {N}}\).

O primeiro passo é eleger uma \(\sigma \)-álgebra onde definiremos nossa medida. Considere a classe dos cilindros retangulares de dimensão finita:

Definição 8.21
Definimos
\[ \mathcal C =\left\{ \left\{ \omega :\omega _i\in (a_i,b_i]\text{ para } i=1,\ldots ,k\right\} :k\in \mathbb {N},\ -\infty \leq a_i\lt b_i\leq \infty \right\} . \]
A \(\sigma \)-álgebra produto em \({\mathbb {R}}^{\mathbb {N}}\) é
\[ \mathcal{B}(\mathbb {R})^{\otimes \mathbb {N}}:=\sigma \langle \mathcal C\rangle . \]

Figura 8.3 Representação visual de um cilindro em ℝ^N. Em azul um ponto do cilindro.

Figura 8.3 Representação visual de um cilindro em \({\mathbb {R}}^{\mathbb {N}}\). Em azul um ponto do cilindro.

Observação 8.22

Esta é, de fato, a \(\sigma \)-álgebra com a qual trabalhamos intuitivamente nos cursos mais básicos de probabilidade. Lembre, por exemplo, que quando queremos estudar o “lançamento de infinitas moedas", sempre descrevemos os eventos de interesse a partir de eventos que dependem do resultado de finitos lançamentos. Mesmo eventos do tipo \(A=\{ \text{observamos cara infinitas vezes}\} \) é escrito como

\[ A=\bigcap _{k=1}^\infty \bigcup _{n=k}^\infty A_n, \]

com \(A_n=\{ \text{observamos cara na } n\text{-ésima jogada}\} .\)

Para aplicar o Teorema 8.20, fixaremos uma notação para os cilindros. Dado \(B\subset \mathbb {R}^n\), denotaremos por \(B\times \mathbb {R}^{\mathbb {N}-n}\) o conjunto:

\[ B\times \mathbb {R}^{\mathbb {N}-n}:=\{ (\omega _1, \omega _2, \dots ) \text{ tais que } (\omega _1,\dots ,\omega _n)\in B\} \]

Se \(A\in \mathcal C\), então existem \(n\in \mathbb {N}\) e \(B\in \mathcal{B}(\mathbb {R}^n)\) tais que \(A=B\times \mathbb {R}^{\mathbb {N}-n}\).

Considere agora a sequência encaixante de \(\sigma \)-álgebras:

\[ \mathcal{F}_n=\{ A\times \mathbb {R}^{\mathbb {N}-n}:A\in \mathcal{B}(\mathbb {R}^n)\} . \]

Se \(m\lt n\) e \(B\in \mathcal{B}(\mathbb {R}^m)\), então

\[ B\times \mathbb {R}^{\mathbb {N}-m}=(B\times \mathbb {R}^{n-m})\times \mathbb {R}^{\mathbb {N}-n}\in \mathcal{F}_n, \]

de modo que \(\mathcal{F}_m\subset \mathcal{F}_n\), e \(\mathcal A=\bigcup _{n=1}^\infty \mathcal{F}_n\) é uma álgebra, com \(\mathcal C\subseteq \mathcal A .\)

Proposição 8.23
\(\sigma \langle \mathcal A\rangle =\sigma \langle \mathcal C\rangle .\)

Demonstração ▼

Como \(\mathcal C\subset \mathcal A\), temos imediatamente \(\sigma \langle \mathcal C\rangle \subset \sigma \langle \mathcal A\rangle .\) Para ver a inclusão contrária, dado \(n\geq 1\), faça \(\mathcal{G}_n=\{ A\in \mathcal{B}(\mathbb {R}^n):A\times \mathbb {R}^{\mathbb {N}-n}\in \sigma \langle \mathcal C\rangle \} \). Como \(\mathcal{G}_n\) é uma \(\sigma \)-álgebra contendo os retângulos do tipo

\[ \prod _{k=1}^n(a_k,b_k]\subset \mathbb {R}^n, \]

então \(\mathcal{G}_n=\mathcal{B}(\mathbb {R}^n) .\) Segue que \(\mathcal{F}_n\subseteq \sigma \langle \mathcal C\rangle \) para todo \(n\geq 1\) e

\[ \sigma \langle \mathcal A\rangle \subseteq \sigma \langle \mathcal C\rangle . \]

Para aplicar a extensão de Bochner, resta identificar uma classe compacta adaptada aos cilindros. Defina

\[ \mathcal{K}_n = \{ K\times \mathbb {R}^{\mathbb {N}-n}: K\subseteq \mathbb {R}^n \text{ compacto}\} , \qquad \mathcal{K} = \bigcup _{n\geq 1}\mathcal K_n . \]

Lema 8.24
A classe \(\mathcal K\) é compacta.

Demonstração ▼

Considere uma sequência \((C_i)_{i\geq 1}\) em \(\mathcal K\) e suponha que

\[ B_m:=\bigcap _{i=1}^m C_i\neq \varnothing \qquad \text{para todo }m\geq 1. \]

Para cada \(i\), escolha \(r_i\) tal que \(C_i\in \mathcal K_{r_i}\) e defina \(d_m=\max \{ r_1,\ldots ,r_m\} \). Como os cilindros de menor nível são fechados e algum dos cilindros que formam \(B_m\) tem base compacta em \(\mathbb {R}^{d_m}\), existe um compacto não vazio \(L_m\subseteq \mathbb {R}^{d_m}\) tal que

\[ B_m=L_m\times \mathbb {R}^{\mathbb {N}-d_m}. \]

A sequência \((d_m)_{m\geq 1}\) é não decrescente. Há dois casos.

