Terminale σ-Algebra

Gegeben sei ein Messraum ${\displaystyle (\Omega ,{\mathcal {A}})}$ sowie eine Folge ${\displaystyle ({\mathcal {A}}_{n})_{n\in \mathbb {N} }}$ von Unter-σ-Algebren von ${\displaystyle {\mathcal {A}}}$. Dann heißt

${\displaystyle {\mathcal {T}}(({\mathcal {A}}_{n})_{n\in \mathbb {N} })=\bigcap _{k=1}^{\infty }\sigma \left(\bigcup _{l=k}^{\infty }{\mathcal {A}}_{l}\right)}$

die terminale σ-Algebra der Folge von σ-Algebren oder einfach die terminale σ-Algebra.

Die terminale σ-Algebra einer Folge von Ereignissen ${\displaystyle (A_{n})_{n\in \mathbb {N} }}$ wird definiert als die terminale σ-Algebra der Folge von σ-Algebren ${\displaystyle {\mathcal {A}}_{n}:=\{A_{n},A_{n}^{C},\emptyset ,\Omega \}}$.

Die terminale σ-Algebra einer Folge von Zufallsvariablen ${\displaystyle (X_{n})_{n\in \mathbb {N} }}$ wird definiert als die terminale σ-Algebra der Folge ${\displaystyle (\sigma (X_{n}))_{n\in \mathbb {N} }}$ der von den Zufallsvariablen erzeugten σ-Algebren.

Die Notation für die terminale σ-Algebra ist in der Literatur nicht einheitlich. Teils wird sie mit ${\displaystyle {\mathcal {A}}}$ (für "asymptotisch") bezeichnet, ebenso findet sich ${\displaystyle {\mathcal {T}}_{\infty },{\mathcal {G}}_{\infty },{\mathcal {E}}_{\infty }}$ sowie ${\displaystyle \sigma _{\infty }}$ als Notation.

Jede Menge, die in der terminalen σ-Algebra enthalten ist, wird ein terminales Ereignis oder ein asymptotisches Ereignis genannt.

Eine Funktion ${\displaystyle f\colon X\to {\overline {\mathbb {R} }}}$, die ${\displaystyle {\mathcal {T}}}$-${\displaystyle {\mathcal {B}}({\overline {\mathbb {R} }})}$-messbar ist heißt eine terminale Funktion.

Die Bedeutung der terminalen σ-Algebra wird durch Auftrennen der Definition klarer: Die σ-Algebra

${\displaystyle {\mathcal {C}}_{k}=\sigma \left(\bigcup _{l=k}^{\infty }{\mathcal {A}}_{l}\right)}$

enthält nach Definition alle Mengen, die in den σ-Algebren ${\displaystyle {\mathcal {A}}_{l}}$ für ${\displaystyle l\geq k}$ enthalten sind.

Die terminale σ-Algebra ist nun der Schnitt aller dieser Mengensysteme

${\displaystyle {\mathcal {T}}=\bigcap _{k=1}^{\infty }{\mathcal {C}}_{k}}$

und enthält demnach diejenigen Mengen, die in allen ${\displaystyle {\mathcal {C}}_{k}}$ enthalten sind. Somit enthält die terminale σ-Algebra diejenigen Ereignisse, die nicht von den ersten ${\displaystyle k}$ σ-Algebren abhängen. Eine Abänderung von endlich vielen σ-Algebren verändert die terminale σ-Algebra also nicht.

