1変数の確率変数の変換がよくわかる(応用編)
「確率変数の変換が、わからない、解けない？」と困っていませんか？
こういう疑問に答えます。
本記事のテーマ
今回は２問応用例を解説します。１つの解法で解けます！ 大丈夫です！ご安心ください。
- \(Y=X^3\)の変換事例
- \(logY=X\)の変換事例
対数正規分布の確率密度関数を導出します！
- ①確率変数の変換は高校数学でほぼイケます！大丈夫！
- ➁公式見ても理解しにくいから無視していい！
- ➂実例を使って理解する！
①確率変数の変換は高校数学でほぼイケます！大丈夫！
理解しないと、正規分布、t分布、χ2乗分布、F分布との関係が理解できないから困っている！
それは、
慣れてきたら、公式を見ましょう。
➁公式見ても理解しにくいから無視していい！
公式（紹介だけ）
確率変数の変換は、正規分布、t分布、χ2乗分布、F分布との関係を理解する上で大事ですが、わかりにくい！
\(g(y)\)=\(\frac{d}{dy}F_y(y)\)=\(\frac{d}{dy}F_X (h^{-1}(y))\)=\(\frac{d}{dx}F_X(x)|_{h^{-1}(y)}\frac{dh^{-1}(y)}{dy}\)=\(f(h^{-1}(y))\frac{dh^{-1}(y)}{dy}\)
確かに、満点の回答なのですが、
と思う方が普通でしょうね。
なので、どうしようか？ と工夫します！
公式が理解できない理由
何度も見ても理解できない理由を挙げると
- \(f(x)\)と\(g(y)\)の関係が見えない。
- 単にX⇒Yの変換だからx=をy=に変えるだけとしたいけど、よくわからない公式になっている
- \(Y=aX+b\)、\(Y=X^2\)、\(Y^2=X\)などの例題が教科書にあるが公式が理解できないから計算しても何をやっているのかがわからない
と、QCプラネッツも何度も諦めていました。
公式から勉強する方法を変えてみる！
でも、発想を変えて
として、QCプラネッツのオリジナルな解法を紹介します。
としましょう。
➂実例を使って理解する！
実際に、QCプラネッツの解き方で例題を理解しましょう。今回は応用編として2問解きます。
- \(Y=X^3\)の変換事例
- \(logY=X\)の変換事例(対数正規分布の確率密度関数を導出)
解き方は同じです！ご安心ください。
確率変数Xの確率密度関数が
\(f(x)=\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{x}{2}}\) ( N(0,\(1^2\))の正規分布)
の場合、\(Y=X^3\)で与えられる確率変数Yの確率密度関数\(g(y)\)を求めよ。
確率変数Xの確率密度関数が
\(f(x)=\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{x}{2}}\) ( N(0,\(1^2\))の正規分布)
の場合、\(logY=X\)で与えられる確率変数Yの確率密度関数\(g(y)\)を求めよ。
例題１は3次元の場合の例、例題２は対数の場合の例で対数正規分布の確率密度関数が導出できます。
なお、解き方はどんな変換でも同じです。基本は\(Y=X^2\)は関連記事に書いていますので、ご確認ください。
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1変数の確率変数の変換がよくわかる(2次式編) 1変数の確率変数の変換が計算できますか？本記事では,理解が難しい公式をそのまま使わずに,高校数学で十分解ける解法を解説します。今回は1次式y=x^2型を解説！正規分布からχ2乗分布に変換する大事な問いを、教科書よりわかりやすく、ほぼ高校数学でイケる方法で解説！確率変数の変換が計算したい方は必読な記事です。 |
教科書見ると、
\(g(y)\)=\(\frac{d}{dy}F_y(y)\)=\(\frac{d}{dy}F_X (h^{-1}(y))\)=\(\frac{d}{dx}F_X(x)|_{h^{-1}(y)}\frac{dh^{-1}(y)}{dy}\)=\(f(h^{-1}(y))\frac{dh^{-1}(y)}{dy}\)
だし。。。これがわからへんねん！！
QCプラネッツのオリジナルな解法
解法は以下の通りで実施します。これはどんな2変数の確率変換でも同様の方法でイケます！
- \(y=(x\)の式)を\(x=(y\)の式)に直す
- \(f(x)\)の\(x\)に(\(y\)の式)をそのまま代入する
- 積分の式から\(x\)⇒\(y\)に変形する
