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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)\phi(x) と Φ(x)\Phi(x) で表す。

ϕ(x)=12πexp⁡(−12x2),Φ(x)=∫−∞xϕ(v) dv.\phi(x)=\frac1{\sqrt{2\pi}}\exp\left(-\frac12x^2\right),\qquad \Phi(x)=\int_{-\infty}^x\phi(v)\,dv.

確率変数 XX と YY は独立に標準正規分布に従うとする。λ\lambda は実数とする。

問1​

以下の式が成り立つことを示せ。

Pr⁡(Y≤z,X<λY)=∫−∞zΦ(λv)ϕ(v) dv.\Pr(Y\le z,X<\lambda Y)=\int_{-\infty}^z\Phi(\lambda v)\phi(v)\,dv.

問2​

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.\int_{-z}^\infty\{1-\Phi(\lambda y)\}\phi(y)\,dy =\int_{-\infty}^z\Phi(\lambda v)\phi(v)\,dv.

問3​

次で確率変数 ZZ を定義する。

Z={YX<λY,−YX≥λY.Z=\begin{cases}Y&X<\lambda Y,\\-Y&X\ge\lambda Y.\end{cases}

確率変数 ZZ 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.\Pr(Z\le z)=\int_{-\infty}^z2\Phi(\lambda v)\phi(v)\,dv.

题目描述​

分别用 ϕ(x)\phi(x) 和 Φ(x)\Phi(x) 表示标准正态分布的密度函数和分布函数:

ϕ(x)=12πexp⁡(−12x2),Φ(x)=∫−∞xϕ(v) dv.\phi(x)=\frac1{\sqrt{2\pi}}\exp\left(-\frac12x^2\right),\qquad \Phi(x)=\int_{-\infty}^x\phi(v)\,dv.

随机变量 X,YX,Y 相互独立且均服从标准正态分布。λ\lambda 为实数。

问1 证明下式成立。

Pr⁡(Y≤z,X<λY)=∫−∞zΦ(λv)ϕ(v) dv.\Pr(Y\le z,X<\lambda Y)=\int_{-\infty}^z\Phi(\lambda v)\phi(v)\,dv.

问2 证明下式成立。

∫−z∞{1−Φ(λy)}ϕ(y) dy=∫−∞zΦ(λv)ϕ(v) dv.\int_{-z}^\infty\{1-\Phi(\lambda y)\}\phi(y)\,dy =\int_{-\infty}^z\Phi(\lambda v)\phi(v)\,dv.

问3 定义随机变量

Z={YX<λY,−YX≥λY.Z=\begin{cases}Y&X<\lambda Y,\\-Y&X\ge\lambda Y.\end{cases}

证明 ZZ 的分布函数可表示为

Pr⁡(Z≤z)=∫−∞z2Φ(λv)ϕ(v) dv.\Pr(Z\le z)=\int_{-\infty}^z2\Phi(\lambda v)\phi(v)\,dv.

Kai​

問1​

独立性より (X,Y)(X,Y) の同時密度は ϕ(x)ϕ(y)\phi(x)\phi(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.\begin{aligned} \Pr(Y\le z,X<\lambda Y) &=\int_{-\infty}^z\phi(y)\left(\int_{-\infty}^{\lambda y}\phi(x)\,dx\right)dy\\ &=\boxed{\int_{-\infty}^z\Phi(\lambda v)\phi(v)\,dv}. \end{aligned}

問2​

ϕ(−v)=ϕ(v)\phi(-v)=\phi(v) より Φ(−t)=1−Φ(t)\Phi(-t)=1-\Phi(t) である。v=−yv=-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.\begin{aligned} \int_{-z}^{\infty}\{1-\Phi(\lambda y)\}\phi(y)\,dy &=\int_{-\infty}^z\{1-\Phi(-\lambda v)\}\phi(-v)\,dv\\ &=\boxed{\int_{-\infty}^z\Phi(\lambda v)\phi(v)\,dv}. \end{aligned}

問3​

ZZ 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.\begin{aligned} \Pr(-Y\le z,X\ge\lambda Y) &=\int_{-z}^{\infty}\phi(y)\left(\int_{\lambda y}^{\infty}\phi(x)\,dx\right)dy\\ &=\int_{-z}^{\infty}\{1-\Phi(\lambda y)\}\phi(y)\,dy. \end{aligned}

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.\begin{aligned} \Pr(Z\le z) &=\Pr(Y\le z,X<\lambda Y)+\Pr(-Y\le z,X\ge\lambda Y)\\ &=\boxed{\int_{-\infty}^z2\Phi(\lambda v)\phi(v)\,dv}. \end{aligned}

Reference​