投稿者: QCプラネッツ

  • 1変数の確率変数の変換がよくわかる(応用編)

    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

    1変数の確率変数の変換がよくわかる(応用編)

    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。

    1. \(Y=X^3\)の変換事例
    2. \(logY=X\)の変換事例
      対数正規分布の確率密度関数を導出します!
    \(Y=aX+b\)、\(Y=X^2\)、\(Y^2=X\)の変換以外にも応用が利きます。
    • 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!
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    ①確率変数の変換は高校数学でほぼイケます!大丈夫!

    確率変数の変換は難しいけど、
    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!
    確率変数の変換は高校数学でほぼイケます!大丈夫!
    1つ条件があります!

    それは、

    公式暗記より、実演でマスターした方が速い!
    1つ解法で解ける解法で、たくさんの例題を見る方がマスターは速い!

    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!

    XとYが\(Y=h(X)\)となる。Xは確率密度関数\(f(x)\)に従うとき、Yの確率密度関数\(g(y)\)は、
    \(g(y)\)=\(\frac{d}{dy}F_y(y)\)=\(\frac{d}{dy}F_X (h^{-1}(y))\)=\(\frac{d}{dx}F_X(x)|_{h^{-1}(y)}\frac{dh^{-1}(y)}{dy}\)=\(f(h^{-1}(y))\frac{dh^{-1}(y)}{dy}\)

    確かに、満点の回答なのですが、

    公式理解できますか?
    何じゃこりゃ!
    と思う方が普通でしょうね。
    QCプラネッツは理解できません。。。
    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

    1. \(f(x)\)と\(g(y)\)の関係が見えない。
    2. 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
    3. \(Y=aX+b\)、\(Y=X^2\)、\(Y^2=X\)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

    公式は後でいいから、自分で理解できる解き方で正解すればいいじゃん!

    として、QCプラネッツのオリジナルな解法を紹介します。

    慣れてから公式を見て、理解できればOK

    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。

    1. \(Y=X^3\)の変換事例
    2. \(logY=X\)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。

    【例題1】
    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。
    【例題2】
    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。

    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、

    XとYが\(Y=h(X)\)となる。Xは確率密度関数\(f(x)\)に従うとき、Yの確率密度関数\(g(y)\)は、
    \(g(y)\)=\(\frac{d}{dy}F_y(y)\)=\(\frac{d}{dy}F_X (h^{-1}(y))\)=\(\frac{d}{dx}F_X(x)|_{h^{-1}(y)}\frac{dh^{-1}(y)}{dy}\)=\(f(h^{-1}(y))\frac{dh^{-1}(y)}{dy}\)

    だし。。。これがわからへんねん!! 

    でも、大丈夫!

    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!

    1. \(y=(x\)の式)を\(x=(y\)の式)に直す
    2. \(f(x)\)の\(x\)に(\(y\)の式)をそのまま代入する
    3. 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)
    4. 確率密度関数\(g(y)\)は(右辺)の積分から
      \(\displaystyle \int_{y_1}^{y_2} g(y) dy \)=\(\displaystyle \int_{y_1}^{y_2} (f(yの式) \frac{dx}{dy}dy \)
    \(Y=aX+b\)、\(Y=X^2\)、\(Y^2=X\)の変換の例題にも応用が利きます。

    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!

  • 1変数の確率変数の変換がよくわかる(0.5次式編)

    1変数の確率変数の変換がよくわかる(0.5次式編)

    「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

    1変数の確率変数の変換がよくわかる(0.5次式編)
    正規分布とχ2乗分布の関係式を作る大事な変換式なので、わかりやすい解法を解説します!
    • 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!
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    QC検定®1級合格したい方、QCに必要な数学をしっかり学びたい方におススメです。
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    ①確率変数の変換は高校数学でほぼイケます!大丈夫!

    確率変数の変換は難しいけど、
    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!
    確率変数の変換は高校数学でほぼイケます!大丈夫!
    1つ条件があります!

    それは、

    公式暗記より、実演でマスターした方が速い!
    1つ解法で解ける解法で、たくさんの例題を見る方がマスターは速い!

    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!

    XとYが\(Y=h(X)\)となる。Xは確率密度関数\(f(x)\)に従うとき、Yの確率密度関数\(g(y)\)は、
    \(g(y)\)=\(\frac{d}{dy}F_y(y)\)=\(\frac{d}{dy}F_X (h^{-1}(y))\)=\(\frac{d}{dx}F_X(x)|_{h^{-1}(y)}\frac{dh^{-1}(y)}{dy}\)=\(f(h^{-1}(y))\frac{dh^{-1}(y)}{dy}\)

    確かに、満点の回答なのですが、

    公式理解できますか?
    何じゃこりゃ!
    と思う方が普通でしょうね。
    QCプラネッツは理解できません。。。
    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

    1. \(f(x)\)と\(g(y)\)の関係が見えない。
    2. 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
    3. \(Y=aX+b\)、\(Y=X^2\)、\(Y^2=X\)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。

    \(Y^2=X\)って、結構活用するんで、理解できないと困っちゃう!

    公式から勉強する方法を変えてみる!

    でも、発想を変えて

    公式は後でいいから、自分で理解できる解き方で正解すればいいじゃん!

    として、QCプラネッツのオリジナルな解法を紹介します。

    慣れてから公式を見て、理解できればOK

    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0.5次式編として、
    \(Y^2=X\)型の変換を考えます。

    しかも、2問解いてみましょう。解き方は同じです!ご安心ください。

    【例題1】
    確率変数Xの確率密度関数が
    \(f(x)=\frac{1}{2} e^{-\frac{x}{2}}\) ( 0 ≤ \(x\))
    の場合、\(Y^2=X\)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2】
    確率変数Xの確率密度関数が
    \(f(x)=\frac{1}{\sqrt{2π}} x^{-\frac{1}{2}}e^{-\frac{x}{2}}\) ( 0 ≤ \(x\))
    の場合、\(Y^2=X\)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は指数関数、例題2は自由度1のχ2乗分布です。

    なお、逆の操作である、\(Y=X^2\)は関連記事に書いていますので、ご確認ください。

    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。

    さて、困った!

    教科書見ると、

    XとYが\(Y=h(X)\)となる。Xは確率密度関数\(f(x)\)に従うとき、Yの確率密度関数\(g(y)\)は、
    \(g(y)\)=\(\frac{d}{dy}F_y(y)\)=\(\frac{d}{dy}F_X (h^{-1}(y))\)=\(\frac{d}{dx}F_X(x)|_{h^{-1}(y)}\frac{dh^{-1}(y)}{dy}\)=\(f(h^{-1}(y))\frac{dh^{-1}(y)}{dy}\)

    だし。。。これがわからへんねん!! 

    でも、大丈夫!

    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!

    1. \(y^2=x\)を\(x=y^2\)の式に直す
    2. \(f(x)\)の\(x\)に\(y^2\)をそのまま代入する
    3. 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)
    4. 確率密度関数\(g(y)\)は(右辺)の積分から
      \(\displaystyle \int_{y_1}^{y_2} g(y) dy \)=\(\displaystyle \int_{y_1}^{y_2} (f(y^2) \frac{dx}{dy}dy \)
    \(Y=aX+b\)、\(Y=X^2\)、\(Y^2=X\)の変換の例題にも応用が利きます。

    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. \(y^2=x\)を\(x=y^2\)の式に直す

    これだけ!です。

    2. \(f(x)\)の\(x\)に\(y^2\)をそのまま代入する

    \(f(x)\)に代入すると、

    【例題1】
    \(f(x)\)= \(f(y^2)\)=\( \frac{1}{2} e^{-\frac{y^2}{2}}\)

    【例題2】
    \(f(x)\)= \(f(y^2)\)=\(\frac{1}{\sqrt{2π}} (y^2)^{-\frac{1}{2}}e^{-\frac{y^2}{2}}\)
    =\(\frac{1}{\sqrt{2π}} y^{-1}・e^{-\frac{y^2}{2}}\)

    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 0
    y(\(y^2=x\)) 0
    例題2 x 0
    y(\(y^2=x\)) 0

    xは0⇒∞増加します。一方yは
    \(y=+\sqrt{x}\) で(右辺)は正なので、 yも0⇒∞増加します。

    4.確率密度関数\(g(y)\)は(右辺)の積分から導出

    【例題1】
    \( \displaystyle \int_{0}^{∞} f(x)dx \) =\(\displaystyle \int_{0}^{∞} (f(y^2) \frac{dx}{dy} dy\)
    =\(\displaystyle \int_{0}^{∞} (\frac{1}{2} e^{-\frac{y^2}{2}})・(2y) dy\)
    =\(\displaystyle \int_{0}^{∞} (e^{-\frac{y^2}{2}})・(y) dy\)
    =\(\displaystyle \int_{0}^{∞} g(y) dy\)

    よって
    \(g(y)= e^{-\frac{y^2}{2}}・y \) (y ≥ 0)
    できましたね!

    【例題2】
    \( \displaystyle \int_{0}^{∞} f(x)dx \) =\(\displaystyle \int_{0}^{∞} (f(y^2) \frac{dx}{dy} dy\)
    =\(\displaystyle \int_{0}^{∞} (\frac{1}{\sqrt{2π}} y^{-1}・e^{-\frac{y^2}{2}})・(2y) dy\)
    =\(\displaystyle \int_{0}^{∞} \frac{\sqrt{2}}{\sqrt{π}} e^{-\frac{y^2}{2}} dy \)
    =\(\displaystyle \int_{0}^{∞} g(y) dy\)

    よって
    \(g(y)= \frac{\sqrt{2}}{\sqrt{π}} e^{-\frac{y^2}{2}} \) (y ≥ 0)
    できましたね!

    計算結果が重要!

    例題2からは、(f(x))は自由度1のχ2乗分布の式ですが、0.5乗に変換した
    (g(y))はN(0,1)の正規分布の式の型になっています。

    正規分布とχ2乗分布をつなぐ重要な問いとなります。

    正規分布とχ2乗分布をつなぐ重要な式だから、自分で理解できる解き方で行きたい!