Se \((d_m)\) é limitada, existe \(d\) e existe \(m_0\) tais que \(d_m=d\) para \(m\geq m_0\). Nesse caso os compactos não vazios \(L_m\subseteq \mathbb {R}^d\) são decrescentes. A compacidade de \(L_{m_0}\) implica

\[ \bigcap _{m\geq m_0}L_m\neq \varnothing , \]

e portanto

\[ \bigcap _{i=1}^\infty C_i = \left(\bigcap _{m\geq m_0}L_m\right)\times \mathbb {R}^{\mathbb {N}-d} \neq \varnothing . \]

Suponha agora que \(d_m\to \infty \). Escolha \(x^{(m)}\in B_m\) para cada \(m\). Fixada a coordenada \(j\), tome \(m_j\) tal que \(d_{m_j}\geq j\). Para \(m\geq m_j\), temos \(x^{(m)}\in B_m\subseteq B_{m_j}\); assim, a \(j\)-ésima coordenada de \(x^{(m)}\) pertence, a partir de \(m_j\), à projeção compacta \(\pi _j(L_{m_j})\). Extraindo subsequências sucessivamente nas coordenadas e depois tomando a diagonal, obtemos uma subsequência \((y^{(\ell )})_{\ell \geq 1}\) que converge coordenada a coordenada para algum \(y\in \mathbb {R}^{\mathbb {N}}\).

Fixe \(p\geq 1\). A partir de certo índice, \(y^{(\ell )}\in B_p=L_p\times \mathbb {R}^{\mathbb {N}-d_p}\). As primeiras \(d_p\) coordenadas de \(y^{(\ell )}\) convergem para as de \(y\); como \(L_p\) é fechado, \(y\in B_p\). Isso vale para todo \(p\), logo

\[ y\in \bigcap _{p=1}^\infty B_p =\bigcap _{i=1}^\infty C_i. \]

Assim, a propriedade da interseção finita implica que a interseção enumerável é não vazia. Pela contrapositiva, \(\mathcal K\) é uma classe compacta.

Teorema 8.25 (Extensão de Kolmogorov em \({\mathbb {R}}^{\mathbb {N}}\))
Dadas medidas de probabilidade \(\P _n\) em \((\mathbb {R}^n,\mathcal{B}(\mathbb {R}^n))\) tais que
\[ \P _{n + 1} ((a_1, b_1] \times \dots \times (a_n, b_n] \times \mathbb {R}) = \P _n ((a_1, b_1] \times \dots \times (a_n, b_n]), \]
para todo \(n\geq 1\) e todos os intervalos indicados, existe uma única medida de probabilidade \(\P \) em \(({\mathbb {R}}^{\mathbb {N}},\mathcal{B}(\mathbb {R})^{\otimes \mathbb {N}})\) com
\[ \P \{ \omega : \omega _i \in (a_i, b_i], 1 \leq i \leq n\} = \P _n ((a_1, b_1] \times \dots \times (a_n, b_n]). \]

Demonstração ▼

Para começar, dado \(n\geq 1\) defina a medida de probabilidade \(Q_n\) em \((\mathbb {R}^n,\mathcal{B}(\mathbb {R}^n))\) por

\[ Q_n(A)=\P _{n+1}(A\times \mathbb {R}). \]

Como \(Q_n\) coincide com \(\P _n\) no \(\pi \)-sistema dos retângulos \(\prod _{k=1}^n(a_k,b_k]\), o Teorema de Unicidade de Medidas 2.12 mostra que ambas coincidem em toda \(\mathcal{B}(\mathbb {R}^n)\). Logo, para todo \(n\geq 1\) e \(A\in \mathcal{B}(\mathbb {R}^n)\),

\[ \P _{n+1}(A\times \mathbb {R})=\P _n(A), \]

e por indução

\[ \P _{n+m}(A\times \mathbb {R}^m)=\P _n(A). \]

Com a notação introduzida anteriormente, defina a medida \(\mu _n\) em \(({\mathbb {R}}^{\mathbb {N}},\mathcal{F}_n)\) por

\[ \mu _n(B\times \mathbb {R}^{\mathbb {N}-n})=\P _n(B). \]

Se \(m\lt n\) e \(D\in \mathcal{B}(\mathbb {R}^m)\), então

\[ \mu _n(D\times \mathbb {R}^{\mathbb {N}-m}) =\P _n(D\times \mathbb {R}^{n-m}) =\P _m(D) =\mu _m(D\times \mathbb {R}^{\mathbb {N}-m}). \]

Concluímos que \(\{ (\mathcal{F}_n,\mu _n)\} _{n\geq 1}\) é Kolmogorov consistente.

Pelo Lema 8.24, a classe \(\mathcal K\) definida acima é compacta.

Dado agora um conjunto \(A \in \mathcal A \) então \(A=D\times \mathbb {R}^{\mathbb {N}-n}\) com \(D \in \mathcal{B}(\mathbb {R}^n)\), para algum \(n\geq 1\). Pela regularidade interior das probabilidades de Borel em \(\mathbb {R}^n\), para todo \(\varepsilon \gt 0\) existe um compacto \(K\subseteq D\) tal que

\[ \mu _n\bigl(A\setminus (K\times \mathbb {R}^{\mathbb {N}-n})\bigr) =\P _n(D\setminus K)\lt \varepsilon . \]

Em particular,

\[ \mu _n(A)\leq \mu _n(K\times \mathbb {R}^{\mathbb {N}-n})+\varepsilon . \]

Consequentemente

\[ \mu _n(A) = \sup \{ \mu _n(C): C \in \mathcal K\cap \mathcal{F}_n\text{ e } C \subset A\} . \]

e o teorema segue do Teorema 8.20.

8.6 Construindo sequências independentes

O produto de medidas não apenas descreve independência: ele permite construí-la. As projeções coordenadas do espaço produto terão as leis prescritas e serão independentes por definição da medida.

Teorema 8.26
Dadas probabilidades \( \P _1, \ldots , \P _n \) em \( \mathbb {R}\), então existem variáveis aleatórias independentes \( \xi _1, \ldots , \xi _n \) com distribuições \( \P _1, \ldots , \P _n .\)

Demonstração ▼

Considere o espaço de probabilidade

\[ (\Omega ,\mathcal{F},\P ) =(\mathbb {R}^n,\mathcal{B}(\mathbb {R}^n),\P _1\otimes \cdots \otimes \P _n) \]

e defina \(\xi _k(x_1,\ldots ,x_n)=x_k\). As projeções coordenadas são mensuráveis. Para \(A_1,\ldots ,A_n\in \mathcal{B}(\mathbb {R})\),

\[ \P (\xi _1\in A_1,\ldots ,\xi _n\in A_n) =(\P _1\otimes \cdots \otimes \P _n)(A_1\times \cdots \times A_n) =\prod _{k=1}^n\P _k(A_k). \]

Logo \(\xi _1,\ldots ,\xi _n\) são independentes e a distribuição de \(\xi _k\) é \(\P _k\).

