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東京工業大学 工学院 経営工学系 2019年8月実施 午前 数理B

Author​

Miyake, 祭音Myyura

Description​

次の設問 [1]、[2] に答えよ。

[1]​

次の小問 (1) と (2) に答えよ。

(1) 整数の集合 Z\mathbb Z 上の2つの要素 a,ba,b の二項関係 aRbaRb が同値関係となることの定義を述べよ。次に、整数の集合上の2つの要素 a,ba,b の二項関係 a≡ba\equiv b を a−ba-b が5で割り切れると定義するとき、この二項関係が同値関係であることを定義に従い証明せよ。

(2) 3次元ユークリッド空間 R3\mathbb R^3 の部分集合 AA が開集合であることの定義を述べよ。次に、3次元ユークリッド空間の任意の二つの開集合 A,BA,B の共通部分 A∩BA\cap B が開集合となることを定義に従い証明せよ。

[2]​

次の小問 (1) から (3) に答えよ。なお、以下で現れる確率変数に対し、その取り得る値は有限個と仮定する。

(1) XX は確率変数とし、aa は任意の正の実数とする。不等式

P(∣X−E(X)∣≥a)≤V(X)a2P(|X-E(X)|\ge a)\le\frac{V(X)}{a^2}

が成り立つことを、以下の手順で証明する。ここで、P(∣X−E(X)∣≥a)P(|X-E(X)|\ge a) は ∣X−E(X)∣≥a|X-E(X)|\ge a が成り立つ確率を表し、E(X)E(X) は XX の期待値を表し、V(X)V(X) は XX の分散を表す。以下の問い (a) と (b) に答えよ。

(a) 非負の値をとる確率変数 YY および任意の正の実数 bb に対し、以下の不等式が成り立つことが知られている:

P(Y≥b)≤E(Y)b.P(Y\ge b)\le\frac{E(Y)}b.

ここで、P(Y≥b)P(Y\ge b) は Y≥bY\ge b が成り立つ確率を表す。この不等式を使って、以下の不等式が成り立つことを証明せよ:

P((Z−E(Z))2≥c)≤V(Z)c.P((Z-E(Z))^2\ge c)\le\frac{V(Z)}c.

ここで、ZZ は確率変数とし、cc は任意の正の実数とする。また、P((Z−E(Z))2≥c)P((Z-E(Z))^2\ge c) は (Z−E(Z))2≥c(Z-E(Z))^2\ge c が成り立つ確率を表す。

(b) 問い (a) で示した不等式を使って、以下の不等式を証明せよ:

P(∣X−E(X)∣≥a)≤V(X)a2.P(|X-E(X)|\ge a)\le\frac{V(X)}{a^2}.

ここで、XX は確率変数とし、aa は任意の正の実数とする。

(2) 以下の問い (a) と (b) に答えよ。

(a) 確率変数 X,YX,Y が独立であることの定義を書け。

(b) 確率変数 X,YX,Y に対し、XX と YY が独立ならば V(X+Y)=V(X)+V(Y)V(X+Y)=V(X)+V(Y) が成り立つことを証明せよ。

(3) 表と裏が等確率で出るコインを考える。このコインを nn 回投げたときに表が出る回数が 3n/43n/4 回以上になる確率が 2/n2/n 以下になることを、小問 (1) と (2) の結果を使って証明する。以下の問い (a) と (b) に答えよ。

(a) このコインを nn 回投げたときに表が出る回数を XX とおく。XX の期待値 E(X)E(X) と分散 V(X)V(X) を計算せよ。

(b) P(X≥3n/4)≤2/nP(X\ge3n/4)\le2/n が成り立つことを証明せよ。

题目描述​

回答 [1]、[2]。

[1]​

回答 (1)、(2)。

(1) 给出整数集 Z\mathbb Z 上两个元素 a,ba,b 的二元关系 aRbaRb 为等价关系的定义。再定义整数集上的二元关系 a≡ba\equiv b 为 a−ba-b 能被5整除,按照定义证明该关系是等价关系。

(2) 给出三维欧几里得空间 R3\mathbb R^3 的子集 AA 为开集的定义。再按照定义证明三维欧几里得空间中任意两个开集 A,BA,B 的交集 A∩BA\cap B 是开集。

[2]​

回答 (1)~(3)。以下出现的随机变量均假设只能取有限个值。

(1) 设 XX 为随机变量,aa 为任意正实数。按照下列步骤证明

P(∣X−E(X)∣≥a)≤V(X)a2.P(|X-E(X)|\ge a)\le\frac{V(X)}{a^2}.

这里,P(∣X−E(X)∣≥a)P(|X-E(X)|\ge a) 表示 ∣X−E(X)∣≥a|X-E(X)|\ge a 成立的概率,E(X)E(X)、V(X)V(X) 分别表示 XX 的期望和方差。回答 (a)、(b)。

(a) 已知非负随机变量 YY 和任意正实数 bb 满足

P(Y≥b)≤E(Y)b,P(Y\ge b)\le\frac{E(Y)}b,

其中 P(Y≥b)P(Y\ge b) 表示 Y≥bY\ge b 成立的概率。利用该不等式证明

P((Z−E(Z))2≥c)≤V(Z)c.P((Z-E(Z))^2\ge c)\le\frac{V(Z)}c.

