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名古屋大学 情報学研究科 知能システム学専攻 2013年8月実施 概率统计

Author

思齐塾, 祭音Myyura

Description

確率変数 X,YX, Y の同時確率密度関数 fX,Y(x,y)f_{X,Y}(x, y) が次式で与えられている. 但し、 cc は定数とする. 以下の問いに答えよ.

fX,Y(x,y)={c(yx)(0x1,1y3)0(その他)f_{X,Y}(x, y) = \begin{cases} c(y - x) & (0 \leq x \leq 1, 1 \leq y \leq 3) \\ 0 & (その他) \end{cases}

(1) 定数 cc の値を求めよ.

(2) 周辺確率密度関数 fY(y)f_Y(y) を求めよ.

(3) 条件付き確率密度関数 fXY(xy)f_{X|Y}(x | y) を求めよ.

题目描述

随机变量 X,YX,Y 的联合概率密度函数为

fX,Y(x,y)={c(yx),0x1, 1y3,0,其他,f_{X,Y}(x,y)= \begin{cases} c(y-x),&0\le x\le1,\ 1\le y\le3,\\ 0,&\text{其他}, \end{cases}

其中 cc 为常数。

  1. cc
  2. YY 的边缘概率密度函数 fY(y)f_Y(y)
  3. 求条件概率密度函数 fXY(xy)f_{X\mid Y}(x\mid y)

Kai

(1) fX,Y(x,y)dxdy=1\int_{-\infty}^{\infty} \int_{-\infty}^{\infty} f_{X,Y}(x, y) dxdy = 1 であるから,

1301c(yx)dxdy=1\int_1^3 \int_0^1 c(y - x) dxdy = 1
13c[yxx22]01dy=1\int_1^3 c[yx - \frac{x^2}{2}]_0^1 dy = 1
13c(y12)dy=1\int_1^3 c(y - \frac{1}{2}) dy = 1
c[y22y2]13=1c[\frac{y^2}{2} - \frac{y}{2}]_1^3 = 1
c[(9232)(1212)]=1c[(\frac{9}{2} - \frac{3}{2}) - (\frac{1}{2} - \frac{1}{2})] = 1
c62=1c \cdot \frac{6}{2} = 1
3c=13c = 1
c=13c = \frac{1}{3}

(2) 周辺確率密度関数 fY(y)f_Y(y) は,

fY(y)=fX,Y(x,y)dxf_Y(y) = \int_{-\infty}^{\infty} f_{X,Y}(x, y) dx

1y31 \leq y \leq 3 のとき,

fY(y)=0113(yx)dx=13[yxx22]01=13(y12)=2y16f_Y(y) = \int_0^1 \frac{1}{3}(y - x) dx = \frac{1}{3}[yx - \frac{x^2}{2}]_0^1 = \frac{1}{3}(y - \frac{1}{2}) = \frac{2y - 1}{6}

よって,

fY(y)={2y16(1y3)0(その他)f_Y(y) = \begin{cases} \frac{2y - 1}{6} & (1 \leq y \leq 3) \\ 0 & (その他) \end{cases}

(3) 条件付き確率密度関数 fXY(xy)f_{X|Y}(x | y) は,

fXY(xy)=fX,Y(x,y)fY(y)f_{X|Y}(x | y) = \frac{f_{X,Y}(x, y)}{f_Y(y)}

0x1,1y30 \leq x \leq 1, 1 \leq y \leq 3 のとき,

fXY(xy)=13(yx)2y16=2(yx)2y1f_{X|Y}(x | y) = \frac{\frac{1}{3}(y - x)}{\frac{2y - 1}{6}} = \frac{2(y - x)}{2y - 1}

よって,

fXY(xy)={2(yx)2y1(0x1,1y3)0(その他)f_{X|Y}(x | y) = \begin{cases} \frac{2(y - x)}{2y - 1} & (0 \leq x \leq 1, 1 \leq y \leq 3) \\ 0 & (その他) \end{cases}