    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(0.5次式編)」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!

  • 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よくわかる(2次式編)

    「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

    1変数の確率変数の変換がよくわかる(2次式編)
    正規分布とχ2乗分布の関係式を作る大事な変換式なので、わかりやすい解法を解説します!
    • 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!
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    QC検定®1級合格したい方、QCに必要な数学をしっかり学びたい方におススメです。
    QC検定®1級、2級、統計検定2級以上の数学スキルを磨くのに苦戦していませんか? 広大すぎる統計学、微分積分からQC・統計に勝てるための60題に厳選した問題集を紹介します。是非ご購入いただき、勉強してスキルを高めましょう。

    ①確率変数の変換は高校数学でほぼイケます!大丈夫!

    確率変数の変換は難しいけど、
    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!
    確率変数の変換は高校数学でほぼイケます!大丈夫!
    1つ条件があります!

    それは、

    公式暗記より、実演でマスターした方が速い!
    1つ解法で解ける解法で、たくさんの例題を見る方がマスターは速い!

    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!

    XとYが\(Y=h(X)\)となる。Xは確率密度関数\(f(x)\)に従うとき、Yの確率密度関数\(g(y)\)は、
    \(g(y)\)=\(\frac{d}{dy}F_y(y)\)=\(\frac{d}{dy}F_X (h^{-1}(y))\)=\(\frac{d}{dx}F_X(x)|_{h^{-1}(y)}\frac{dh^{-1}(y)}{dy}\)=\(f(h^{-1}(y))\frac{dh^{-1}(y)}{dy}\)

    さらに、Y=X2の場合は、理解不能な公式展開があります。公式は次の通りです。

    XとYが\(Y=X^2\)となる。Xは確率密度関数\(f(x)\)に従うとき、Yの確率密度関数\(g(y)\)は、
    \(g(y)\)=\(\frac{d}{dy}F_y(y)\)=\(\frac{d}{dy}(F_X(\sqrt{y})- F_X(-\sqrt{y}))\)
    =\(\frac{d}{dx}F_X(\sqrt{x})|_{\sqrt{y}}\frac{d}{dy}(\sqrt{y})\)-\(\frac{d}{dx}F_X(\sqrt{x})|_{-\sqrt{y}}\frac{d}{dy}(-\sqrt{y})\)
    =\(f(\sqrt{y})\frac{1}{2\sqrt{y}}- f(\sqrt{-y})(-\frac{1}{2\sqrt{y}})\)
    =\(\frac{1}{2\sqrt{y}}(f(\sqrt{y})+f(-\sqrt{y}))\)
    より
    \(g(y)\) =\(\frac{1}{2\sqrt{y}}(f(\sqrt{y})+f(-\sqrt{y}))\)

    確かに、満点の回答なのですが、

    公式理解できますか?
    何じゃこりゃ!
    と思う方が普通でしょうね。
    QCプラネッツは理解できません。。。
    なので、どうしようか? と工夫します!
    \(Y=X^2\)って、結構活用するんで、理解できないと困っちゃう!

    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

    1. \(f(x)\)と\(g(y)\)の関係が見えない。
    2. 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
    3. \(Y=aX+b\)、\(Y=X^2\)、\(Y^2=X\)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
    4. \(Y=X^2\)の場合の独自の求め方が、さらに理解できない。。。

    と、QCプラネッツも何度も諦めていました。

    \(Y=X^2\)って、結構活用するんで、理解できないと困っちゃう!

    公式から勉強する方法を変えてみる!

    でも、発想を変えて

    公式は後でいいから、自分で理解できる解き方で正解すればいいじゃん!

    として、QCプラネッツのオリジナルな解法を紹介します。

    慣れてから公式を見て、理解できればOK

    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2次式編として、
    \(Y=X^2\)型の変換を考えます。

    【例題】
    確率変数Xの確率密度関数が
    \(f(x)=\frac{1}{\sqrt{2π}}e^{-\frac{x^2}{2}}\)
    の場合、\(Y=X^2\)で与えられる確率変数Yの確率密度関数\(g(y)\)を求めよ。

    さて、困った!

    教科書見ると、

    XとYが\(Y=X^2\)となる。Xは確率密度関数\(f(x)\)に従うとき、Yの確率密度関数\(g(y)\)は、
    \(g(y)\)=\(\frac{d}{dy}F_y(y)\)=\(\frac{d}{dy}(F_X(\sqrt{y})- F_X(-\sqrt{y}))\)
    =\(\frac{d}{dx}F_X(\sqrt{x})|_{\sqrt{y}}\frac{d}{dy}(\sqrt{y})\)-\(\frac{d}{dx}F_X(\sqrt{x})|_{-\sqrt{y}}\frac{d}{dy}(-\sqrt{y})\)
    =\(f(\sqrt{y})\frac{1}{2\sqrt{y}}- f(\sqrt{-y})(-\frac{1}{2\sqrt{y}})\)
    =\(\frac{1}{2\sqrt{y}}(f(\sqrt{y})+f(-\sqrt{y}))\)
    より
    \(g(y)\) =\(\frac{1}{2\sqrt{y}}(f(\sqrt{y})+f(-\sqrt{y}))\)

    だし。。。これがわからへんねん!! 

    でも、大丈夫!

    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!

    1. \(y=x^2\)を\(x=±\sqrt{y}\)の式に直す
    2. \(f(x)\)の\(x\)に\(±\sqrt{y}\)をそのまま代入する
    3. 積分の式から\(x\)⇒\(y\)に変化するが、2次式の変換独自のやり方(難しくないのでご安心ください!)をまずは暗記!
      \( \displaystyle \int_{x_1}^{x_2} f(x)dx \) =\(\displaystyle \int_{y_1}^{y_2} (f(+\sqrt{y}) \frac{dx}{d(y+)} – f(-\sqrt{y}) \frac{dx}{d(y-)})dy \)
    4. 確率密度関数\(g(y)\)は(右辺)の積分から
      \(\displaystyle \int_{y_1}^{y_2} g(y) dy \)=\(\displaystyle \int_{y_1}^{y_2} (f(+\sqrt{y}) \frac{dx}{d(y+)} – f(-\sqrt{y}) \frac{dx}{d(y-)})dy \)

    ここで、
    ●\(\frac{dx}{d(y+)} \)=\(\frac{d(+\sqrt{y})}{d(y)} \)=\(\frac{1}{\sqrt{2π}}\)
    ●\(\frac{dx}{d(y-)} \)=\(\frac{d(-\sqrt{y})}{d(y)} \)=-\(\frac{1}{\sqrt{2π}}\)
    に注意します。

    \( \displaystyle \int_{x_1}^{x_2} f(x)dx \) =\(\displaystyle \int_{y_1}^{y_2} (f(+\sqrt{y}) \frac{dx}{d(y+)} – f(-\sqrt{y}) \frac{dx}{d(y-)})dy \)
    だけ、2次式の変換の特殊な式ですが、まずはこれだけ暗記しましょう。教科書よりはるかに易しいし覚えやすい式なはずです。
    \(Y=aX+b\)、\(Y=X^2\)、\(Y^2=X\)の変換の例題にも応用が利きます。

    解法

    では、実際に解いてみましょう。

    1.\(y=x^2\)を\(x=±\sqrt{y}\)の式に直す

    これだけ!

    2.\(f(x)\)の\(x\)に\(±\sqrt{y}\)をそのまま代入する

    \(f(x)\)に代入すると、
    \(f(x)\)= \(f(±\sqrt{y})\)=\(\frac{1}{\sqrt{2π}}e^{-\frac{\sqrt{(±y)^2}}{2}}\)
    =\(\frac{1}{\sqrt{2π}}e^{-\frac{y}{2}}\)

    3.積分の式から\(x\)⇒\(y\)に変換

    xの範囲からyの範囲に変えます。

    変換 下端 上端
    x -∞
    y 0

    xは-∞⇒∞増加しますが、yはxの2乗なので、0⇒∞と拡大しますね。

    積分は、QCプラネッツのオリジナル暗記式を持ってきましょう。
    \( \displaystyle \int_{-∞}^{∞} f(x)dx \) =\(\displaystyle \int_{0}^{∞} (f(+\sqrt{y}) \frac{dx}{d(y+)} – f(-\sqrt{y}) \frac{dx}{d(y-)})dy \)

    4.確率密度関数\(g(y)\)は(右辺)の積分から導出

    \( \displaystyle \int_{-∞}^{∞} f(x)dx \) =\(\displaystyle \int_{0}^{∞} (f(+\sqrt{y}) \frac{dx}{d(y+)} – f(-\sqrt{y}) \frac{dx}{d(y-)})dy \)
    =\(\displaystyle \int_{0}^{∞} (\frac{1}{\sqrt{2π}}e^{-\frac{y}{2}} \frac{1}{2\sqrt{y}}-\frac{1}{\sqrt{2π}}e^{-\frac{y}{2}} (-\frac{1}{2\sqrt{y}}))dy\)
    =\(\displaystyle \int_{0}^{∞} \frac{1}{\sqrt{2π}}e^{-\frac{y}{2}} \frac{1}{\sqrt{y}}dy\)
    =\(\displaystyle \int_{0}^{∞} g(y) dy\)

    よって
    \(g(y)=\frac{1}{\sqrt{2π}}e^{-\frac{y}{2}} \frac{1}{\sqrt{y}}\)
    できましたね!

    計算結果が重要!

    (f(x))はN(0,1)の正規分布の式ですが、2乗に変換した
    (g(y))は自由度1のχ2乗分布の式になっています。

    正規分布とχ2乗分布をつなぐ重要な問いとなります。

    正規分布とχ2乗分布をつなぐ重要な式だから、自分で理解できる解き方で行きたい!

    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(2次式編)」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!

