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千葉大学 理学研究科 基盤理学専攻 数学・情報数理学コース 2016年8月実施 専門 B8

Author​

祭音Myyura (co-authored with GPT 6 Astra)

Description​

X1,X2,…X_1,X_2,\ldots は独立同分布の整数値確率変数で、確率質量関数が p(x)=p(−x)p(x)=p(-x) を満たすとする。

(1) X1+X2X_1+X_2 の分布を pp で表せ。

(2) 任意の整数 xx について P(X1+X2=0)≥P(X1+X2=x)P(X_1+X_2=0)\ge P(X_1+X_2=x) を示せ。

(3) 任意の正整数 nn と整数 xx について

P(∑j=12nXj=0)≥P(∑j=12nXj=x)P\left(\sum_{j=1}^{2n}X_j=0\right)\ge P\left(\sum_{j=1}^{2n}X_j=x\right)

を示せ。

题目描述​

设 X1,X2,…X_1,X_2,\ldots 独立同分布、取整数值,其概率质量函数满足 p(x)=p(−x)p(x)=p(-x)。

(1) 用 pp 表示两变量之和的分布。

(2) 证明该和取零的概率不小于取任何整数 xx 的概率。

(3) 将结论推广到任意偶数 2n2n 个变量之和。

Kai​

(1)​

独立性と全確率公式より

P(X1+X2=x)=∑k∈Zp(k)p(x−k).P(X_1+X_2=x)=\sum_{k\in\mathbb Z}p(k)p(x-k).

(2)​

∑kp(k)2≤∑kp(k)=1\sum_kp(k)^2\le\sum_kp(k)=1 なので Cauchy–Schwarz の不等式を適用できる。対称性より

P(X1+X2=0)=∑kp(k)p(−k)=∑kp(k)2.P(X_1+X_2=0)=\sum_kp(k)p(-k)=\sum_kp(k)^2.

また

∑kp(k)p(x−k)≤(∑kp(k)2)1/2(∑kp(x−k)2)1/2=∑kp(k)2.\sum_kp(k)p(x-k) \le\left(\sum_kp(k)^2\right)^{1/2}\left(\sum_kp(x-k)^2\right)^{1/2} =\sum_kp(k)^2.

従って結論が従う。

(3)​

U=X1+⋯+XnU=X_1+\cdots+X_n、V=Xn+1+⋯+X2nV=X_{n+1}+\cdots+X_{2n} とおく。U,VU,V は独立同分布で、各 XjX_j と −Xj-X_j の同分布性から共通の質量関数も対称である。従って (2) を U,VU,V に適用すればよい。