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摘要
。利用初等几何论证,证明了平面上径向对称概率测度的相关不等式。准确地说,在无限条的类别中,宽度递减集对的相关比是最小的。由于相对于原点对称的开凸集是宽度递减集,皮特的高斯相关不等式(长期存在的高斯相关猜想的二维情况)被作为一个推论推导出来,它实际上被推广到一个广泛的类径向对称测度。的简历。所有适用的论点都是关于或更大的范围的,例如:或更大的范围的,例如:或更大范围的。加上在montre que上的prassicimement, parmi la famille des ensembles的宽度递减,le ratio de conacimation和minimisispardes bands的宽度递减。Comme les ouvers convents symsamtriques appartient conette famille,在返回Comme corcolllaire le consamsult de Pitt sur la validitest de consamicationgaussienne维2上,Comme corcolllaire le consamicsult de Pitt sur la validitest de consamicationne维2上,Comme cocollaire de consamicationdne维2上,Comme cocollaire de consamicationdne维2上,Comme cocollaire de consamicationes在consamictritrie radiale上的大类测度。
A geometric approach to correlation inequalities in the plane
. By elementary geometric arguments, correlation inequalities for radially symmetric probability measures are proved in the plane. Precisely, it is shown that the correlation ratio for pairs of width-decreasing sets is minimized within the class of infinite strips. Since open convex sets which are symmetric with respect to the origin turn out to be width-decreasing sets, Pitt’s Gaussian correlation inequality (the two-dimensional case of the long-standing Gaussian correlation conjecture) is derived as a corollary, and it is in fact extended to a wide class of radially symmetric measures. Résumé. En utilisant des arguments géométriques élémentaires, on démontre des inégalités de corrélation pour des mesures de probabilité à symétrie radiale. Plus précisément on montre que, parmi la famille des ensembles width-decreasing , le ratio de corrélation est minimisé par des bandes. Comme les ouverts convexes symétriques appartiennent à cette famille, on retrouve comme corollaire le résultat de Pitt sur la validité de la conjecture de corrélation gaussiennne en dimension 2, qui est étendue dans ce papier à une large classe de mesures à symétrie radiale.
期刊介绍:
The Probability and Statistics section of the Annales de l’Institut Henri Poincaré is an international journal which publishes high quality research papers. The journal deals with all aspects of modern probability theory and mathematical statistics, as well as with their applications.