  • 1変数の確率変数の変換がよくわかる(1次式編)

    1変数の確率変数の変換がよくわかる(1次式編)

    「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

    1変数の確率変数の変換がよくわかる(1次式編)
    • 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!
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    ①確率変数の変換は高校数学でほぼイケます!大丈夫!

    確率変数の変換は難しいけど、
    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!
    確率変数の変換は高校数学でほぼイケます!大丈夫!
    1つ条件があります!

    それは、

    公式暗記より、実演でマスターした方が速い!
    1つ解法で解ける解法で、たくさんの例題を見る方がマスターは速い!

    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!

    XとYが\(Y=h(X)\)となる。Xは確率密度関数\(f(x)\)に従うとき、Yの確率密度関数\(g(y)\)は、
    \(g(y)\)=\(\frac{d}{dy}F_y(y)\)=\(\frac{d}{dy}F_X (h^{-1}(y))\)=\(\frac{d}{dx}F_X(x)|_{h^{-1}(y)}\frac{dh^{-1}(y)}{dy}\)=\(f(h^{-1}(y))\frac{dh^{-1}(y)}{dy}\)

    確かに、満点の回答なのですが、

    公式理解できますか?
    何じゃこりゃ!
    と思う方が普通でしょうね。
    QCプラネッツは理解できません。。。
    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

    1. \(f(x)\)と\(g(y)\)の関係が見えない。
    2. 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
    3. \(Y=aX+b\)、\(Y=X^2\)、\(Y^2=X\)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
    4. などなど

    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

    公式は後でいいから、自分で理解できる解き方で正解すればいいじゃん!

    として、QCプラネッツのオリジナルな解法を紹介します。

    慣れてから公式を見て、理解できればOK

    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1次式編として、
    \(Y=aX+b\)型の変換を考えます。

    【例題】
    確率変数Xの確率密度関数が
    \(f(x)=1-|x|\) (-1 ≥ \(x\) ≥1 ,その他0)
    の場合、\(Y=4X+3\)で与えられる確率変数Yの確率密度関数\(g(y)\)を求めよ。

    公式は使いません。なお、1次式の変換の公式は、
    \(g(y)=\frac{1}{|a|} f(\frac{y-b}{a})\)
    ですが、特に\(\frac{1}{|a|}\)がなぜ必要か?が理解するのが難しいです。

    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1変数の確率変換でも同様の方法でイケます!

    1. \(y=ax+b\)を\(x=\frac{y-b}{a}\)の式に直す
    2. \(f(x)\)の\(x\)に\(\frac{y-b}{a}\)をそのまま代入する
    3. 積分の式から\(x\)⇒\(y\)に変換
      \( \displaystyle \int_{x_1}^{x_2} f(x)dx \) =\(\displaystyle \int_{y_1}^{y_2} f(\frac{y-b}{a}) \frac{dx}{dy} dy \)
    4. 確率密度関数\(g(y)\)は(右辺)の積分から
      \(g(y)= f(\frac{y-b}{a}) \frac{dx}{dy}\)

    \(g(y)\)についての積分の式は、
    \( \displaystyle \int_{y_1}^{y_2} g(y)dx \)
    なので、この式に合うように、
    \(g(y)= f(\frac{y-b}{a}) \frac{dx}{dy}\)
    とすればOKですね!

    やっていること自体は、高校の数学レベルです。dxをdyに変えるために dx/dy×dyとする方法も大学入試で頻出です!

    結局、
    \(g(y)= f(\frac{y-b}{a}) \frac{dx}{dy}\)
    が、公式
    \(g(y)=\frac{1}{|a|} f(\frac{y-b}{a})\)
    に一致しますが、

    \(Y=aX+b\)、\(Y=X^2\)、\(Y^2=X\)の変換の例題にも応用が利きます。

    解法

    では、実際に解いてみましょう。

    1.\(y=ax+b\)を\(x=\frac{y-b}{a}\)の式に直す

    \(y=4x+3\)を\(x=\frac{y-3}{4}\)に変えます。これだけ!

    2.\(f(x)\)の\(x\)に\(\frac{y-b}{a}\)をそのまま代入する

    \(f(x)\)に代入すると、
    \(f(x)\)= \(f(\frac{y-3}{4})\)=1-|\(\frac{y-3}{4}\)|

    3.積分の式から\(x\)⇒\(y\)に変換

    xの範囲からyの範囲に変えます。

    変換 下端 上端
    x -1 1
    y -1 7

    xは-1⇒1と2増加しますが、yは-1⇒7と8増加の4倍拡大しますね。

    積分は
    \( \displaystyle \int_{-1}^{1} f(x)dx \) =\(\displaystyle \int_{-1}^{7} f(\frac{y-b}{a}) \frac{dx}{dy} dy \)

    さらに、
    \(\frac{dx}{dy}\)=\(\frac{1}{4}\)
    なので、代入すると、

    積分は
    \( \displaystyle \int_{-1}^{1} f(x)dx \) =\(\displaystyle \int_{-1}^{7} f(\frac{y-b}{a}) \frac{1}{4} dy \)

    4.確率密度関数\(g(y)\)は(右辺)の積分から導出

    よって、4.確率密度関数\(g(y)\)は(右辺)の積分から
    \(g(y)=f(\frac{y-b}{a}) \frac{1}{4}\)
    より、
    \(g(y)= \frac{1}{4}(1-|\frac{y-3}{4}|)\)

    図で比較すると、

    確率変数の変換1

    横に広がった分、縦が縮んだイメージ。確かにそうですね!

    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(1次式編)」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!

  • 【まとめ】畳み込み積分がよくわかる

    【まとめ】畳み込み積分がよくわかる

    「畳み込み積分が、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

    【まとめ】畳み込み積分がよくわかる
    • ①畳み込み積分とは
    • ➁積分区間の求め方がよくわかる
    • ➂いろいろな確率密度関数どうしの畳み込み積分
    • ➃畳み込み積分関連記事のご紹介
    教科書に書いているけど、畳み込み積分が難しくて計算できず困っていませんか?
    1. 「畳み込み」って何かがイメージできない?
    2. 積分区間の求め方がいまいちわからない
    3. どんな関数を畳み込み積分使うのか?
    4. 事例が少ないから勉強してもわからない

    など、畳み込み積分で苦しむので、畳み込み積分をわかりやすく解説しました!

    高校数学がわかれば、畳み込み積分は十分できます! 大丈夫!
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    1. 「畳み込み」は実はすでに中高数学でやっている!
    2. 積分区間の求め方を丁寧に解説(高2数学でOK)
    3. 畳み込み積分の事例を解説(計算できるものとできないものがある)
    4. よく使う確率分布関数の事例をすべて解説!
    5. 全記事とも、1つの解法で解いているので、その解法さえ理解できたらOK

    畳み込み積分に関するサイトや教科書を読んでも、QCプラネッツ自身も理解がいまいちでした。苦心して学んだ末、簡単にマスターできるものをブログで解説します!

    ①畳み込み積分とは

    畳み込み積分の基本をまとめた関連記事を確認ください。
    簡単にわかる解説と、身近な事例を挙げています。高校数学で理解できるレベルなので安心ください。

    畳み込み積分がよくわかる(一様分布どうし)
    畳み込み積分が計算できますか?本記事では畳み込み積分のイメージを高校数学を使ってわかりやすく解説し、さらに一様分布を使った畳み込み積分の計算を途中経過を一切端折らずに解説しています。畳み込み積分の計算ができず困っている方は必見です。

    ➁積分区間の求め方がよくわかる

    こんな悩みがありませんか?

    最初の式では、積分区間が[-∞、∞]なのに、いつのまにか[0,z]などの有限な区間に変わっていたり、場合分けが発生したりして、理解できず困っている!!

    これは、QCプラネッツ自身のリアルな悩みでした。あなたもどうでしょうか?

    【大丈夫!】畳み込み積分の解説記事で積分区間を丁寧に解説!

    例えば、下の関連記事などに、積分区間を丁寧に解説しています。

    畳み込み積分がよくわかる(一様分布と指数分布)
    畳み込み積分が計算できますか?本記事では畳み込み積分のイメージを高校数学を使ってわかりやすく解説し、さらに一様分布と指数分布を組み合わせた畳み込み積分の計算を途中経過を一切端折らずに解説しています。 畳み込み積分の計算ができず困っている方は必見です。

    積分区間の考え方のポイント

    3つあります。

    1. 2つの関数の変数x,yの制約条件をxy平面に図示する
    2. z=x+yとかz=x-yなどで畳み込み積分するが、この式をy=の式に直して、xy平面に図示する
    3. y=の式に直して、xy平面に図示するときにxyの制約条件によって場合分けの有無を確認する。

    関連記事で、視覚的に理解できるように解説していますので、ご確認ください。高2数学の「領域」がわかればOKです。

    ➂いろいろな確率密度関数どうしの畳み込み積分

    畳み込み積分が苦手な理由あるある

    教科書や他のサイトでは、

    一部の確率分布関数の畳み込み積分しか、事例がないので、断片的にしか理解ができず、困っている
    でも、確率分布関数も苦手意識が強く、簡単に積分できなから困っている!

    なので、QCプラネッツはよく使う確率分布関数を使って畳み込み積分やってみました!

    QCプラネッツが取り扱う確率分布関数

    以下の分布関数を例に、総当たりで畳み込み積分を実施しました。

    1. 一様分布
    2. 指数分布
    3. 正規分布
    4. ポアソン分布
    5. χ2乗分布

    これだけあれば、十分でしょう!

    畳み込み積分 総当たり表

    解析した関数どうしの総当たり表です。

    一様分布 指数分布 正規分布 ポアソン分布 χ2分布
    一様分布
    指数分布
    正規分布
    ポアソン分布
    χ2分布

    畳み込み積分の解析結果

    実は、

    畳み込み積分できる組み合わせと
    できない組み合わせがある!