O produto finito resolve o problema para um número fixo de coordenadas. A extensão de Kolmogorov permite fazer o mesmo para uma sequência inteira.

Teorema 8.27 (Sequências de variáveis i.i.d.)
Seja \(F\) uma distribuição em \(\mathbb {R}\), então existe uma sequência de variáveis aleatórias independentes \( \xi _1, \ldots , \xi _n, \ldots \) com distribuição \(F .\)

Demonstração ▼

Para cada \(n\geq 1\), seja \(\P _n=F^{\otimes n}\) em \(\mathbb {R}^n\). Essas probabilidades são consistentes, pois

\[ \P _{n+1}(A\times \mathbb {R})=F^{\otimes n}(A)F(\mathbb {R})=\P _n(A) \]

para todo \(A\in \mathcal{B}(\mathbb {R}^n)\). Pelo Teorema de Extensão de Kolmogorov, existe uma probabilidade \(\P \) em \(({\mathbb {R}}^{\mathbb {N}},\mathcal{B}(\mathbb {R})^{\otimes \mathbb {N}})\) com essas marginais. Defina \(\xi _k(\omega )=\omega _k\). As projeções são mensuráveis e, para \(A_1,\ldots ,A_n\in \mathcal{B}(\mathbb {R})\),

\[ \P (\xi _1\in A_1,\ldots ,\xi _n\in A_n) =\prod _{k=1}^nF(A_k). \]

Logo as coordenadas são independentes e cada uma tem distribuição \(F\).

8.7 Convolução e somas independentes

Se conhecemos apenas as distribuições de \(\xi \) e \(\eta \), a distribuição de \(\xi +\eta \) não está determinada, embora sua esperança esteja, quando existe. Para ver isso, tome uma variável simétrica \(\xi \), isto é, \(\xi \stackrel d=-\xi \). Um exemplo é o resultado de uma moeda honesta, com cara representada por \(1\) e coroa por \(-1\).

As somas \(\xi +\xi \) e \(\xi +(-\xi )\) têm parcelas com as mesmas distribuições, mas a primeira é \(2\xi \) e a segunda é identicamente nula. Portanto, é preciso conhecer a distribuição conjunta dos somandos. Sob independência, ela é o produto das marginais e podemos calcular a lei da soma.

Teorema 8.28
Se \(\xi \) e \(\eta \) são variáveis aleatórias independentes com funções de distribuição \(F\) e \(G\), respectivamente, então a função de distribuição de \(\xi +\eta \) é
\[ H(z)=\int _{\mathbb {R}} F(z-y)\, \d G(y) =\int _{\mathbb {R}} G(z-x)\, \d F(x). \]

Demonstração ▼

Pela independência, a distribuição conjunta de \((\xi ,\eta )\) é \(\P _\xi \otimes \P _\eta \). Tonelli aplicado à indicadora do semiplano \(\{ (x,y):x+y\leq z\} \) dá

\begin{align*} H(z) & =\int _{\mathbb {R}^2}\mathbb {1}_{\{ x+y\leq z\} }\, \d(\P _\xi \otimes \P _\eta )(x,y)\\ & =\int _{\mathbb {R}}\left(\int _{\mathbb {R}}\mathbb {1}_{\{ x\leq z-y\} }\, \d\P _\xi (x)\right) \d\P _\eta (y)\\ & =\int _{\mathbb {R}} F(z-y)\, \d\P _\eta (y) =\int _{\mathbb {R}} F(z-y)\, \d G(y). \end{align*}

Trocando a ordem de integração, obtemos \(H(z)=\int _{\mathbb {R}} G(z-x)\, \d F(x)\).

Corolário 8.29
Se \(\xi \) e \(\eta \) são independentes e têm densidades \(f\) e \(g\), respectivamente, então \(\xi +\eta \) tem densidade
\[ h(z)=\int _{\mathbb {R}} f(z-y)g(y)\, \d y. \]
A integral anterior é denotada por \(h=f\ast g\) e é conhecida como convolução de \(f\) e \(g\).

Demonstração ▼

A função \(h\) é mensurável e não negativa, por Tonelli. Para todo \(A\in \mathcal{B}(\mathbb {R})\), novamente por Tonelli e pela mudança de variável \(z=x+y\),

\begin{align*} \int _Ah(z)\, \d z & =\int _{\mathbb {R}}\int _{\mathbb {R}}\mathbb {1}_A(z)f(z-y)g(y)\, \d z\, \d y\\ & =\int _{\mathbb {R}}\int _{\mathbb {R}}\mathbb {1}_A(x+y)f(x)g(y)\, \d x\, \d y\\ & =\P (\xi +\eta \in A). \end{align*}

Logo \(h\) é uma densidade de \(\xi +\eta \). Tomando \(A=\mathbb {R}\), vemos também que \(\int _{\mathbb {R}} h=1\).

Exemplo 8.30
Sejam \(\xi \) e \(\eta \) variáveis aleatórias uniformes independentes em \([0,1]\). A densidade de \(\xi +\eta \) é
\[ h(x)=\int _{\mathbb {R}}\mathbb {1}_{[0,1]}(x-y)\mathbb {1}_{[0,1]}(y)\, \d y. \]
O integrando vale \(1\) exatamente quando \(\max (0,x-1)\leq y\leq \min (1,x)\). Portanto,
\[ h(x)= \begin{cases} x, & 0\leq x\leq 1,\\ 2-x, & 1\lt x\leq 2,\\ 0, & \text{caso contrário}. \end{cases} \]

8.8 Aplicações

As aplicações abaixo usam a estrutura produto de modo menos explícito, mas dependem da possibilidade de construir e reorganizar sequências independentes.

8.8.1 Lei \(0-1\) de Hewitt-Savage

Definição 8.31
Uma bijeção \(\pi \colon \mathbb {N}\to \mathbb {N}\) é uma permutação finita se existe \(N_0\) tal que \(\pi (n)=n\) para todo \(n\gt N_0\).

