Blackwell-Girshick-Gleichung

Die Blackwell-Girshick-Gleichung ist eine Gleichung in der Stochastik, mit der sich die Varianz von zufälligen Summen von Zufallsvariablen berechnen lässt.

Sie ist nach David Blackwell und Abe Girshick benannt.

Aussage

Ist N {\displaystyle N} eine Zufallsvariable mit Werten in N {\displaystyle \mathbb {N} } und sind ( X i ) i N 0 {\displaystyle (X_{i})_{i\in \mathbb {N} _{0}}} unabhängig und identisch verteilte Zufallsvariablen, die auch von N {\displaystyle N} unabhängig sind, und existiert für alle X i {\displaystyle X_{i}} und N {\displaystyle N} das zweite Moment, dann besitzt die durch

Y := i = 1 N X i {\displaystyle Y:=\sum _{i=1}^{N}X_{i}}

definierte Zufallsvariable die Varianz

Var ( Y ) = Var ( N ) ( E ( X 0 ) ) 2 + E ( N ) Var ( X 0 ) {\displaystyle \operatorname {Var} (Y)=\operatorname {Var} (N)(\operatorname {E} (X_{0}))^{2}+\operatorname {E} (N)\operatorname {Var} (X_{0})} .

Die Blackwell-Girshick-Gleichung lässt sich mit Hilfe der bedingten Varianz und der Varianzzerlegung herleiten. Sind die X i {\displaystyle X_{i}} auch Zufallsvariablen auf N {\displaystyle \mathbb {N} } , so kann die Herleitung schon elementar mittels der Kettenregel und der wahrscheinlichkeitserzeugenden Funktion erfolgen.

Beispiel

Sei N {\displaystyle N} Poisson-verteilt zum Erwartungswert λ {\displaystyle \lambda } und die X i {\displaystyle X_{i}} Bernoulli-verteilt zum Parameter p {\displaystyle p} . Dann ist

Var ( Y ) = λ p 2 + λ p ( 1 p ) = λ p {\displaystyle \operatorname {Var} (Y)=\lambda p^{2}+\lambda p(1-p)=\lambda p} .

Verwendung und verwandte Konzepte

Die Blackwell-Girshick-Gleichung wird in der Schadensversicherungsmathematik verwendet, um die Varianz zusammengesetzter Verteilungen wie zum Beispiel der zusammengesetzten Poisson-Verteilung zu berechnen. Ähnliche Aussagen über den Erwartungswert von zusammengesetzten Verteilungen liefert die Formel von Wald.

Literatur

  • Achim Klenke: Wahrscheinlichkeitstheorie. 3. Auflage. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg 2013, ISBN 978-3-642-36017-6, doi:10.1007/978-3-642-36018-3.