    実際は以下の結果です。
    ・畳み込み積分できた組み合わせは「●」、
    ・一部の条件だけ畳み込み積分できた組み合わせは「△」、
    ・できなかった組み合わせは「×」
    で表記します。積分はできるものとできないものがあるので、仕方がありません。

    一様分布 指数分布 正規分布 ポアソン分布 χ2分布
    一様分布 × ×
    指数分布 ×
    正規分布 × ×
    ポアソン分布 ×
    χ2分布

    つまり、

    畳み込み積分できた組み合わせだけが教科書や他のサイトにあるが、それ以外は計算できないから出てこない。全パターンを解説するのはQCプラネッツだけです!

    ➃畳み込み積分関連記事のご紹介

    まとめて紹介します。ここに確認ください。上から1つずつ読んでいただくと順序よく理解できます!

    畳み込み積分がよくわかる(一様分布どうし)
    畳み込み積分が計算できますか?本記事では畳み込み積分のイメージを高校数学を使ってわかりやすく解説し、さらに一様分布を使った畳み込み積分の計算を途中経過を一切端折らずに解説しています。畳み込み積分の計算ができず困っている方は必見です。

    畳み込み積分がよくわかる(一様分布と指数分布)
    畳み込み積分が計算できますか?本記事では畳み込み積分のイメージを高校数学を使ってわかりやすく解説し、さらに一様分布と指数分布を組み合わせた畳み込み積分の計算を途中経過を一切端折らずに解説しています。 畳み込み積分の計算ができず困っている方は必見です。

    畳み込み積分がよくわかる(指数分布と指数分布)
    畳み込み積分が計算できますか?本記事では畳み込み積分のイメージを高校数学を使ってわかりやすく解説し、さらに指数分布どうしを組み合わせた畳み込み積分の計算を途中経過を一切端折らずに解説しています。 畳み込み積分の計算ができず困っている方は必見です。

    畳み込み積分がよくわかる(正規分布どうし、再生性)
    畳み込み積分が計算できますか?本記事では畳み込み積分のイメージを高校数学を使ってわかりやすく解説し、さらに正規分布どうしを組み合わせた畳み込み積分の計算を途中経過を一切端折らずに解説しています。 畳み込み積分の計算ができず困っている方は必見です。

    畳み込み積分がよくわかる(ポアソン分布どうし、再生性)
    畳み込み積分が計算できますか?本記事では畳み込み積分のイメージを高校数学を使ってわかりやすく解説し、さらにポアソン分布どうしを組み合わせた畳み込み積分の計算を途中経過を一切端折らずに解説しています。 畳み込み積分の計算ができず困っている方は必見です。

    畳み込み積分がよくわかる(ポアソン分布と他の分布関数)
    畳み込み積分が計算できますか?本記事では畳み込み積分のイメージを高校数学を使ってわかりやすく解説し、さらにポアソン分布と他の分布関数どうしを組み合わせた畳み込み積分の計算を途中経過を一切端折らずに解説しています。畳み込み積分の計算ができず困っている方は必見です。

    畳み込み積分がよくわかる(正規分布と一様分布)
    畳み込み積分が計算できますか?本記事では畳み込み積分のイメージを高校数学を使ってわかりやすく解説し、さらに正規分布と一様分布どうしの畳み込み積分の計算を途中経過を一切端折らずに解説しています。畳み込み積分の計算ができず困っている方は必見です。

    畳み込み積分がよくわかる(正規分布と指数分布)
    畳み込み積分が計算できますか?本記事では畳み込み積分のイメージを高校数学を使ってわかりやすく解説し、さらに正規分布と指数分布どうしの畳み込み積分の計算を途中経過を一切端折らずに解説しています。 畳み込み積分の計算ができず困っている方は必見です。

    畳み込み積分がよくわかる(χ2乗分布どうし)
    畳み込み積分が計算できますか?本記事では畳み込み積分のイメージを高校数学を使ってわかりやすく解説し、さらにχ2乗分布どうしを組み合わせた畳み込み積分の計算を途中経過を一切端折らずに解説しています。畳み込み積分の計算ができず困っている方は必見です。

    畳み込み積分がよくわかる(χ2乗分布と他の分布関数)
    畳み込み積分が計算できますか?本記事では畳み込み積分のイメージを高校数学を使ってわかりやすく解説し、さらにχ2乗分布と他の分布関数を組み合わせた畳み込み積分の計算を途中経過を一切端折らずに解説しています。畳み込み積分の計算ができず困っている方は必見です。

    畳み込み積分は1つの解法で、さまざまな分布関数を代入できるのですが、積分ができる・できない場合があります。教科書では、積分ができる場合のみ解説していますが、事例が少ないため理解が十分できない問題があります。

    QCプラネッツでは積分ができない場合も記事で解説しています。

    いろいろな関数を使って畳み込み積分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

    「【まとめ】畳み込み積分がよくわかる」を解説しました。

    • ①畳み込み積分とは
    • ➁積分区間の求め方がよくわかる
    • ➂いろいろな確率密度関数どうしの畳み込み積分
    • ➃畳み込み積分関連記事のご紹介

  • 畳み込み積分がよくわかる(χ2乗分布と他の分布関数)

    畳み込み積分がよくわかる(χ2乗分布と他の分布関数)

    「畳み込み積分が、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

    畳み込み積分がよくわかる(χ2乗分布と他の分布関数)
    • ①畳み込み積分とは
    • ➁畳み込み積分(χ2乗分布と一様分布)
    • ➂畳み込み積分(χ2乗分布と指数分布)
    • ➃畳み込み積分(χ2乗分布と正規分布)

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    QC検定®1級合格したい方、QCに必要な数学をしっかり学びたい方におススメです。
    QC検定®1級、2級、統計検定2級以上の数学スキルを磨くのに苦戦していませんか? 広大すぎる統計学、微分積分からQC・統計に勝てるための60題に厳選した問題集を紹介します。是非ご購入いただき、勉強してスキルを高めましょう。

    χ2乗分布と他の分布関数との畳み込み積分の解説はどこにもありません。

    なぜなら、計算できないから。

    でも、実際やってみて、どこが計算できないのか、くらいはやってみましょう!

    ①畳み込み積分とは

    畳み込み積分の基本をまとめた関連記事を確認ください。
    簡単にわかる解説と、身近な事例を挙げています。高校数学で理解できるレベルなので安心ください。

    畳み込み積分がよくわかる(一様分布どうし)
    畳み込み積分が計算できますか?本記事では畳み込み積分のイメージを高校数学を使ってわかりやすく解説し、さらに一様分布を使った畳み込み積分の計算を途中経過を一切端折らずに解説しています。畳み込み積分の計算ができず困っている方は必見です。

    ➁畳み込み積分(χ2乗分布と一様分布)

    例題

    2つの関数
    ●\(f(x)\)=\( a \) (\(x\) ≥ 0, \(a\) ≥ 0)
    ●\(g_m(y)\)=\(\frac{1}{2^{\frac{m}{2}}Γ(\frac{m}{2})} y^{\frac{m}{2}-1} e^{-\frac{1}{2}y}\) (\(y\) ≥ 0)
    において、Z=X+Yを満たす確率密度関数\(h(z)\)を作れ。

    難しい!と思ってしまいますが、落ち着いて解きましょう。次の3stepで解いていきます。

    1. 畳み込み積分の式を作る
    2. 積分区間を確認(ここが一番難しい)
    3. 積分区間の場合分けに合わせて丁寧に計算

    解法step1(畳み込み積分の式を作る)

    \( h(x)= \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} f(t)g(x-t)dt \)

    \((t)+(x-t)=x\)の関係が成り立っています。

    解法step2(積分区間を確認)

    x,yの制約条件は 0 ≤ x , 0 ≤ yです。

    領域を図示します。

    畳み込み積分3-1

    その領域内で z=x+yを考えます。

    z=x+yをy=-x+zとして、xy平面で傾き-1,y切片zの直線を考える

    畳み込み積分2-2

    y=-x+zが積分領域内にどう入るかによって場合分けを網羅する!

    すると、下図のように積分パターンは2パターンに場合分けされます。

    畳み込み積分3-2

    ●①は(x,y)=(0,0)以上 (つまり0 ≤ z)なので、図のように、x=0~zの区間で積分
    ●➁は(x,y)=(0,0)以下(つまりz ≤ 0)で、積分領域外なので、h(z)=0
    より①だけ積分すればよいわけですね。

    難しそうに見えますが、この場合分けも高校数学、領域のところで学ぶ内容です。

    x,yの積分領域に制限があると、畳み込み積分は場合分けして積分しないといけない面倒臭さがあります。

    解法step3(積分計算)

    積分区間は全領域[o,z]で、畳み込み積分をします。

    \( h(z)= \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} f(x)g_m(z-x)dx \)
    \(= \displaystyle \int_{0}^{z} a g_m(z-x)dx \)
    \(= a \frac{1}{2^{\frac{m}{2}}Γ(\frac{m}{2})} \displaystyle \int_{0}^{z} (z-x)^{\frac{m}{2}-1} e^{-\frac{1}{2}(z-x)} dx\)
    \(= a \frac{ e^{-\frac{z}{2}}}{2^{\frac{m}{2}}Γ(\frac{m}{2})} \)\(\displaystyle \int_{0}^{z} (z-x)^{\frac{m}{2}-1} e^{\frac{x}{2}} dx\)

    問題がありまして、

    \(\displaystyle \int_{0}^{z} (z-x)^{\frac{m}{2}-1} e^{\frac{x}{2}} dx\)
    が積分困難!

