La respuesta es negativa, pero el problema se puede solucionar.
Para ver qué sale mal, deje que tenga una distribución t de Student con dos grados de libertad. Sus propiedades principales son que es finito pero . Considere la distribución bivariada de . Sea su elemento de distribución (que es singular: solo se admite en la diagonal ). A lo largo de la diagonal, , de dondeXE(|X|)E(|X|2)=∞(X,X)f(x,y)dxdyx=y||(x,y)||=|x|2–√
E(||(X,X)||1)=E(2–√|X|)<∞
mientras
∬x1y1f(x,y)dxdy=∫x2f(x,x)dx=∞.
Los cálculos análogos en dimensiones deberían dejar en claro quep
∫⋯∫|x1|k|x2|k⋯|xp|kf(x1,…,xp)dx1⋯dxp
Realmente es un momento de orden , no . Para obtener más información sobre los momentos multivariantes, consulte Let be a random vector. Se th momentos de considerados? .pkkYkY
Para descubrir cuáles deberían ser las relaciones entre los momentos multivariados y los momentos de la norma, necesitaremos dos desigualdades. Supongamos que sea cualquier vector -dimensional y que sean números positivos. Escriba para su suma (lo que implica para todo ). Supongamos que sea cualquier número positivo (en la aplicación, para la norma euclidiana, pero resulta que el valor no tiene nada de especial ). Como es costumbre, escribex=(x1,…,xp)pk1,k2,…,kpk=k1+k2+⋯kpki/k≤1iq>0q=22
||x||q=(∑i|xi|q)1/q.
Primero, apliquemos la desigualdad AM-GM a los números no negativos con los pesos . Esto afirma que la media geométrica ponderada no puede exceder la media aritmética ponderada:|xi|qki
(∏i(|xi|q)ki)1/k≤1k∑iki|xi|q.
Sobreestime el lado derecho reemplazando cada por y tome la potencia de ambos lados:ki/k1k/q
∏i|xi|ki=⎛⎝(∏i(|xi|q)ki)1/k⎞⎠k/q≤(∑i|xi|q)k/q=||x||kq.(1)
Ahora sobreestimemos reemplazando cada término por el más grande de ellos, :||x||q|xi|qmax(|xi|q)=max(|xi|)q
||x||q≤(∑imax(|xi|q))1/q=(pmax(|xi|)q)1/q=p1/qmax(|xi|).
Tomar poderes producekth
||x||kq≤pk/qmax(|xi|k)≤pk/q∑i|xi|k.(2)
Como una cuestión de notación, escriba
μ(k1,k2,…,kp)=∫⋯∫|x1|k1|x2|k2⋯|xp|kpf(x)dx.
Este es el momento de orden(k1,k2,…,kp) (y orden total ). Al integrar aginst , la desigualdad establecekf(1)
μ(k1,…,kp)≤∫⋯∫||x||kqf(x)dx=E(||X||kq)(3)
y la desigualdad da(2)
E(||X||kq)≤pk/q(μ(k,0,…,0)+μ(0,k,0,…,0)+⋯+μ(0,…,0,k)).(4)
Su lado derecho es, hasta un múltiplo constante, la suma de los momentos univariados . Juntos, y muestrankth(3)(4)
La finitud de todos los momentos univariados implica la finitud de .kthE(||X||kq)
La finitud de implica la finitud de todos para los cuales .E(||X||kq)μ(k1,…,kp)k1+⋯+kp=k
De hecho, estas dos conclusiones se combinan como un silogismo para mostrar que la finitud de los momentos univariados de orden implica la finitud de todos los momentos multivariados de orden total .kk
Así,
Para todos los , el momento de la norma es finito si y solo si todos los momentos de orden total son finito.q>0kthLqE(||X||kq)k