Se \(\xi =(\xi _1,\xi _2,\ldots )\) é uma sequência de variáveis aleatórias, escrevemos

\[ T_\pi \xi =(\xi _{\pi (1)},\xi _{\pi (2)},\ldots ). \]

Um evento \(A=\{ \xi \in B\} \in \sigma \langle \xi _1,\xi _2,\ldots \rangle \) é simétrico se \(\{ \xi \in B\} =\{ T_\pi \xi \in B\} \) para toda permutação finita \(\pi \). Os eventos simétricos formam a \(\sigma \)-álgebra permutável \(\mathcal E\).

Teorema 8.32 (Lei zero–um de Hewitt–Savage)
Se \((\xi _n)_{n\geq 1}\) é uma sequência de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas, então
\[ \P (A)\in \{ 0,1\} \qquad \text{para todo }A\in \mathcal E. \]

Demonstração ▼

Fixe \(A\in \mathcal E\) e \(\varepsilon \gt 0\). A álgebra dos eventos que dependem de um número finito de coordenadas gera \(\sigma \langle \xi _1,\xi _2,\ldots \rangle \). Pelo Lema 2.11, existe um evento \(C\in \sigma \langle \xi _1,\ldots ,\xi _n\rangle \) tal que

\[ \P (A\mathbin {\triangle }C)\lt \varepsilon \]

para algum \(n\). Seja \(\pi \) a permutação que troca os blocos \(\{ 1,\ldots ,n\} \) e \(\{ n+1,\ldots ,2n\} \) e fixa os demais índices, e ponha \(C'=\{ T_\pi \xi \in D\} \) quando \(C=\{ \xi \in D\} \).

Como a sequência é i.i.d., sua lei é invariante por \(\pi \); como \(A\) é simétrico,

\[ \P (A\mathbin {\triangle }C') =\P (A\mathbin {\triangle }C)\lt \varepsilon \quad \text{e}\quad \P (C')=\P (C). \]

Além disso, \(C\) depende das primeiras \(n\) coordenadas e \(C'\) das \(n\) coordenadas seguintes, logo são independentes. Portanto

\[ \P (C\cap C')=\P (C)^2. \]

Como

\[ \P \bigl(A\mathbin {\triangle }(C\cap C')\bigr) \leq \P (A\mathbin {\triangle }C) +\P (A\mathbin {\triangle }C')\lt 2\varepsilon , \]

temos \(|\P (A)-\P (C)^2|\lt 2\varepsilon \) e \(|\P (C)-\P (A)|\lt \varepsilon \). Fazendo \(\varepsilon \downarrow 0\), obtemos \(\P (A)=\P (A)^2\), isto é, \(\P (A)\in \{ 0,1\} \).

8.8.2 Passeios Aleatórios

Se \((\xi _i)_{i\geq 1}\) é uma sequência de vetores aleatórios i.i.d. em \(\mathbb {R}^d\), então

\[ S_n = \sum _{i=1}^n \xi _i \]

é um passeio aleatório em \(\mathbb {R}^d\).

Teorema 8.33

Se \(S_n\) é um passeio aleatório em \(\mathbb {R}\), então, quase certamente, exatamente uma das seguintes alternativas ocorre:

  • \(S_n=0\) para todo \(n\);

  • \(S_n\to \infty \);

  • \(S_n\to -\infty \);

  • \(\liminf _nS_n=-\infty \) e \(\limsup _nS_n=\infty \).

Demonstração ▼

Uma permutação finita dos incrementos não altera \(S_n\) para todo \(n\) suficientemente grande. Logo os eventos \(\{ \limsup _nS_n\leq t\} \) e \(\{ \liminf _nS_n\leq t\} \) são simétricos. Pela Lei zero–um de Hewitt–Savage, as variáveis aleatórias estendidas

\[ L=\limsup _nS_n,\qquad \ell =\liminf _nS_n \]

são constantes quase certamente; denote essas constantes também por \(L,\ell \in [-\infty ,\infty ]\).

Considere o passeio deslocado \(S_n'=\xi _2+\cdots +\xi _{n+1}\). Ele tem a mesma lei que \((S_n)\), de modo que \(\limsup _nS_n'=L\) e \(\liminf _nS_n'=\ell \) quase certamente. Como \(S_{n+1}=\xi _1+S_n'\), se \(L\) é finito então \(L=\xi _1+L\), e se \(\ell \) é finito então \(\ell =\xi _1+\ell \). Em qualquer desses casos, \(\xi _1=0\) quase certamente e, pela distribuição idêntica, \(S_n=0\) para todo \(n\) quase certamente.

Fora desse caso degenerado, \(L\) e \(\ell \) pertencem a \(\{ -\infty ,\infty \} \). Como \(\ell \leq L\), restam somente \((\ell ,L)=(\infty ,\infty )\), \((-\infty ,-\infty )\) ou \((-\infty ,\infty )\), que correspondem às três alternativas restantes.

8.9 Extensão de Kolmogorov geral

Esta seção é uma ferramenta para o Capítulo 15: a versão em \(\mathbb {R}^{\mathbb {N}}\) contém a ideia central, mas processos indexados por conjuntos gerais exigem a forma abaixo. Para completar o quadro, consideramos agora uma família arbitrária de coordenadas e procuramos construir uma medida no espaço

\[ \Omega _{A}:=\prod _{\alpha \in A}\Omega _{\alpha } \]

associado a uma família de espaços \(\{ (\Omega _\alpha ,\mathcal B_\alpha )\} _{\alpha \in A}\), todos não vazios. Seus elementos são \(x_A=(x_\alpha )_{\alpha \in A}\).

De modo correspondente, temos as aplicações de projeção nas coordenadas \(\pi _{\beta }:\Omega _{A}\rightarrow \Omega _{\beta }\), que leva \(x_{A}\) para \(x_{\beta } .\) Também podemos definir a composta de tais aplicações de projeção de coordenadas.

