大阪大学 情報科学研究科 情報数理学専攻 2019年8月実施 情報数理学 数理基礎

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• Osaka-University
• Joint-Distribution
• Exponential-Distribution
• Polynomial-Regression-via-Maximum-Likelihood-Estimation-and-Least-Squares

Author

Miyake

Description

Kai

1.

2.

(1)

$$\begin{aligned} \iint_{x \gt 0, y \gt 0} e^{-2(x+2y)} dx dy &= \int_0^\infty e^{-2x} dx \int_0^\infty e^{-4y} dy \\ &= \left[ - \frac{1}{2} e^{-2x} \right]_0^\infty \left[ - \frac{1}{4} e^{-4y} \right]_0^\infty \\ &= \frac{1}{8} \end{aligned}$$

なので、

$$\begin{aligned} c = 8 \end{aligned}$$

(2)

$X,Y$ のそれぞれの周辺確率密度関数を $f_X(x), f_Y(y)$ とすると、

$$\begin{aligned} f_X(x) &= \int_0^\infty e^{-2(x+2y)} dy = 2 e^{-2x} \ \ \ \ (x \gt 0) \\ f_Y(y) &= \int_0^\infty e^{-2(x+2y)} dx = 4 e^{-4y} \ \ \ \ (y \gt 0) \end{aligned}$$

なので、任意の $x,y$ について

$$\begin{aligned} f(x,y) = f_X(x) f_Y(y) \end{aligned}$$

が成り立つから、 $X$ と $Y$ は独立である。

(3)

確率を $P$ で表すと、 求める確率は次のように計算できる：

$$\begin{aligned} P \left( X \geq \frac{1}{2} \text{ or } Y \geq \frac{1}{2} \right) &= 1 - P \left( X \lt \frac{1}{2} \text{ and } Y \lt \frac{1}{2} \right) \\ &= 1 - \int_0^{1/2} f_X(x) dx \int_0^{1/2} f_Y(y) dy \\ &= 1 - (1-e^{-1})(1-e^{-2}) \\ &= e^{-1} + e^{-2} - e^{-3} \\ &\approx 0.4534244 \end{aligned}$$

よって、 45.3% である。

3.

(1)

$y_1, y_2, \cdots, y_N$ は独立で、 $y_k$ は期待値 $ax_k^2+bx_k+c$ 分散 $\sigma^2$ の正規分布 であるから、求める尤度 $L$ は、

$$\begin{aligned} L &= \prod_{k=1}^N \frac{1}{\sqrt{2 \pi \sigma^2}} \exp \left[ - \frac{(y_k - (ax_k^2+bx_k+c))^2}{2 \sigma^2} \right] \\ &= \left( 2 \pi \sigma^2 \right)^{-N/2} \exp \left[ - \frac{1}{2 \sigma^2} \sum_{k=1}^N \left( y_k - (ax_k^2+bx_k+c) \right)^2 \right] \end{aligned}$$

である。

(2)

$$\begin{aligned} L &= \left( 2 \pi \sigma^2 \right)^{-N/2} \exp \left[ - \frac{J}{2 \sigma^2} \right] \end{aligned}$$

であるから、 $J$ を最小とする $a,b,c$ は、 $L$ を最大にするので、最尤推定量である。