\(dx=\frac{dx}{dy}dy\)と変形(これは高校数学レベル) - 確率密度関数\(g(y)\)は(右辺)の積分から
\(\displaystyle \int_{y_1}^{y_2} g(y) dy \)=\(\displaystyle \int_{y_1}^{y_2} (f(yの式) \frac{dx}{dy}dy \)
完全に同じ解き方でイケます！
解法
では、実際に解いてみましょう。
1. \(y=(x\)の式)を、\(x=(y\)の式)に直す
【例題1】
では、
\(Y=X^3\)
\(X=Y^{\frac{1}{3}}\)
に変形します。
【例題2】では、
\(logY=X\)
はそのままでOKです。
2. \(f(x)\)の\(x\)に(\(y\)の式)をそのまま代入する
\(f(x)\)に代入すると、
【例題1】
\(f(x)=\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{x^2}{2}}\)
\(f(Y^{\frac{1}{3}})\)=\(\frac{1}{\sqrt{2π}}\)\(e^{-\frac{ Y^{\frac{2}{3}}}{2}}\)
【例題2】
\(f(x)=\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{x^2}{2}}\)
\(f(logY)\)=\(\frac{1}{\sqrt{2π}}\)\( e^{-\frac{ (logY)^2 }{2}}\)
3. 積分の式から\(x\)⇒\(y\)に変形する
xの範囲からｙの範囲に変えます。
| 問い | 変換 | 下端 | ⇒ | 上端 |
| 例題1 | x | -∞ | ⇒ | ∞ |
| y(\(=x^3\)) | -∞ | ⇒ | ∞ | |
| 例題2 | x | -∞ | ⇒ | ∞ |
| y(\(logy=x\)) | 0 | ⇒ | ∞ |
\(Y=X^3\),\(logY=X\)の式の関係性から範囲を求めましょう。
4.確率密度関数\(g(y)\)は(右辺)の積分から導出
【例題1】
\( \displaystyle \int_{-∞}^{∞} f(x)dx \) =\(\displaystyle \int_{-∞}^{∞} f(y^{\frac{1}{3}}) \frac{dx}{dy} dy\)
=\(\displaystyle \int_{-∞}^{∞} \frac{1}{\sqrt{2π}} \)\(e^{-\frac{ Y^{\frac{2}{3}}}{2}}\)・\((\frac{1}{3} y^{-\frac{2}{3}}) dy\)
=\(\displaystyle \int_{-∞}^{∞} g(y) dy\)
よって
\(g(y)= \frac{1}{\sqrt{2π}}\)\( e^{-\frac{ Y^{\frac{2}{3}}}{2}}\)・\((\frac{1}{3} y^{-\frac{2}{3}})\)
できましたね！
【例題2】
\( \displaystyle \int_{-∞}^{∞} f(x)dx \) =\(\displaystyle \int_{-∞}^{∞} (f(logY)) \frac{dx}{dy} dy\)
=\(\displaystyle \int_{0}^{∞} (\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{ (logY)^2 }{2}})・(\frac{1}{y}) dy\)
=\(\displaystyle \int_{0}^{∞} g(y) dy\)
よって
\(g(y)= (\frac{1}{\sqrt{2π}}\)\( e^{-\frac{ (logY)^2 }{2}})\)・\((\frac{1}{y})\) (y ≥ 0)
できましたね！
この式が、対数正規分布の確率密度関数です。簡単に導出できますね。
いろいろな関数を使って、確率変数の変換を見て慣れていきましょう！
本記事の内容は、ほぼ高校数学で解けましたね！
まとめ
「1変数の確率変数の変換がよくわかる(応用編)」を解説しました。
- ①確率変数の変換は高校数学でほぼイケます！大丈夫！
- ➁公式見ても理解しにくいから無視していい！
- ➂実例を使って理解する！
Warning: count(): Parameter must be an array or an object that implements Countable in /home/qcplanets/qcplanets.com/public_html/wp-content/themes/m_theme/sns.php on line 119