Por exemplo, dados \(B\subset A\), podemos definir a projeção parcial \(\pi _{B}:\Omega _{A}\rightarrow \Omega _{B}\) de modo natural. Mais geralmente se \(C\subset B\subset A\), podemos definir \(\pi _{C\leftarrow B}:\Omega _{B}\rightarrow \Omega _{C} .\) Então temos as leis de composição

\[ \pi _{D\leftarrow C}\circ \pi _{C\leftarrow B}=\pi _{D\leftarrow B} \]

se \(D\subset C\subset B\subset A .\)

Podemos definir a \(\sigma \)-álgebra puxada por cada coordenada:

\[ \pi _{\beta }^{*}(\mathcal B_\beta ) :=\{ \pi _{\beta }^{-1}(E):E\in \mathcal B_\beta \} , \]

e então a \(\sigma \)-álgebra produto

\[ \mathcal B_A=\bigotimes _{\beta \in A}\mathcal B_\beta :=\sigma \left\langle \bigcup _{\beta \in A}\pi _\beta ^*(\mathcal B_\beta ) \right\rangle . \]

Esta é a menor \(\sigma \)-álgebra que torna mensuráveis todas as projeções \(\pi _\beta \) e, mais geralmente, todas as projeções \(\pi _B\) para \(B\) finito.

Todo evento do produto depende, de fato, de no máximo uma quantidade enumerável de coordenadas. Para justificar essa afirmação, considere

\[ \mathcal M = \left\{ \pi _B^{-1}(E_B): B\subset A\text{ enumerável},\ E_B\in \mathcal B_B \right\} . \]

A família \(\mathcal M\) contém os cilindros coordenados que geram \(\mathcal B_A\) e é fechada por complementos. Se \(E_n=\pi _{B_n}^{-1}(D_n)\in \mathcal M\), então \(B=\bigcup _nB_n\) é enumerável. Escrevendo \(\rho _n:\Omega _B\to \Omega _{B_n}\) para a projeção natural,

\[ E_n =\pi _B^{-1}\bigl(\rho _n^{-1}(D_n)\bigr), \]

e, portanto,

\[ \bigcup _nE_n = \pi _B^{-1} \left(\bigcup _n\rho _n^{-1}(D_n)\right)\in \mathcal M. \]

Logo \(\mathcal M\) é uma \(\sigma \)-álgebra e \(\mathcal B_A\subseteq \mathcal M\). A inclusão oposta vale porque cada \(\pi _B\) é mensurável para a \(\sigma \)-álgebra produto. Assim \(\mathcal M=\mathcal B_A\).

Em particular, se \(E\in \mathcal B_A\), existem um conjunto enumerável \(B\subset A\) e \(E_B\in \mathcal B_B\) tais que \(E=\pi _B^{-1}(E_B)\). Se \(f\colon \Omega _A\to [0,\infty ]\) é mensurável, aplique esse fato aos eventos \(\{ f\gt q\} \), \(q\in \mathbb Q_{\geq 0}\), e tome a união dos conjuntos de coordenadas assim obtidos. Há, portanto, um único conjunto enumerável \(B\subset A\) que determina simultaneamente todos esses eventos. Se dois pontos de \(\Omega _A\) têm a mesma projeção em \(\Omega _B\), eles pertencem aos mesmos eventos \(\{ f\gt q\} \) para todo racional \(q\geq 0\) e, por isso, têm o mesmo valor de \(f\). Como os fatores são não vazios, \(\pi _B\) é sobrejetora; podemos então definir \(f_B:\Omega _B\to [0,\infty ]\) por \(f_B(\pi _B(x))=f(x)\). As pré-imagens \(\{ f_B\gt q\} \) são mensuráveis para todo \(q\in \mathbb Q_{\geq 0}\), logo \(f_B\) é mensurável e

\[ f=f_B\circ \pi _B. \]

As projeções coordenadas tornam-se, assim, uma família de variáveis aleatórias definida num único espaço mensurável. Se \(\mu _A\) é uma probabilidade em \(\mathcal B_A\), sua marginal em \(\Omega _B\), para \(B\subset A\), é

\[ \mu _B(E_B):=(\pi _B)_*\mu _A(E_B) =\mu _A(\pi _B^{-1}(E_B)), \]

para \(E_B\in \mathcal B_B\). Essas marginais satisfazem

\[ (\pi _{C\leftarrow B})_*\mu _B=\mu _C \]

sempre que \(C\subset B\subset A\).

Teorema 8.34 (Extensão de Kolmogorov)
Seja \(\{ (\Omega _\alpha ,\mathcal B_\alpha )\} _{\alpha \in A}\) uma família de espaços de Borel Hausdorff não vazios. Para cada subconjunto finito \(B\subset A\), seja \(\mu _B\) uma probabilidade interiormente regular em \(\Omega _B\), equipado com a topologia produto. Suponha que
\[ (\pi _{C\leftarrow B})_*\mu _B=\mu _C \]
sempre que \(C\subset B\subset A\), com \(B\) e \(C\) finitos. Então existe uma única probabilidade \(\mu _A\) em \(\mathcal B_A\) que satisfaz \((\pi _B)_*\mu _A=\mu _B\) para todo \(B\subset A\) finito.

Demonstração ▼

Seja \(\mathcal A_0\) a álgebra dos cilindros de dimensão finita:

\[ \mathcal A_0 =\{ \pi _B^{-1}(E):B\subset A\text{ finito}, E\in \mathcal B_B\} . \]

Defina

\[ \mu _0(\pi _B^{-1}(E)):=\mu _B(E). \]

Essa definição independe da representação. De fato, duas representações podem ser levadas ao conjunto finito comum de coordenadas \(D=B\cup C\), e a compatibilidade das marginais mostra que ambas recebem o mesmo valor. Pelo mesmo procedimento de levar uma coleção finita de cilindros a um conjunto comum de coordenadas, vemos que \(\mu _0\) é uma probabilidade finitamente aditiva em \(\mathcal A_0\).