    これ以上は解析が困難です。なので、χ2乗分布と一様分布の畳み込み積分は考えなくてもよいとわかり
    ます。

    ➂畳み込み積分(χ2乗分布と指数分布)

    例題

    2つの関数
    ●\(f(x)\)=\( e^{-ax} \) (\(x\) ≥ 0, \(a\) ≥ 0)
    ●\(g_m(y)\)=\(\frac{1}{2^{\frac{m}{2}}Γ(\frac{m}{2})} y^{\frac{m}{2}-1} e^{-\frac{1}{2}y}\) (\(y\) ≥ 0)
    において、Z=X+Yを満たす確率密度関数\(h(z)\)を作れ。

    難しい!と思ってしまいますが、落ち着いて解きましょう。次の3stepで解いていきます。

    1. 畳み込み積分の式を作る
    2. 積分区間を確認(ここが一番難しい)
    3. 積分区間の場合分けに合わせて丁寧に計算

    解法step1(畳み込み積分の式を作る)

    \( h(x)= \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} f(t)g(x-t)dt \)

    \((t)+(x-t)=x\)の関係が成り立っています。

    解法step2(積分区間を確認)

    x,yの制約条件は 0 ≤ x , 0 ≤ yです。

    一様分布と同じで、x=0~zの区間で積分すればOKです。

    解法step3(積分計算)

    積分区間は全領域[o,z]で、畳み込み積分をします。

    \( h(z)= \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} f(x)g_m(z-x)dx \)
    \(= \displaystyle \int_{0}^{z} e^{-ax} g_m(z-x)dx \)
    \(= \frac{1}{2^{\frac{m}{2}}Γ(\frac{m}{2})} \displaystyle \int_{0}^{z} e^{-ax} (z-x)^{\frac{m}{2}-1} e^{-\frac{1}{2}(z-x)} dx\)
    \(= \frac{ e^{-\frac{z}{2}}}{2^{\frac{m}{2}}Γ(\frac{m}{2})} \)\(\displaystyle \int_{0}^{z} (z-x)^{\frac{m}{2}-1} e^{(\frac{1}{2}-a}) dx\)
    =(式1)

    問題がありまして、

    \(a=\frac{1}{2}\)以外は\(\displaystyle \int_{0}^{z} (z-x)^{\frac{m}{2}-1} e^{(\frac{1}{2}-a}) dx\)
    が積分困難!

    なので、
    \(e^{(\frac{1}{2}-a})=e^0=1\)
    つまり、
    \(a=\frac{1}{2}\)について解析します。

    \(a=\frac{1}{2}\)の場合

    (式1)は

    (式1)
    =\( \frac{ e^{-\frac{z}{2}}}{2^{\frac{m}{2}}Γ(\frac{m}{2})} \)\(\displaystyle \int_{0}^{z} (z-x)^{\frac{m}{2}-1}) dx\)
    =\( \frac{ e^{-\frac{z}{2}}}{2^{\frac{m}{2}}Γ(\frac{m}{2})} \)\(\frac{2}{m+1}\left[(z-x)^{\frac{m+1}{2}}\right]_0^z\)
    =\( \frac{ e^{-\frac{z}{2}}}{2^{\frac{m}{2}}Γ(\frac{m}{2})}\)\(\frac{2}{m+1} z^{\frac{m+1}{2}} \)

    何とか、積分できました!

    ➃畳み込み積分(χ2乗分布と正規分布)

    例題

    2つの関数
    ●\(f(x)\)=\( e^{\frac{1}{2}x^2} \)
    ●\(g_m(y)\)=\(\frac{1}{2^{\frac{m}{2}}Γ(\frac{m}{2})} y^{\frac{m}{2}-1} e^{-\frac{1}{2}y}\) (\(y\) ≥ 0)
    において、Z=X+Yを満たす確率密度関数\(h(z)\)を作れ。

    難しい!と思ってしまいますが、落ち着いて解きましょう。次の3stepで解いていきます。

    1. 畳み込み積分の式を作る
    2. 積分区間を確認(ここが一番難しい)
    3. 積分区間の場合分けに合わせて丁寧に計算

    解法step1(畳み込み積分の式を作る)

    \( h(x)= \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} f(t)g(x-t)dt \)

    \((t)+(x-t)=x\)の関係が成り立っています。

    解法step2(積分区間を確認)

    x,yの制約条件は 0 ≤ yです。

    結局、積分できないオチなので、不定積分を見ていきましょう。

    解法step3(積分計算)

    不定積分だけ考えて、畳み込み積分をします。

    \( h(z)= \displaystyle \int_{}^{} f(x)g_m(z-x)dx \)
    \(= \displaystyle \int_{}^{} e^{-\frac{1}{2}x^2} g_m(z-x)dx \)
    \(= \frac{1}{2^{\frac{m}{2}}Γ(\frac{m}{2})} \displaystyle \int_{}^{} (z-x)^{\frac{m}{2}-1} e^{-\frac{1}{2}(z-x)} e^{-\frac{1}{2}x^2} dx\)

    問題がありまして、

    \(\displaystyle \int_{}^{} (z-x)^{\frac{m}{2}-1} e^{-\frac{1}{2}(z-x)} e^{-\frac{1}{2}x^2} dx\)
    が積分困難!

    これ以上は解析が困難です。なので、χ2乗分布と正規分布の畳み込み積分は考えなくてもよいとわかります。

    畳み込み積分は1つの解法で、さまざまな分布関数を代入できるのですが、積分ができる・できない場合があります。教科書では、積分ができる場合のみ解説していますが、事例が少ないため理解が十分できない問題があります。

    QCプラネッツでは積分ができない場合も記事で解説しています。

    χ2乗分布では、ごく一部の指数分布のみ畳み込み積分ができることがわかりました。

    いろいろな関数を使って畳み込み積分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

    「畳み込み積分がよくわかる(χ2乗分布と他の分布関数)」を解説しました。

    • ①畳み込み積分とは
    • ➁畳み込み積分(χ2乗分布と一様分布)
    • ➂畳み込み積分(χ2乗分布と指数分布)
    • ➃畳み込み積分(χ2乗分布と正規分布)

  • 畳み込み積分がよくわかる(χ2乗分布どうし)

    畳み込み積分がよくわかる(χ2乗分布どうし)

    「畳み込み積分が、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

    畳み込み積分がよくわかる(χ2乗分布どうし)
    • ①畳み込み積分とは
    • ➁畳み込み積分(X+Y=Z)
    • ➂畳み込み積分(X-Y=Z)は計算できない
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    ①畳み込み積分とは

    畳み込み積分の基本をまとめた関連記事を確認ください。
    簡単にわかる解説と、身近な事例を挙げています。高校数学で理解できるレベルなので安心ください。

    畳み込み積分がよくわかる(一様分布どうし)
    畳み込み積分が計算できますか?本記事では畳み込み積分のイメージを高校数学を使ってわかりやすく解説し、さらに一様分布を使った畳み込み積分の計算を途中経過を一切端折らずに解説しています。畳み込み積分の計算ができず困っている方は必見です。

    ➁畳み込み積分(X+Y=Z)

    χ2乗分布どうしの畳み込み積分を解析します。ちょっと難しいけど、

    ●χ2乗分布の確率分布関数に慣れよう!
    ●Γ(ガンマ)関数やB(ベータ)関数に慣れよう!

    畳み込み積分の解析方法は、たとえ関数が複雑でも同じです。

    例題

    2つの関数
    ●\(f_n(x)\)=\(\frac{1}{2^{\frac{n}{2}}Γ(\frac{n}{2})} x^{\frac{n}{2}-1} e^{-\frac{1}{2}x}\) (\(x\) ≥ 0)
    ●\(f_m(y)\)=\(\frac{1}{2^{\frac{n}{2}}Γ(\frac{n}{2})} y^{\frac{n}{2}-1} e^{-\frac{1}{2}y}\) (\(y\) ≥ 0)
    において、Z=X+Yを満たす確率密度関数\(h(z)\)を作れ。

    難しい!と思ってしまいますが、落ち着いて解きましょう。次の3stepで解いていきます。

    1. 畳み込み積分の式を作る
    2. 積分区間を確認(ここが一番難しい)
    3. 積分区間の場合分けに合わせて丁寧に計算

    解法step1(畳み込み積分の式を作る)

    \( h(x)= \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} f(t)g(x-t)dt \)

    \((t)+(x-t)=x\)の関係が成り立っています。

    解法step2(積分区間を確認)

    x,yの制約条件は 0 ≤ x ≤ T, 0 ≤ yです。

    領域を図示します。

    畳み込み積分3-1

    その領域内で z=x+yを考えます。

    z=x+yをy=-x+zとして、xy平面で傾き-1,y切片zの直線を考える

    畳み込み積分2-2

    y=-x+zが積分領域内にどう入るかによって場合分けを網羅する!

    すると、下図のように積分パターンは2パターンに場合分けされます。

    畳み込み積分3-2

    ●①は(x,y)=(0,0)以上 (つまり0 ≤ z)なので、図のように、x=0~zの区間で積分
    ●➁は(x,y)=(0,0)以下(つまりz ≤ 0)で、積分領域外なので、h(z)=0
    より①だけ積分すればよいわけですね。

    難しそうに見えますが、この場合分けも高校数学、領域のところで学ぶ内容です。

    x,yの積分領域に制限があると、畳み込み積分は場合分けして積分しないといけない面倒臭さがあります。

    解法step3(積分計算)

    積分区間は全領域[o,z]で、畳み込み積分をします。

    \( h(z)= \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} f_n(x)f_m(z-x)dx \)
    \(= \displaystyle \int_{0}^{z} f_n(x)f_m(z-x)dx \)
    \(=\displaystyle \int_{0}^{z} \)\(\frac{1}{2^{\frac{n}{2}}Γ(\frac{n}{2})} x^{\frac{n}{2}-1} e^{-\frac{1}{2}x}\) \(\frac{1}{2^{\frac{m}{2}}Γ(\frac{m}{2})} (z-x)^{\frac{m}{2}-1} e^{-\frac{1}{2}(z-x)} dx\)
    =(式1)

    xに関係のない、定数項やzを∫の前に出しましょう。
    (式1)
    \(= \frac{1}{2^{\frac{n+m}{2}}Γ(\frac{n}{2})Γ(\frac{m}{2})} e^{-\frac{1}{2}z}\)\(\displaystyle \int_{0}^{z} \)\( x^{\frac{n}{2}-1} (z-x)^{\frac{m}{2}-1}dx\)
    =(式2)

