総合研究大学院大学 複合科学研究科 統計科学専攻 2016年8月実施 数理 第3問
Author
祭音Myyura (Based on miyake's answer refined with GPT 6 Astra)
Description
標準正規分布の密度関数と分布関数をそれぞれ ϕ(x) と Φ(x) で表す。
ϕ(x)=2π1exp(−21x2),Φ(x)=∫−∞xϕ(v)dv.
確率変数 X と Y は独立に標準正規分布に従うとする。λ は実数とする。
以下の式が成り立つことを示せ。
Pr(Y≤z,X<λY)=∫−∞zΦ(λv)ϕ(v)dv.
以下の式が成り立つことを示せ。
∫−z∞{1−Φ(λy)}ϕ(y)dy=∫−∞zΦ(λv)ϕ(v)dv.
次で確率変数 Z を定義する。
Z={Y−YX<λY,X≥λY.
確率変数 Z の分布関数が以下の式で表されることを示せ。
Pr(Z≤z)=∫−∞z2Φ(λv)ϕ(v)dv.
题目描述
分别用 ϕ(x) 和 Φ(x) 表示标准正态分布的密度函数和分布函数:
ϕ(x)=2π1exp(−21x2),Φ(x)=∫−∞xϕ(v)dv.
随机变量 X,Y 相互独立且均服从标准正态分布。λ 为实数。
问1 证明下式成立。
Pr(Y≤z,X<λY)=∫−∞zΦ(λv)ϕ(v)dv.
问2 证明下式成立。
∫−z∞{1−Φ(λy)}ϕ(y)dy=∫−∞zΦ(λv)ϕ(v)dv.
问3 定义随机变量
Z={Y−YX<λY,X≥λY.
证明 Z 的分布函数可表示为
Pr(Z≤z)=∫−∞z2Φ(λv)ϕ(v)dv.
Kai
独立性より (X,Y) の同時密度は ϕ(x)ϕ(y) である。したがって、
Pr(Y≤z,X<λY)=∫−∞zϕ(y)(∫−∞λyϕ(x)dx)dy=∫−∞zΦ(λv)ϕ(v)dv.
ϕ(−v)=ϕ(v) より Φ(−t)=1−Φ(t) である。v=−y と置換すると、
∫−z∞{1−Φ(λy)}ϕ(y)dy=∫−∞z{1−Φ(−λv)}ϕ(−v)dv=∫−∞zΦ(λv)ϕ(v)dv.
Z の定義に従って互いに排反な2つの事象に分ける。第2の事象については
Pr(−Y≤z,X≥λY)=∫−z∞ϕ(y)(∫λy∞ϕ(x)dx)dy=∫−z∞{1−Φ(λy)}ϕ(y)dy.
よって問1、問2より
Pr(Z≤z)=Pr(Y≤z,X<λY)+Pr(−Y≤z,X≥λY)=∫−∞z2Φ(λv)ϕ(v)dv.
Reference