Considere a família de cilindros com base compacta

\[ \mathcal K =\{ \pi _B^{-1}(K):B\subset A\text{ finito}, K\subset \Omega _B\text{ compacto}\} . \]

A regularidade interior de cada \(\mu _B\) dá, para \(E=\pi _B^{-1}(E_B)\in \mathcal A_0\),

\[ \mu _0(E) =\sup \{ \mu _0(C):C\in \mathcal K,\ C\subset E\} . \]

Verifiquemos cuidadosamente que \(\mathcal K\) é uma classe compacta. Se \(C_n=\pi _{B_n}^{-1}(K_n)\) possui a propriedade da interseção finita, ponha \(J=\bigcup _nB_n\), que é enumerável. Para cada \(\alpha \in J\), escolha um índice \(n(\alpha )\) com \(\alpha \in B_{n(\alpha )}\) e defina

\[ L_\alpha =\pi _{\{ \alpha \} \leftarrow B_{n(\alpha )}}(K_{n(\alpha )}). \]

Cada \(L_\alpha \) é compacto e não vazio. Pelo Teorema de Tychonoff, \(L=\prod _{\alpha \in J}L_\alpha \) é compacto. Para cada \(n\), o conjunto

\[ D_n =\{ x\in L:\pi _{B_n\leftarrow J}(x)\in K_n\} \]

é fechado em \(L\), pois \(K_n\) é compacto e \(\Omega _{B_n}\) é Hausdorff. A família \((D_n)\) tem a propriedade da interseção finita: para uma coleção finita de índices, acrescente também, para cada coordenada que ela envolve, os cilindros \(C_{n(\alpha )}\); a propriedade da interseção finita dos \(C_n\) fornece as coordenadas necessárias em \(L\), e as demais podem ser escolhidas arbitrariamente. Pela compacidade de \(L\), \(\bigcap _nD_n\neq \emptyset \). Estendendo um ponto dessa interseção às coordenadas de \(A\setminus J\), obtemos

\[ \bigcap _{n=1}^\infty C_n\neq \emptyset . \]

Portanto \(\mathcal K\) é uma classe compacta.

Este é o ponto decisivo da construção: a classe compacta converte uma interseção enumerável vazia de aproximantes numa interseção finita já vazia. Assim, a aditividade finita de \(\mu _0\) basta para controlar sua continuidade no vazio.

O Teorema da Classe Compacta 2.27 transforma agora a aditividade finita de \(\mu _0\) em continuidade no vazio e, portanto, em \(\sigma \)-aditividade na álgebra \(\mathcal A_0\): \(\mu _0\) é uma pré-medida. O Teorema de Extensão de Carathéodory fornece uma extensão a \(\sigma \langle \mathcal A_0\rangle =\mathcal B_A\). Como \(\mu _0(\Omega _A)=1\), a extensão é única. Por construção, suas marginais finitas são exatamente as probabilidades \(\mu _B\).

Tonelli e Fubini

Exercício 8.1 (title=Outra prova da fórmula das caudas,difficulty=2)

Retome a Proposição 7.24. Para uma variável aleatória não negativa \(X\), use a identidade pontual

\[ X(\omega ) = \int _0^\infty \mathbb {1}_{\{ X(\omega )\gt t\} }\, \d t \]

e o Teorema de Tonelli para obter diretamente

\[ \mathbf{E}[X] = \int _0^\infty \P (X\gt t)\, \d t. \]
Ver solução
O integrando
\[ (\omega ,t) \longmapsto \mathbb {1}_{\{ X(\omega )\gt t\} } \]
é não negativo. Portanto Tonelli permite trocar a ordem das integrais:
\[ \mathbf{E}X = \int _\Omega \int _0^\infty \mathbb {1}_{\{ X(\omega )\gt t\} }\, \d t\, \d\P (\omega ) = \int _0^\infty \P (X\gt t)\, \d t. \]
Comparada à prova do capítulo de valor esperado, esta demonstração mostra a mesma identidade como uma aplicação direta da medida produto.

Produto

Seja \(E\subseteq \Omega _1\times \Omega _2\). Para \(x\in \Omega _1\), defina a \(x\)-seção de \(E\) por

\[ E^x=\{ y\in \Omega _2:(x,y)\in E\} . \]

Exercício 8.2

Sejam \(E,F\subseteq \Omega _1\times \Omega _2\) e \(x\in \Omega _1\). Prove que

  1. \((E\cap F)^x=E^x\cap F^x\);

  2. \((E^c)^x=(E^x)^c\), tomando os complementos, respectivamente, em \(\Omega _1\times \Omega _2\) e em \(\Omega _2\);

  3. \((\bigcup _{n\geq 1}E_n)^x=\bigcup _{n\geq 1}E_n^x\).

Ver solução
Cada identidade segue testando um ponto \(y\): por exemplo, \(y\in (E\cap F)^x\) se, e somente se, \((x,y)\in E\) e \((x,y)\in F\), isto é, \(y\in E^x\cap F^x\). O mesmo argumento, trocando “e” por complemento ou por “existe \(n\)”, prova as outras duas.
Exercício 8.3

Se \((\Omega _1,\mathcal F_1,\mu _1)\) e \((\Omega _2,\mathcal F_2,\mu _2)\) são espaços de medida \(\sigma \)-finitos, prove que a medida produto \(\mu _1\otimes \mu _2\) também é \(\sigma \)-finita. Construa explicitamente uma exaustão do espaço produto por retângulos de medida finita.

Ver solução
Escolha \(A_n\uparrow \Omega _1\) e \(B_m\uparrow \Omega _2\) com \(\mu _1(A_n),\mu _2(B_m)\lt \infty \). Os retângulos \(A_n\times B_m\) cobrem o produto e têm medida \(\mu _1(A_n)\mu _2(B_m)\lt \infty \). Enumerando os pares \((n,m)\) obtemos uma cobertura enumerável por conjuntos de medida finita.
Exercício 8.4

Prove que, para todo inteiro \(d\geq 1\),

\[ \mathcal B(\mathbb {R}^d) =\bigotimes _{i=1}^{d}\mathcal B(\mathbb {R}). \]

Faça as duas inclusões: use a continuidade das projeções numa direção e uma base enumerável de retângulos abertos na outra.

Ver solução
As projeções coordenadas são contínuas; portanto seus cilindros borelianos são borelianos e \(\bigotimes _i\mathcal B(\mathbb {R})\subseteq \mathcal B(\mathbb {R}^d)\). Reciprocamente, retângulos abertos com extremos racionais pertencem ao produto de \(\sigma \)-álgebras e formam uma base enumerável de \(\mathbb {R}^d\). Todo aberto é união de uma subfamília dessa base, logo pertence ao produto; portanto ele contém a \(\sigma \)-álgebra boreliana.
Exercício 8.5

Uma prova alternativa da existência da medida produto. Sejam \(\mu _1\) e \(\mu _2\) probabilidades borelianas em \(\mathbb {R}^m\) e \(\mathbb {R}^n\), respectivamente. Na álgebra das uniões finitas disjuntas de retângulos borelianos, considere a função finitamente aditiva determinada por

\[ \mu _0(A\times B)=\mu _1(A)\mu _2(B). \]

Use a regularidade interior das probabilidades borelianas e a classe dos compactos de \(\mathbb {R}^{m+n}\) para verificar as hipóteses do Teorema de Extensão Compacta. Conclua, pelo Teorema de Carathéodory, a existência de \(\mu _1\otimes \mu _2\).