    さらに、ここで、\(u=\frac{x}{z}\)と置いて、
    ●\(dx=zdu\)
    ●積分区間 0~z ⇒ 0~1
    に変えて、積分の式をベータ関数表記に持ち込みます。(積分計算が難しいので、他の関数に置き換えるなどの工夫するところが大学数学の難しいところですね。)

    (式2)
    \(= \frac{1}{2^{\frac{n+m}{2}}Γ(\frac{n}{2})Γ(\frac{m}{2})} e^{-\frac{1}{2}z}\)\(\displaystyle \int_{0}^{1} \)\( (uz)^{\frac{n}{2}-1} (z(1-u))^{\frac{m}{2}-1}dx\)
    \(= \frac{1}{2^{\frac{n+m}{2}}Γ(\frac{n}{2})Γ(\frac{m}{2})} e^{-\frac{1}{2}z} z^{\frac{n+m}{2}-1}\)\(\displaystyle \int_{0}^{1} \)\( u^{\frac{n}{2}-1} (1-u)^{\frac{m}{2}-1}du\)
    =(式3)

    ここで、ベータ関数を導入します。
    \(B(\frac{n}{2},\frac{m}{2})\)=\(\displaystyle \int_{0}^{1} \)\( u^{\frac{n}{2}-1} (1-u)^{\frac{m}{2}-1}du\)
    (式3)に代入すると

    (式3)
    =\( \frac{1}{2^{\frac{n+m}{2}}Γ(\frac{n}{2})Γ(\frac{m}{2})} e^{-\frac{1}{2}z} z^{\frac{n+m}{2}-1}\)\(B(\frac{n}{2},\frac{m}{2}) \)
    =(式4)

    ここで、Γ(ガンマ)関数とB(ベータ)関数の関係を用いると
    \(B(\frac{n}{2},\frac{m}{2}) \)=\(\frac{Γ(\frac{n}{2})Γ(\frac{m}{2})}{Γ(\frac{n+m}{2})}\)
    となるので、(式4)に代入します。

    (式4)
    =\( \frac{1}{2^{\frac{n+m}{2}}} Γ(\frac{n+m}{2}) z^{\frac{n+m}{2}-1} e^{-\frac{1}{2}z}\)
    =\(f_{n+m}(x)\)
    =(式5)

    まとめると、

    \(f_{n+m}(x)= \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} f_n(x)f_m(z-x)dx \)
    畳み込み積分すると和のすればよいという面白い結果になります。

    ➂畳み込み積分(X-Y=Z)は計算できない

     

    X+Y=ZからX-Y=Zに変えますが、解き方は全く同じです。でも端折らずに解説します。統計学は途中経過を端折ると読者が困ってしまいますから。

    計算は途中で終わりますが、そこまではやってみましょう。
    計算ができない問いは教科書に出て来ませんが、それでは理解が十分できません。

    例題

    2つの関数
    ●\(f_n(x)\)=\(\frac{1}{2^{\frac{n}{2}}Γ(\frac{n}{2})} x^{\frac{n}{2}-1} e^{-\frac{1}{2}x}\) (\(x\) ≥ 0)
    ●\(f_m(y)\)=\(\frac{1}{2^{\frac{n}{2}}Γ(\frac{n}{2})} y^{\frac{n}{2}-1} e^{-\frac{1}{2}y}\) (\(y\) ≥ 0)
    において、Z=X-Yを満たす確率密度関数\(h(z)\)を作れ。

    難しい!と思ってしまいますが、落ち着いて解きましょう。次の3stepで解いていきます。

    1. 畳み込み積分の式を作る
    2. 積分区間を確認(ここが一番難しい)
    3. 積分区間の場合分けに合わせて丁寧に計算

    解法step1(畳み込み積分の式を作る)

    \( h(x)= \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} f(t)g(t-x)dt \)

    \((t)-(t-x)=x\)の関係が成り立っています。

    解法step2(積分区間を確認)

    x,yの制約条件は 0 ≤ x ≤ T, 0 ≤ yです。

    領域を図示します。

    畳み込み積分3-1

    その領域内で z=x-yを考えます。

    z=x-yをy=x-zとして、xy平面で傾き1,y切片-zの直線を考える

    畳み込み積分2-5

    y=x-zが積分領域内にどう入るかによって場合分けを網羅する!

    すると、下図のように積分パターンは2パターンに場合分けされます。

    畳み込み積分3-5

    ●①は(x,y)=(0,0)以上 (つまり0 ≤ z)なので、図のように、x=0~∞の区間で積分
    ●➁は(x,y)=(0,0)以下(つまりz ≤ 0)で、図のように、x=-z~∞の区間で積分

    難しそうに見えますが、この場合分けも高校数学、領域のところで学ぶ内容です。

    解法step3(積分計算)

    積分区間の場合分けに関係なく、積分が途中までしかできないので、積分区間は全領域[o,∞]の場合のみについて、畳み込み積分をします。

    \( h(z)= \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} f_n(x)f_m(x-z)dx \)
    \(= \displaystyle \int_{0}^{\infty } f_n(x)f_m(x-z)dx \)
    \(=\displaystyle \int_{0}^{\infty } \)\(\frac{1}{2^{\frac{n}{2}}Γ(\frac{n}{2})} x^{\frac{n}{2}-1} e^{-\frac{1}{2}x}\) \(\frac{1}{2^{\frac{m}{2}}Γ(\frac{m}{2})} (x-z)^{\frac{m}{2}-1} e^{-\frac{1}{2}(x-z)} dx\)
    =(式1)

    xに関係のない、定数項やzを∫の前に出しましょう。
    (式1)
    \(= \frac{1}{2^{\frac{n+m}{2}}Γ(\frac{n}{2})Γ(\frac{m}{2})} e^{\frac{1}{2}z}\)\(\displaystyle \int_{0}^{\infty } \)\( x^{\frac{n}{2}-1} (x-z)^{\frac{m}{2}-1} e^{-x}dx\)
    =(式2)

    実は、(式2)の
    \(\displaystyle \int_{0}^{\infty } \)\( x^{\frac{n}{2}-1} (x-z)^{\frac{m}{2}-1} e^{-x}dx\)
    がこれ以上解析できません。

    なので、ここまでで終わってしまいます。

    まとめると、

    畳み込み積分は1つの解法で、さまざまな分布関数を代入できるのですが、積分ができる・できない場合があります。教科書では、積分ができる場合のみ解説していますが、事例が少ないため理解が十分できない問題があります。

    QCプラネッツでは積分ができない場合も記事で解説しています。

    いろいろな関数を使って畳み込み積分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

    「畳み込み積分がよくわかる(畳み込み積分がよくわかる(正規分布と指数分布)」を解説しました。

    • ①畳み込み積分とは
    • ➁畳み込み積分(X+Y=Z)
    • ➂畳み込み積分(X-Y=Z)は計算できない

  • 畳み込み積分がよくわかる(正規分布と指数分布)

    畳み込み積分がよくわかる(正規分布と指数分布)

    「畳み込み積分が、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

    畳み込み積分がよくわかる(正規分布と指数分布)
    • ①畳み込み積分とは
    • ➁畳み込み積分(X+Y=Z)
    • ➂畳み込み積分(X-Y=Z)は(X+Y=Zと同じ結果になる!)
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    ①畳み込み積分とは

    畳み込み積分の基本をまとめた関連記事を確認ください。
    簡単にわかる解説と、身近な事例を挙げています。高校数学で理解できるレベルなので安心ください。

    畳み込み積分がよくわかる(一様分布どうし)
    畳み込み積分が計算できますか?本記事では畳み込み積分のイメージを高校数学を使ってわかりやすく解説し、さらに一様分布を使った畳み込み積分の計算を途中経過を一切端折らずに解説しています。畳み込み積分の計算ができず困っている方は必見です。

    ➁畳み込み積分(X+Y=Z)

    正規分布と指数関数の畳み込み積分を解析します。計算を簡単にするため平均μ=0、標準偏差σ=1の正規分布で計算します。

    例題

    2つの関数
    ●\(f(x)\)= \( e^{-ax}\) (\(x\)の範囲によって場合分けを考える)
    ●\(g(y)\)= \(\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{1}{2}y^2}\)
    において、Z=X+Yを満たす確率密度関数\(h(z)\)を作れ。

    難しい!と思ってしまいますが、落ち着いて解きましょう。次の3stepで解いていきます。

    1. 畳み込み積分の式を作る
    2. 積分区間を確認(ここが一番難しい)
    3. 積分区間の場合分けに合わせて丁寧に計算

    解法step1(畳み込み積分の式を作る)

    \( h(x)= \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} f(t)g(x-t)dt \)

    \((t)+(x-t)=x\)の関係が成り立っています。

    解法step2(積分区間を確認)

    yの制約条件はありませんが、
    xにおいては指数関数があるので2通り考えます。
    ●\(x\) : 全範囲
    ●\(x\) : 0 ≤ \(x\)

    積分区間は全領域[-∞,∞]と[0,∞]の2通りで、畳み込み積分をします。

    難しそうに見えますが、この場合分けも高校数学、領域のところで学ぶ内容です。

    解法step3(積分計算)

    積分区間は全領域[-∞,∞]と[0,∞]の2通りで、畳み込み積分をします。

    全領域[-∞,∞]の畳み込み積分

    \( h(z)= \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} f(x)g(z-x)dx \)

    =\(\frac{1}{\sqrt{2π}} \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} e^{-ax}・e^{-\frac{1}{2}(z-x)^2} dx \)
    =\(\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-az+\frac{a^2}{2}}\displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} e^{-\frac{1}{2}(x-(z-a))^2} dx \)
    =(式1)

    ここで、 \(t=x-(z-a))\)とおくと、\(dt=dx\)より、

    (式1)
    =\(\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-az+\frac{a^2}{2}}\displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} e^{-\frac{1}{2}t ^2} dt \)
    =(式2)

    ●ガウス積分
    \( \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} e^{-ax^2} dx \)=\(\frac{\sqrt{π}}{\sqrt{a}}\)
    \( a > 0 \)
    (教科書に載っていますし、是非証明してみてください。)

    を(式2)へ代入すると、
    (式2)
    =\(\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-az+\frac{a^2}{2}} \sqrt{2π} \)
    =\( e^{-az+\frac{a^2}{2}} \)

    全領域[0,∞]の畳み込み積分

    積分区間が変わるだけです。

    \( h(z)= \displaystyle \int_{0}^{\infty} f(x)g(z-x)dx \)

    =\(\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-az+\frac{a^2}{2}}\displaystyle \int_{0}^{\infty} e^{-\frac{1}{2}(x-(z-a))^2} dx \)
    =(式1)

    ここで、 \(t=x-(z-a))\)とおくと、\(dt=dx\)より、

    (式1)
    =\(\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-az+\frac{a^2}{2}}\displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} e^{-\frac{1}{2}t ^2} dt \)
    =(式2)

    ●ガウス積分
    \( \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} e^{-ax^2} dx \)=\(\frac{\sqrt{π}}{\sqrt{a}}\)
    \( a > 0 \)
    (教科書に載っていますし、是非証明してみてください。)

    を(式2)へ代入すると、
    (式2)
    =\(\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-az+\frac{a^2}{2}} \frac{\sqrt{2π}}{2} \)
    =\( \frac{1}{2} (e^{-az+\frac{a^2}{2}}) \)

    正規分布と指数関数の畳み込み積分は指数関数に係数が追加された感じになりましたね!

