跳到主要内容

東京大学 学際情報学府 学際情報学専攻 生物統計情報学コース 2017年8月実施 専門科目 第2問

Author

Miyake

Description

Kai

(2-1)

0<x<y<2xydxdy=02(0yxdx)ydy=02[x22]0yydy=1202y3dy=12[y44]02=2    c=12\begin{aligned} \iint_{0 \lt x \lt y \lt 2} xy dx dy &= \int_0^2 \left( \int_0^y x dx \right) y dy \\ &= \int_0^2 \left[ \frac{x^2}{2} \right]_0^y y dy \\ &= \frac{1}{2} \int_0^2 y^3 dy \\ &= \frac{1}{2} \left[ \frac{y^4}{4} \right]_0^2 \\ &= 2 \\ \therefore \ \ \ \ c &= \frac{1}{2} \end{aligned}

(2-2)

01/2fX,Y(x,12)dx=1401/2xdx=14[x22]01/2=12501/4fX,Y(x,12)dx=1401/4xdx=14[x22]01/4=127\begin{aligned} \int_0^{1/2} f_{X,Y} \left(x, \frac{1}{2} \right) dx &= \frac{1}{4} \int_0^{1/2} x dx = \frac{1}{4} \left[ \frac{x^2}{2} \right]_0^{1/2} = \frac{1}{2^5} \\ \int_0^{1/4} f_{X,Y} \left(x, \frac{1}{2} \right) dx &= \frac{1}{4} \int_0^{1/4} x dx = \frac{1}{4} \left[ \frac{x^2}{2} \right]_0^{1/4} = \frac{1}{2^7} \end{aligned}

であるから、

P(0<X<1/4Y=1/2)=127125=14\begin{aligned} P(0 \lt X \lt 1/4 | Y=1/2) = \frac{\frac{1}{2^7}}{\frac{1}{2^5}} = \frac{1}{4} \end{aligned}

(2-3)

X,YX,Y の周辺密度関数をそれぞれ fX(x),fY(y)f_X(x), f_Y(y) とすると、

fX(x)=x2fX,Y(x,y)dy=x2x2ydy=x2[y22]x2=x4(4x2)=xx34fY(y)=0yfX,Y(x,y)dx=y20yxdx=y2[x22]0y=y34\begin{aligned} f_X(x) &= \int_x^2 f_{X,Y}(x,y) dy = \frac{x}{2} \int_x^2 y dy = \frac{x}{2} \left[ \frac{y^2}{2} \right]_x^2 = \frac{x}{4} \left( 4 - x^2 \right) = x - \frac{x^3}{4} \\ f_Y(y) &= \int_0^y f_{X,Y}(x,y) dx = \frac{y}{2} \int_0^y x dx = \frac{y}{2} \left[ \frac{x^2}{2} \right]_0^y = \frac{y^3}{4} \end{aligned}

であるから、 fX,Y(x,y)fX(x)fY(y)f_{X,Y}(x,y) \neq f_X(x) f_Y(y) であり、 XXYY は独立ではない。

(2-4)

期待値を EE で表すと、

E(X)=02xfX(x)dx=02(x2x44)dx=[x33x545]02=8385=1615E(Y)=02yfY(y)dy=02y44dy=[y545]02=2545=85E(XY)=0<x<y<2xyfX,Y(x,y)dxdy=1202(0yx2dx)y2dy=1202[x33]0yy2dy=1602y5dy=16[y66]02=169    rXY=E(XY)E(X)E(Y)=169161585=16225\begin{aligned} E(X) &= \int_0^2 x f_X(x) dx = \int_0^2 \left( x^2 - \frac{x^4}{4} \right) dx = \left[ \frac{x^3}{3} - \frac{x^5}{4 \cdot 5} \right]_0^2 = \frac{8}{3} - \frac{8}{5} = \frac{16}{15} \\ E(Y) &= \int_0^2 y f_Y(y) dy = \int_0^2 \frac{y^4}{4} dy = \left[ \frac{y^5}{4 \cdot 5} \right]_0^2 = \frac{2^5}{4 \cdot 5} = \frac{8}{5} \\ E(XY) &= \iint_{0 \lt x \lt y \lt 2} xy f_{X,Y}(x,y) dx dy = \frac{1}{2} \int_0^2 \left( \int_0^y x^2 dx \right) y^2 dy \\ &= \frac{1}{2} \int_0^2 \left[ \frac{x^3}{3} \right]_0^y y^2 dy = \frac{1}{6} \int_0^2 y^5 dy = \frac{1}{6} \left[ \frac{y^6}{6} \right]_0^2 = \frac{16}{9} \\ \therefore \ \ \ \ r_{XY} &= E(XY) - E(X) E(Y) = \frac{16}{9} - \frac{16}{15} \cdot \frac{8}{5} = \frac{16}{225} \end{aligned}

(2-5)

rUV=acrXYr_{UV} = ac r_{XY} であるから、ac<0ac \lt 0 のとき正負が逆になる。