Ver solução
Refinamentos por retângulos mostram primeiro que \(\mu _0\) é bem definida e finitamente aditiva. Se \(E=\bigsqcup _{j=1}^rA_j\times B_j\), a regularidade interior permite escolher compactos \(K_j\subseteq A_j\), \(L_j\subseteq B_j\) com perda total arbitrariamente pequena; \(K=\bigcup _jK_j\times L_j\) é compacto, está em \(E\) e aproxima \(\mu _0(E)\) por dentro. Os compactos de \(\mathbb {R}^{m+n}\) formam uma classe compacta. O Teorema de Extensão Compacta dá a pré-medida, e Carathéodory a estende à \(\mathcal B(\mathbb {R}^{m+n})\), preservando \(\mu (A\times B)=\mu _1(A)\mu _2(B)\).
Exercício 8.6

Construção quantílica de uma sequência i.i.d. O teorema de existência de sequências i.i.d. deste capítulo garante que, dada uma função de distribuição \(F\) em \(\mathbb {R}\), existe uma sequência infinita de variáveis independentes com essa distribuição. Dê uma construção alternativa e explícita usando uma sequência de uniformes e a inversa generalizada de \(F\).

Ver solução
Em \(((0,1)^{\mathbb {N}},\lambda ^{\otimes \mathbb {N}})\), sejam \(U_j\) as projeções e defina \(\xi _j=F^{-1}(U_j)\), onde \(F^{-1}(u)=\inf \{ x:F(x)\geq u\} \). As projeções são i.i.d. uniformes; transformações coordenada a coordenada preservam a independência, e a construção por quantis dá função de distribuição \(F\) a cada \(\xi _j\). Assim obtemos diretamente uma construção alternativa ao argumento de existência do texto.
Exercício 8.7

Sejam \(\xi \) e \(\eta \) independentes, com

\[ f_\xi (x)=\alpha e^{-\alpha x}\mathbb {1}_{[0,\infty )}(x), \qquad \alpha \gt 0, \]

e \(\eta \sim \operatorname U(0,1)\). Determine a densidade de \(Z=\xi +\eta \), apresentando-a separadamente nos intervalos \(z\lt 0\), \(0\leq z\lt 1\) e \(z\geq 1\).

Ver solução
Pela convolução,
\[ f_Z(z)=\int _0^1\alpha e^{-\alpha (z-y)} \mathbb {1}_{\{ y\leq z\} }\, \d y. \]
Logo
\[ f_Z(z)= \begin{cases} 0, & z\lt 0,\\ 1-e^{-\alpha z}, & 0\leq z\lt 1,\\ e^{-\alpha (z-1)}-e^{-\alpha z}, & z\geq 1. \end{cases} \]
Exercício 8.8

Independência probabilística e independência linear. Seja \(V\) um espaço vetorial de dimensão finita sobre um corpo finito \(\mathbb F_q\), seja \(\xi \) uniforme em \(V\) e seja

\[ \langle \cdot ,\cdot \rangle :V\times V\to \mathbb F_q \]

uma forma bilinear não degenerada. Dados vetores não nulos \(v_1,\ldots ,v_n\in V\), prove que as variáveis aleatórias

\[ \langle \xi ,v_1\rangle ,\ldots ,\langle \xi ,v_n\rangle \]

são independentes se, e somente se, \(v_1,\ldots ,v_n\) são linearmente independentes.

Dica. Estude a imagem da transformação linear

\[ T:V\to \mathbb F_q^n, \qquad T(x)=(\langle x,v_1\rangle ,\ldots ,\langle x,v_n\rangle ). \]
Ver solução
Como \(\xi \) é uniforme, \(T(\xi )\) é uniforme em \(\operatorname {Im}T\). Suas coordenadas são independentes e uniformes em \(\mathbb F_q\) exatamente quando \(\operatorname {Im}T=\mathbb F_q^n\), isto é, quando \(T\) é sobrejetora. Pela não degenerescência da forma, uma relação entre os funcionais \(x\mapsto \langle x,v_i\rangle \) equivale à mesma relação linear entre os \(v_i\). Assim \(\operatorname {rank}T=n\) se, e somente se, \(v_1,\ldots ,v_n\) são linearmente independentes.
Exercício 8.9

Distribuição do produto. Sejam \(\xi \) e \(\eta \) variáveis aleatórias independentes e estritamente positivas, com funções de distribuição \(F\) e \(G\), respectivamente.

  1. Se \(H\) é a função de distribuição de \(\xi \eta \), prove que, para \(z\gt 0\),

    \[ H(z)=\int _{(0,\infty )}F\! \left(\frac zy\right)\, \d G(y). \]
  2. Aplique a fórmula quando \(\xi \) e \(\eta \) são independentes e uniformes em \((0,1)\). Determine a função de distribuição e uma densidade de \(\xi \eta \).

Ver solução
Condicionando em \(\eta =y\) e usando a independência,
\[ \P (\xi \eta \leq z)=\int \P (\xi \leq z/y)\, \d G(y) =\int F(z/y)\, \d G(y). \]
No caso uniforme, para \(0\lt z\lt 1\),
\[ H(z)=\int _0^z1\, \d y+\int _z^1\frac zy\, \d y =z(1-\log z). \]
Além disso, \(H(z)=0\) para \(z\leq 0\) e \(H(z)=1\) para \(z\geq 1\); derivando no intervalo \((0,1)\), obtemos a densidade \(h(z)=-\log z\) ali e zero fora dele.
Exercício 8.10

Infinitas moedas e o intervalo unitário. Considere

\[ \Omega =\{ 0,1\} ^{\mathbb {N}},\qquad \Phi (\omega )=\sum _{k=1}^{\infty }\frac{\omega _k}{2^k}, \]

com a \(\sigma \)-álgebra produto e a probabilidade produto de moedas justas. Seja \(E\) o conjunto das sequências que são eventualmente iguais a \(1\).