这里 ZZ 为随机变量,cc 为任意正实数,P((Z−E(Z))2≥c)P((Z-E(Z))^2\ge c) 表示 (Z−E(Z))2≥c(Z-E(Z))^2\ge c 成立的概率。

(b) 利用 (a) 证明的不等式证明

P(∣X−E(X)∣≥a)≤V(X)a2,P(|X-E(X)|\ge a)\le\frac{V(X)}{a^2},

其中 XX 为随机变量,aa 为任意正实数。

(2) 回答 (a)、(b)。

(a) 写出随机变量 X,YX,Y 相互独立的定义。

(b) 证明:若随机变量 X,YX,Y 相互独立,则 V(X+Y)=V(X)+V(Y)V(X+Y)=V(X)+V(Y)。

(3) 考虑正反面出现概率相等的硬币。利用 (1)、(2) 的结果,证明投掷该硬币 nn 次时,正面次数不少于 3n/43n/4 的概率不超过 2/n2/n。回答 (a)、(b)。

(a) 令 XX 为投掷该硬币 nn 次时出现正面的次数,计算 E(X)E(X) 和 V(X)V(X)。

(b) 证明 P(X≥3n/4)≤2/nP(X\ge3n/4)\le2/n。

Kai​

[1]​

(1)​

同値関係は反射律 aRaaRa、対称律 aRb⇒bRaaRb\Rightarrow bRa、推移律 aRb, bRc⇒aRcaRb,\ bRc\Rightarrow aRc を満たす関係である。

5∣(a−a)5\mid(a-a) なので反射律が成り立つ。a−b=5ka-b=5k なら b−a=5(−k)b-a=5(-k) なので対称律が成り立つ。さらに a−b=5k, b−c=5ℓa-b=5k,\ b-c=5\ell なら a−c=5(k+ℓ)a-c=5(k+\ell) なので推移律が成り立つ。

(2)​

A⊂R3A\subset\mathbb R^3 が開集合であるとは、各 x∈Ax\in A に対し ε>0\varepsilon>0 が存在して開球 B(x,ε)⊂AB(x,\varepsilon)\subset A となることである。

x∈A∩Bx\in A\cap B を取る。開集合の定義より B(x,rA)⊂AB(x,r_A)\subset A、B(x,rB)⊂BB(x,r_B)\subset B となる正数 rA,rBr_A,r_B が存在する。r=min⁡(rA,rB)>0r=\min(r_A,r_B)>0 とすれば B(x,r)⊂A∩BB(x,r)\subset A\cap B である。ゆえに共通部分は開集合である。共通部分が空集合の場合も定義を満たす。

[2]​

(1)​

(a)​

(Z−E(Z))2(Z-E(Z))^2 は非負の値をとる確率変数であるから、 与えられた不等式において、 Y=(Z−E(Z))2,b=cY=(Z-E(Z))^2, b=c とおくと、

P((Z−E(Z))2≥c)≤E((Z−E(Z))2)c=V(Z)c\begin{aligned} P \left( (Z-E(Z))^2 \geq c \right) &\leq \frac{E \left( (Z-E(Z))^2 \right)}{c} \\ &= \frac{V(Z)}{c} \end{aligned}

を得る。

(b)​

(a) で示した不等式を使って、次のように示せる:

P(∣X−E(X)∣≥a)=P((X−E(X))2≥a2)≤V(X)a2\begin{aligned} P \left( | X-E(X) | \geq a \right) &= P \left( ( X-E(X) )^2 \geq a^2 \right) \\ &\leq \frac{V(X)}{a^2} \end{aligned}

(2)​

(a)​

有限値の確率変数では、全ての値 x,yx,y について

P(X=x,Y=y)=P(X=x)P(Y=y)P(X=x,Y=y)=P(X=x)P(Y=y)

が成り立つことを独立という。これは任意の値の集合 S,TS,T に対して P(X∈S,Y∈T)=P(X∈S)P(Y∈T)P(X\in S,Y\in T)=P(X\in S)P(Y\in T) と同値である。

(b)​

独立性と有限和より

E[XY]=∑x,yxyP(X=x)P(Y=y)=E[X]E[Y].\begin{aligned} E[XY]&=\sum_{x,y}xyP(X=x)P(Y=y)\\ &=E[X]E[Y]. \end{aligned}

したがって Cov⁡(X,Y)=0\operatorname{Cov}(X,Y)=0 であり、

V(X+Y)=V(X)+V(Y)+2Cov⁡(X,Y)=V(X)+V(Y).\begin{gathered} V(X+Y)=V(X)+V(Y)+2\operatorname{Cov}(X,Y)\\ =V(X)+V(Y). \end{gathered}

(3)​

(a)​
E(X)=n2V(X)=n4 \begin{aligned} E(X) &= \frac{n}{2} \\ V(X) &= \frac{n}{4} \end{aligned}
(b)​
P(X≥3n4)=P(X−n2≥n4)=12P(∣X−n2∣≥n4)(∵X∼Bin⁡(n,12) の対称性)≤12n4(n4)2(∵(1)(b))=2n \begin{gathered} P \left( X \geq \frac{3n}{4} \right) = P \left( X - \frac{n}{2} \geq \frac{n}{4} \right) \\ = \frac{1}{2} P \left( \left| X - \frac{n}{2} \right| \geq \frac{n}{4} \right) \qquad\left(\because X\sim\operatorname{Bin}(n,\tfrac12)\text{ の対称性}\right) \\ \leq \frac{1}{2} \frac{\frac{n}{4}}{\left( \frac{n}{4} \right)^2} \quad ( \because (1)(b) ) \\ = \frac{2}{n} \end{gathered}

Reference​