• Die terminale σ-Algebra ist nichttrivial in dem Sinne, dass sie mehr Mengen als nur die Obermenge ${\displaystyle \Omega }$ und die leere Menge enthält. So sind beispielsweise der Limes superior und Limes inferior von Mengenfolgen terminale Ereignisse, also in der terminalen σ-Algebra enthalten. Ebenso existieren nichttriviale terminale Funktionen. Zu ihnen gehören beispielsweise der Limes superior und Limes inferior einer Folge von Zufallsvariablen, genauso wie die Grenzwerte des Cesàro-Mittels von Zufallsvariablen.
• Eine der wichtigsten Aussagen über die terminalen σ-Algebra ist das Kolmogorowsche Null-Eins-Gesetz. Es besagt, dass wenn ${\displaystyle ({\mathcal {A}}_{n})_{n\in \mathbb {N} }}$ stochastisch unabhängige σ-Algebren auf dem Wahrscheinlichkeitsraum ${\displaystyle (\Omega ,{\mathcal {A}},P)}$ sind, die terminale σ-Algebra eine P-triviale σ-Algebra ist, also für jedes terminale Ereignis ${\displaystyle A\in {\mathcal {T}}}$ entweder ${\displaystyle P(A)=0}$ oder ${\displaystyle P(A)=1}$ gilt.
• Außerdem ist die terminale σ-Algebra immer in der austauschbaren σ-Algebra ${\displaystyle {\mathcal {E}}}$ enthalten. Ist ${\displaystyle X=(X_{n})_{n\in \mathbb {N} }}$ eine austauschbare Familie von Zufallsvariablen, so gibt es auch für jedes austauschbare Ereignis ${\displaystyle A\in {\mathcal {E}}}$ ein terminales Ereignis ${\displaystyle B\in {\mathcal {T}}}$, so dass ${\displaystyle P(A\,\triangle \,B)=0}$.
• Ist ${\displaystyle {\mathcal {T}}}$ trivial, so ist jede terminale Funktion ${\displaystyle f:\Omega \to {\overline {\mathbb {R} }}}$ fast sicher konstant.[3]

Die obige Definition der terminalen σ-Algebra wird in der Literatur wie folgt verallgemeinert:

• Sie wird nicht für Folgen von σ-Algebren definiert, sondern allgemeiner für Folgen von beliebigen Mengensystemen ${\displaystyle {\mathcal {E}}_{n}\subset {\mathcal {A}}}$.[4] Die terminalen σ-Algebra ist dann immer noch eine σ-Algebra, allerdings bleiben einige Aussagen ohne Zusatzannahmen über die Mengensysteme nicht richtig. Zu diesen Aussagen gehört auch das Kolmogorowsche Null-Eins-Gesetz.
• Sie wird für beliebige abzählbar unendliche Indexmengen ${\displaystyle I}$ definiert.[5] Dabei wird die Idee der obigen Definition, dass terminale Ereignisse nicht von den ersten k Ereignissen beeinflusst werden, so angepasst, dass terminale Ereignisse nicht von der Abänderung von endlich vielen Ereignissen beeinflusst werden. Dementsprechend ist die terminale σ-Algebra dann definiert als

${\displaystyle {\mathcal {T}}(({\mathcal {A}}_{i})_{i\in I}):=\bigcap _{J\subset I \atop |J|<\infty }\sigma \left(\bigcup _{j\in I\setminus J}{\mathcal {A}}_{j}\right)}$.

• Achim Klenke: Wahrscheinlichkeitstheorie. 3. Auflage. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg 2013, ISBN 978-3-642-36017-6, doi:10.1007/978-3-642-36018-3.
• Christian Hesse: Angewandte Wahrscheinlichkeitstheorie. 1. Auflage. Vieweg, Wiesbaden 2003, ISBN 3-528-03183-2, doi:10.1007/978-3-663-01244-3.
• Hans-Otto Georgii: Stochastik. Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. 4. Auflage. Walter de Gruyter, Berlin 2009, ISBN 978-3-11-021526-7, doi:10.1515/9783110215274.
• Norbert Kusolitsch: Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie. Eine Einführung. 2., überarbeitete und erweiterte Auflage. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg 2014, ISBN 978-3-642-45386-1, doi:10.1007/978-3-642-45387-8.
• 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.

1. Georgii: Stochastik. 2009, S. 85.
2. Kusolitsch: Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie. 2014, S. 51.
3. David Meintrup, Stefan Schäffler: Stochastik: Theorie und Anwendungen. 1. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 2005, ISBN 978-3-540-26707-2, S. 145–146.
4. Schmidt: Maß- und Wahrscheinlichkeit. 2011, S. 234.
5. Klenke: Wahrscheinlichkeitstheorie. 2013, S. 64.