Doobsche Maximalungleichung

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Die Doobsche Maximalungleichung ist eine der zentralen Ungleichungen in der Stochastik. Neben der Burkholder-Ungleichung ist sie eine der gängigsten Berechnungsmethoden für die (stochastische) Größenordnung von (stetigen) Martingalen. Sie ist nach Joseph L. Doob benannt und findet sich in der Literatur unter unterschiedlichen Namen (Doobsche Lp-Ungleichung,[1] Doobsche Ungleichung(en),[2] Doobsche Extremal-Ungleichungen,[3] Maximale Ungleichung,[4] Doobs Maximal-Ungleichung[5]) wie auch in leicht unterschiedlichen Formulierungen, die sich durch die Anzahl der angegebenen Ungleichungen und die Voraussetzungen unterscheiden. Die Benennung als Lp-Ungleichung folgt aus der Verwendung der Lp-Norm, die Benennung als "Maximal", da das Supremum der ersten Glieder des Prozesses abgeschätzt wird. Es finden sich auch Unterschiede in der Notation, so werden entweder die Lp-Norm oder der Erwartungswert zur Formulierung verwendet.

Diskrete Indexmenge

Sei (Xn)n ein stochastischer Prozess. Definiere

Xn*:=sup{Xk|kn} und |X|n*:=sup{|Xk||kn}

Ist X ein Submartingal, dann gilt für jedes λ>0

λP(Xn*λ)E(Xn𝟏{Xn*λ})E(|Xn|𝟏{Xn*λ}).

Ist X ein Martingal oder ein positives Submartingal und ist λ>0 sowie p1, so gilt

λpP(|X|n*λ)E(|Xn|p).

Des Weiteren gilt für jedes p>1 immer

E(|Xn|p)E((|X|n*)p)(pp1)pE(|Xn|p)

In der Formulierung finden sich diverse Unterschiede. So zählen manche Autoren die erste Ungleichung nicht dazu,[6] andere formulieren lediglich die erste und die zweite Ungleichung, und diese nur für positive Submartingale[7], zeigen nur einen Spezialfall für fixes p [8] oder nennen die erste Ungleichung Doobsche Extremal-Ungleichung und die zweite Doobsche Lp-Ungleichung.[9]

Stetige Indexmenge

Es sei (Mt)t0 ein Martingal oder nichtnegatives Submartingal und p>1 und sei (Mt) rechtsstetig. Dann gilt[10] für alle T>0:

suptT|Mt|ppp1MTp.

Dabei bezeichnet p die Lp-Norm. Man beachte, dass q=pp1 die konjugierte reelle Zahl zu p ist, d. h., es gilt 1p+1q=1. Entsprechend ist der zentrale Beweisschritt die Anwendung der Hölder-Ungleichung.

Literatur

Einzelnachweise

  1. Klenke: Wahrscheinlichkeitstheorie. 2013, S. 222.
  2. Klenke: Wahrscheinlichkeitstheorie. 2013, S. 484.
  3. Kusolitsch: Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie. 2014, S. 284.
  4. Schmidt: Maß- und Wahrscheinlichkeit. 2011, S. 430.
  5. Meintrup, Schäffler: Stochastik. 2005, S. 327.
  6. Klenke: Wahrscheinlichkeitstheorie. 2013, S. 222.
  7. Meintrup, Schäffler: Stochastik. 2005, S. 327.
  8. Schmidt: Maß- und Wahrscheinlichkeit. 2011, S. 430.
  9. Kusolitsch: Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie. 2014, S. 284–286.
  10. Heinz Bauer: Wahrscheinlichkeitstheorie. 5. Auflage. De-Gruyter-Lehrbuch, Berlin 2002, ISBN 3-11-017236-4, S. 412f