    ➂畳み込み積分(X-Y=Z)は(X+Y=Zと同じ結果になる!)

    X+Y=ZからX-Y=Zに変えますが、解き方は全く同じです。でも端折らずに解説します。統計学は途中経過を端折ると読者が困ってしまいますから。

    正規分布と指数関数の畳み込み積分を解析します。計算を簡単にするため平均μ=0、標準偏差σ=1の正規分布で計算します。

    例題

    2つの関数
    ●\(f(x)\)= \( e^{-ax}\) (\(x\)の範囲によって場合分けを考える)
    ●\(g(y)\)= \(\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{1}{2}y^2}\)
    において、Z=X-Yを満たす確率密度関数\(h(z)\)を作れ。

    難しい!と思ってしまいますが、落ち着いて解きましょう。次の3stepで解いていきます。

    1. 畳み込み積分の式を作る
    2. 積分区間を確認(ここが一番難しい)
    3. 積分区間の場合分けに合わせて丁寧に計算

    解法step1(畳み込み積分の式を作る)

    \( h(x)= \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} f(t)g(t-x)dt \)

    \((t)-(t-x)=x\)の関係が成り立っています。

    解法step2(積分区間を確認)

    yの制約条件はありませんが、
    xにおいては指数関数があるので2通り考えます。
    ●\(x\) : 全範囲
    ●\(x\) : 0 ≤ \(x\)

    積分区間は全領域[-∞,∞]と[0,∞]の2通りで、畳み込み積分をします。

    難しそうに見えますが、この場合分けも高校数学、領域のところで学ぶ内容です。

    解法step3(積分計算)

    積分区間は全領域[-∞,∞]と[0,∞]の2通りで、畳み込み積分をします。

    全領域[-∞,∞]の畳み込み積分

    \( h(z)= \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} f(x)g(x-z)dx \)

    =\(\frac{1}{\sqrt{2π}} \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} e^{-ax}・e^{-\frac{1}{2}(z-x)^2} dx \)
    ここで、よく見ると \((z-x)^2\)=\((x-z)^2\)ですから、実は、Z=X+Yの畳み込み積分と同じ結果になります。

    以下は➁Z=X+Yの畳み込み積分と同じ解説なので、割愛して、結果だけ書くと

    \(h(x)= e^{-az+\frac{a^2}{2}} \)

    全領域[0,∞]の畳み込み積分

    積分区間が変わるだけです。

    以下は➁Z=X+Yの畳み込み積分と同じ解説なので、割愛して、結果だけ書くと

    \(h(x)= \frac{1}{2} ( e^{-az+\frac{a^2}{2}} )\)

    正規分布と指数関数の畳み込み積分は指数関数に係数が追加された感じになりましたね!

    いろいろな関数を使って畳み込み積分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

    「畳み込み積分がよくわかる(畳み込み積分がよくわかる(正規分布と指数分布)」を解説しました。

    • ①畳み込み積分とは
    • ➁畳み込み積分(X+Y=Z)
    • ➂畳み込み積分(X-Y=Z)は(X+Y=Zと同じ結果になる!)

  • 畳み込み積分がよくわかる(正規分布と一様分布)

    畳み込み積分がよくわかる(正規分布と一様分布)

    「畳み込み積分が、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

    畳み込み積分がよくわかる(正規分布と一様分布)
    • ①畳み込み積分とは
    • ➁畳み込み積分(X+Y=ZとX-Y=Zは同じ結果)
    • ➂一様分布の範囲有無による結果の違い
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    ①畳み込み積分とは

    畳み込み積分の基本をまとめた関連記事を確認ください。
    簡単にわかる解説と、身近な事例を挙げています。高校数学で理解できるレベルなので安心ください。

    畳み込み積分がよくわかる(一様分布どうし)
    畳み込み積分が計算できますか?本記事では畳み込み積分のイメージを高校数学を使ってわかりやすく解説し、さらに一様分布を使った畳み込み積分の計算を途中経過を一切端折らずに解説しています。畳み込み積分の計算ができず困っている方は必見です。

    ➁畳み込み積分(X+Y=ZとX-Y=Zは同じ結果)

    正規分布(簡単のため、平均μ=0、標準偏差σ=1)と一様分布の畳み込み積分を考えます。

    例題

    2つの関数
    ●\(f(x)\)= \( a \) (0 ≤ \(x\) ≤ T)
    ●\(g(y)\)= \(\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{1}{2}y^2}\)
    において、Z1=X+Y,Z2=X-Yを満たす確率密度関数\(h1(z)\), \(h2(z)\),を作れ。

    難しい!と思ってしまいますが、落ち着いて解きましょう。次の3stepで解いていきます。

    1. 畳み込み積分の式を作る
    2. 積分区間を確認(ここが一番難しい)
    3. 積分区間の場合分けに合わせて丁寧に計算

    解法step1(畳み込み積分の式を作る)

    Z1=X+Y の場合

    \( h(x)= \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} f(t)g(x-t)dt \)

    \((t)+(x-t)=x\)の関係が成り立っています。

    Z2=X-Y の場合

    \( h(x)= \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} f(t)g(t-x)dt \)

    \((t)-(t-x)=x\)の関係が成り立っています。

    解法step2(積分区間を確認)

    あとで解説しますが、

    正規分布と一様分布の畳み込み積分は一様分布の範囲の有無によって結果が変わります。

    そのため、2通り解析します。

    1. 範囲なし:[-∞、∞]
    2. 範囲限定:0 ≤ \(x\) ≤ T)

    解法step3(積分計算)

    畳み込み積分

    Z1=X+YもZ2=X-Yも同じ式になります。

    Z1=X+Y の場合

    一旦積分区間を[-∞、∞]で記述します。あとで、場合分けします。

    \( h1(z)= \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} f(x)g(z-x)dx \)
    =\(\displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} a・\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{1}{2}(z-x)^2} dx \)
    =(式1)

    Z2=X-Y の場合

    一旦積分区間を[-∞、∞]で記述します。あとで、場合分けします。

    \( h2(z)= \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} f(x)g(x-z)dx \)
    =\(\displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} a・\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{1}{2}(x-z)^2} dx \)
    =\(\displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} a・\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{1}{2}(z-x)^2} dx \)
    =(式1)
    と同じ式になります。

    Z1,Z2は同じ結果なので、以後、(式1)を
    \(\displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} a・\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{1}{2}(x-z)^2} dx \)
    で、見ていきます。

    (式1)は
    \(x-z=t\)として、dx=dtとなります。代入すると、

    (式1)
    =\(\displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} a・\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{1}{2}t^2} dt \)
    =(式2)
    となります。

    ここで、ガウス積分を考えると、

    ●ガウス積分
    \( \displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} e^{-ax^2} dx \)=\(\frac{\sqrt{π}}{\sqrt{a}}\)
    \( a > 0 \)
    (教科書に載っていますし、是非証明してみてください。)

    積分区間が[-∞、∞]の場合のみ、(式2)の複雑な∫の部分が定量化できますが、
    積分区間が有限の場合は、(式2)の複雑な∫の部分が式のまま残ります。

    ここが、場合分けが必要になる部分です。

    ➂一様分布の範囲有無による結果の違い

    2つの場合がありました。

    1. 範囲なし:[-∞、∞]
    2. 範囲限定:0 ≤ \(x\) ≤ T)

    範囲なし:[-∞、∞]の場合

    (式2)を計算すると
    (式2)= \(\displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} a・\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{1}{2}t^2} dt \)
    =\(a\)

    となり、一様分布と正規分布を畳み込み積分すると、一様分布が出て来る結果となります。畳み込み積分した感じがでませんね。

    教科書で出ないけど、実際に解析すると、うまくいく畳み込み積分とそうでないものがあることがわかりますね。

    範囲限定:0 ≤ \(x\) ≤ T)

    一様分布は基本、「ある区間だけ一定の値で、それ以外の区間は0」です。

    でもこれが、積分できない理由でもあります。

    一様分布における区間の場合分けは関連記事に書いていますので、ご確認ください。

    畳み込み積分がよくわかる(一様分布と指数分布)
    畳み込み積分が計算できますか?本記事では畳み込み積分のイメージを高校数学を使ってわかりやすく解説し、さらに一様分布と指数分布を組み合わせた畳み込み積分の計算を途中経過を一切端折らずに解説しています。 畳み込み積分の計算ができず困っている方は必見です。

    具体的には、下図の①➁➂の①➁で場合分けします。

    畳み込み積分2-3

    ①の場合

    ●①は(x,y)=(T,0)より上(つまりT ≤ z)なので、上図のように、x=0~Tの区間で積分
    (式2)= \(\displaystyle \int_{-z}^{T-z} a・\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{1}{2}t^2} dt \)
    (ここで、t=x-zと変換しているので、0~Tではなく、 -z~T-zに注意!)