  1. Prove que \(E\) é enumerável e tem probabilidade zero.

  2. Prove que a restrição \(\Phi :\Omega \setminus E\to [0,1)\) é uma bijeção e que sua inversa tem coordenadas

    \[ d_k(x)=\lfloor 2^kx\rfloor -2\lfloor 2^{k-1}x\rfloor , \qquad x\in [0,1). \]

    Conclua que a bijeção e sua inversa são mensuráveis.

  3. Mostre, primeiro nos intervalos diádicos, que a imagem da medida produto por \(\Phi \) é a medida de Lebesgue. Conclua que os dois espaços são isomorfos como espaços de probabilidade depois de retirar conjuntos nulos.

Ver solução

Para cada instante a partir do qual todos os dígitos valem \(1\), há apenas finitos prefixos; logo \(E\) é enumerável. Cada sequência tem probabilidade zero, portanto \(\P (E)=0\).

As únicas ambiguidades da expansão binária são as expansões que terminam em zeros e as correspondentes que terminam em uns. Retirar \(E\) escolhe a primeira convenção e elimina também a expansão de \(1\), produzindo uma bijeção sobre \([0,1)\). A fórmula dos \(d_k\) fornece seus dígitos e mostra que a inversa é mensurável; a mensurabilidade de \(\Phi \) segue das somas parciais.

Fixados os primeiros \(n\) dígitos, o cilindro tem probabilidade \(2^{-n}\) e, fora de \(E\), corresponde ao intervalo diádico semiaberto de comprimento \(2^{-n}\). A igualdade das medidas nesses intervalos estende-se à \(\sigma \)-álgebra de Borel pelo teorema da classe monótona. Assim \(\Phi \) preserva medida e é um isomorfismo bimensurável módulo os conjuntos nulos \(E\) e \(\{ 1\} \).

Exercício 8.11

Uma identidade de janelas deslizantes. Seja \(X\) uma variável aleatória real e fixe \(a\gt 0\). Use Tonelli para provar que

\[ \int _{\mathbb {R}}\P (x\lt X\lt x+a)\, \d x=a. \]
Ver solução
Por Tonelli,
\[ \int _{\mathbb {R}}\P (x\lt X\lt x+a)\, \d x =\mathbf{E}\! \left[\int _{\mathbb {R}} \mathbb {1}_{\{ x\lt X\lt x+a\} }\, \d x\right]. \]
Para \(X(\omega )=y\), a condição equivale a \(y-a\lt x\lt y\); esse intervalo tem comprimento \(a\). A variável dentro da esperança é, portanto, identicamente igual a \(a\).

Exercício 8.12 (title=Transformação de Box–Muller,difficulty=3)
Sejam \(U,V\) independentes e uniformes em \((0,1)\). Defina
\[ R=\sqrt{-2\log U},\quad \Theta =2\pi V,\quad X=R\cos \Theta ,\quad Y=R\sin \Theta . \]
Mostre, por mudança de variáveis, que \(X\) e \(Y\) são normais padrão independentes.
Ver solução
Temos
\[ \P (R\le r)=1-e^{-r^2/2},\qquad r\gt 0, \]
logo \(f_R(r)=re^{-r^2/2}\). Além disso, \(\Theta \) é uniforme em \((0,2\pi )\) e independente de \(R\). Assim
\[ f_{R,\Theta }(r,\theta )=\frac1{2\pi }re^{-r^2/2}. \]
Como o jacobiano polar vale \(r\),
\[ f_{X,Y}(x,y)=\frac1{2\pi }e^{-(x^2+y^2)/2} =\frac{e^{-x^2/2}}{\sqrt{2\pi }}\frac{e^{-y^2/2}}{\sqrt{2\pi }}, \]
o que prova normalidade padrão e independência.

Exercício 8.13 (title=Uma soma quase sempre convergente,difficulty=3)
Seja \(f\in L^1((0,\infty ))\). Prove que, para quase todo \(t\gt 0\),
\[ \sum _{n=1}^{\infty }|f(nt)|\lt \infty . \]
Sugestão: fixe \(0\lt a\lt b\lt \infty \), aplique Tonelli em \([a,b]\) e faça \(u=nt\).
Ver solução
Por Tonelli,
\[ \int _a^b\sum _{n\ge 1}|f(nt)|\, dt =\sum _{n\ge 1}\frac1n\int _{na}^{nb}|f(u)|\, du =\int _0^\infty |f(u)| \sum _{\substack {n\ge 1\\ na\le u\le nb}}\frac1n\, du. \]
A soma interna é uniformemente limitada por uma constante dependente apenas de \(a,b\), pois os índices pertencem a \([u/b,u/a]\). A integral é finita; logo a série converge para quase todo \(t\in [a,b]\). Aplicando isso a \([1/k,k]\), \(k\ge 2\), obtemos o resultado em \((0,\infty )\).

Exercício 8.14 (title=Grafos aleatórios: construção infinita por Kolmogorov,difficulty=4)
Considere o conjunto enumerável de arestas potenciais
\[ E_\infty =\binom {\mathbb N}{2}. \]
Para cada \(F\subset E_\infty \) finito, coloque em \(\{ 0,1\} ^F\) a medida produto de Bernoulli\((p)\).
  1. Verifique a consistência projetiva dessas leis quando se eliminam coordenadas.

  2. Use o Teorema de Extensão de Kolmogorov para construir uma probabilidade em \(\{ 0,1\} ^{E_\infty }\).

  3. Mostre que, sob essa probabilidade, as coordenadas das arestas são Bernoulli\((p)\) independentes.

Ver solução
Se \(F_0\subset F\), a marginal da medida produto em \(\{ 0,1\} ^F\) nas coordenadas de \(F_0\) é novamente o produto de Bernoulli\((p)\); logo a família é consistente. Como \(\{ 0,1\} \) é um espaço de Borel finito, o Teorema de Extensão de Kolmogorov fornece uma única probabilidade no produto infinito com essas marginais. Toda coleção finita de coordenadas tem, portanto, lei produto Bernoulli\((p)\), que é precisamente a independência da família inteira.