    この式はこれ以上変形できません。

    ➁の場合

    ●➁は(x,y)=(0,0)以上①以下(つまり0 ≤ z ≤T)なので、図のように、x=0~zの区間で積分
    (式2)= \(\displaystyle \int_{-z}^{0} a・\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{1}{2}t^2} dt \)
    (ここで、t=x-zと変換しているので、0~zではなく、 -z~0に注意!)

    この式はこれ以上変形できません。

    一様分布は基本有限区間で定義するので、正規分布と一様分布の畳み込み積分しても計算結果がすっきりしません。だから教科書では出て来ません。なので、QCプラネッツの方で解説しました。

    計算結果によらず、いろいろな関数を使って畳み込み積分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

    「畳み込み積分がよくわかる(正規分布と一様分布)」を解説しました。

    • ①畳み込み積分とは
    • ➁畳み込み積分(X+Y=ZとX-Y=Zは同じ結果)
    • ➂一様分布の範囲有無による結果の違い

  • 畳み込み積分がよくわかる(ポアソン分布と他の分布関数)

    畳み込み積分がよくわかる(ポアソン分布と他の分布関数)

    「畳み込み積分が、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

    畳み込み積分がよくわかる(ポアソン分布と他の分布関数)
    • ①畳み込み積分とは
    • ➁ポアソン分布と他の分布関数は畳み込み積分がほとんどできない
    • ➂畳み込み積分ができない理由
    • ➃一様分布となら畳み込み積分ができる
    • ➄畳み込み積分(X+Y=Z)
    • ⑥畳み込み積分(X-Y=Z)
    教科書では、ポアソン分布どうしの畳み込み積分がさらっと書いているけど、他の関数とは畳み込み積分できるのか?とか気になりませんか?
    実際、計算するとうまく行かない結果を本記事で解説します!
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    ①畳み込み積分とは

    畳み込み積分の基本をまとめた関連記事を確認ください。
    簡単にわかる解説と、身近な事例を挙げています。高校数学で理解できるレベルなので安心ください。

    畳み込み積分がよくわかる(一様分布どうし)
    畳み込み積分が計算できますか?本記事では畳み込み積分のイメージを高校数学を使ってわかりやすく解説し、さらに一様分布を使った畳み込み積分の計算を途中経過を一切端折らずに解説しています。畳み込み積分の計算ができず困っている方は必見です。

    ➁ポアソン分布と他の分布関数は畳み込み積分がほとんどできない

    他の分布関数

    列挙すると、
    ●一様分布
    ●指数分布
    ●正規分布
    ●χ2分布
    と統計学でよく使う分布関数で
    ポアソン分布との畳み込み積分をやってみます

    ポアソン分布と他の分布関数は畳み込み積分がほとんどできない

    計算した結果です。

    ポアソン分布
    一様分布
    指数分布 ×
    正規分布 ×
    ポアソン分布
    χ2分布 ×

    ほとんど他の分布関数とは相性がわるいですね。一様分布の限定的な条件くらいです。

    ➂畳み込み積分ができない理由

    ポアソン分布の式が原因

    \(f(x)= \sum_{k=0}^{n} e^{-λ} \frac{λ^k}{k!}\)
    で特に、
    \( \sum_{k=0}^{n} \frac{λ^k}{k!}\)との相性が悪い

    たとえば、指数関数、正規分布などの\(e^{-x}\)、\(e^{-x^2}\)を積して積分や和を求めようとしても
    \( \sum_{k=0}^{n} \frac{λ^k}{k!} e^{-k}\) とか
    \( \sum_{k=0}^{n} \frac{λ^k}{k!} e^{-k^2}\)とか
    がどうしても計算できません。

    χ2分布も同様に、もっと複雑な式なので計算が困難な理由は想像できますよね。

    計算ができないパターンがあることは、意外と教科書には書いていません。畳み込み積分ができるパターンのみ、解説しているので、あたかも何でも畳み込み積分できそうですが、実際やってみるとそうではないことがわかります。

    なので、試した結果をブログで解説しています。

    ➃一様分布となら畳み込み積分ができる

    1つ注意点がある

    一様分布はポアソン分布と畳み込み積分ができますが
    ●注意が不要な場合:\( f(x)=a (全領域でa)\)
    ●注意が必要な場合:\( f(x)=a \) (\(x_1\) ≤ \(x\) ≤ \(x_2\))と範囲が決まっている場合)
    となります。

    「●注意が必要な場合」の理由は

    \(f(x)= \sum_{k=0}^{n} e^{-λ} \frac{λ^k}{k!}\)
    で特に、
    \( \sum_{k=0}^{n}\)の和の範囲が一様分布によって限定になるから

    実際に畳み込み積分やってみましょう。

    ➄畳み込み積分(X+Y=Z)

    ポアソン分布と一様分布の畳み込み積分を解析します。ポアソン分布は1つ注意する特徴があります。

    積分∫ができない(和∑しかできない)。

    ポアソン分布の式
    \(f(x)= \sum_{k=0}^{n} e^{-λ} \frac{λ^k}{k!}\)
    のkの値が整数なため、連続関数ではありません。

    連続関数ではないので積分∫ができません。当たり前だけど、意外と忘れがちです。

    例題

    2つの関数
    ●\(f(x)= \sum_{k=0}^{n} e^{-λ} \frac{λ^k}{k!}\)
    ●\(g1(y)= a \)
    または
    ●\(g2(y)= a\) (\(x_1\) ≤ \(x\) ≤ \(x_2\))
    において、Z=X+Yを満たす確率密度関数\(h(z)\)を作れ。

    難しい!と思ってしまいますが、落ち着いて解きましょう。次の3stepで解いていきます。

    1. 畳み込み積分の式を作る
    2. 積分ではなくて和区間を確認
    3. 和区間について丁寧に計算

    解法step1(畳み込み積分の式を作る)

    積分∫ができないので、和∑で計算します。

    \( h(n)= \sum_{k=1}^{n} f(k) g(n-k) \)

    \((k)+(n-k)=n\)の関係が成り立っています。

    積分ではなくて和区間を確認

    n,kの制約条件は整数です。

    和区間はk=0~nで、畳み込み積分(和の計算)をします。

    難しそうに見えますが、高校数学、領域のところで学ぶ内容です。

    和区間について丁寧に計算

    畳み込み積分(\(g1(y)= a \))

    \( h(n)= \sum_{k=0}^{n} f(k) g(n-k) \)
    =\(\sum_{k=0}^{n} e^{-λ} \frac{λ^k}{k!} ・a \)
    =\( a f(n) \)

    単なる h(n)=f(n)×g(n)=a×f(n)の積となりましたね。

    畳み込み積分(\(g2(y)= a\) (\(x_1\) ≤ \(x\) ≤ \(x_2\))

    \( h(n)= \sum_{k=x_1}^{x_2} f(k) g(n-k) \)
    =\(\sum_{ k=x_1}^{ x_2} e^{-λ} \frac{λ^k}{k!} ・a \)
    これ以上は計算できません。

    あとは、実際の\(x_1\)、\(x_2\)の値に合わせて計算するしかありません。

    ➂畳み込み積分(X-Y=Z)

    X+Y=ZからX-Y=Zに変えますが、解き方は全く同じです。

    例題

    2つの関数
    ●\(f(x)= \sum_{k=0}^{n} e^{-λ} \frac{λ^k}{k!}\)
    ●\(g1(y)= a \)
    または
    ●\(g2(y)= a\) (\(x_1\) ≤ \(x\) ≤ \(x_2\))
    において、Z=X-Yを満たす確率密度関数\(h(z)\)を作れ。

    難しい!と思ってしまいますが、落ち着いて解きましょう。次の3stepで解いていきます。

    1. 畳み込み積分の式を作る
    2. 積分ではなくて和区間を確認
    3. 和区間について丁寧に計算

    解法step1(畳み込み積分の式を作る)

    積分∫ができないので、和∑で計算します。

    \( h(n)= \sum_{k=1}^{n} f(k) g(k-n) \)

    \((k)-(k-n)=n\)の関係が成り立っています。

    積分ではなくて和区間を確認

    n,kの制約条件は整数です。

    和区間はk=0~nで、畳み込み積分(和の計算)をします。

    難しそうに見えますが、高校数学、領域のところで学ぶ内容です。

    和区間について丁寧に計算

    畳み込み積分(\(g1(y)= a \)

    \( h(n)= \sum_{k=0}^{n} f(k) g(k-n) \)
    =\(\sum_{k=0}^{n} e^{-λ} \frac{λ^k}{k!} ・a \)
    =\( a f(n) \)

    単なる h(n)=f(n)×g(n)=a×f(n)の積となりましたね。

    畳み込み積分(\(g2(y)= a\) (\(x_1\) ≤ \(x\) ≤ \(x_2\)))

    \( h(n)= \sum_{k=x_1}^{x_2} f(k) g(k-n) \)
    =\(\sum_{ k=x_1}^{ x_2} e^{-λ} \frac{λ^k}{k!} ・a \)
    これ以上は計算できません。

    g(x)が一様分布なので、畳み込み積分Z=X+YとZ=X-Yは同じ結果になります。
    実際にやってみると、計算結果がよくわかりましたね!

    いろいろな関数を使って畳み込み積分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

    「畳み込み積分がよくわかる(ポアソン分布と他の分布関数)」を解説しました。

    • ①畳み込み積分とは
    • ➁ポアソン分布と他の分布関数は畳み込み積分がほとんどできない
    • ➂畳み込み積分ができない理由
    • ➃一様分布となら畳み込み積分ができる
    • ➄畳み込み積分(X+Y=Z)
    • ⑥畳み込み積分(X-Y=Z)

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