二項分布の累積分布関数と部分和の導出

公開日:

【2023年3月3週】 【B000】数理統計学 【B030】離散型の確率分布

この記事をシェアする
  • B!
サムネイル画像

本稿では、二項分布の生存関数がベータ関数を、累積分布関数がF分布の確率密度関数を用いて表現できることを証明しています。実用上は、確率値を単純に足していく方が簡単ですが、二項分布とF分布の意外な関係性には、なかなかに興味深いものがあります。

なお、閲覧にあたっては、以下の点にご注意ください。

  • スマートフォンやタブレット端末でご覧の際、数式が見切れている場合は、横にスクロールすることができます。

【定理】二項分布の累積分布関数と部分和

【定理】
二項分布の累積分布関数と部分和
Cumulative Distribution Function of Binomial Distribution

確率変数 X が二項分布 XB(n,p) に従うとき、 (I)部分和
Xx 以上の値を取る確率」は、ベータ関数を用いて、 P(xX)=n!(k1)!(nk)!0pxk1(1x)nkdxk=1,2,,n0>p>1 で与えられる。 (II)累積分布関数
累積分布関数は、自由度 (m1,m2)F分布の確率密度関数 fm1,m2(x) を用いて、 F(x)=Ffm1,m2(x)dxm1=2(k+1)m2=2(nk)F=m2pm1(1p) で与えられる。

証明:部分和

証明

与式の右辺を I=n!(k1)!(nk)!0pxk1(1x)nkdx とおく。 部分積分の公式 abf(x)g(x)dx=[f(x)g(x)]ababf(x)g(x)dx において、 f(x)=(1x)nkg(x)=1kxkf(x)=(nk)(1x)nk1g(x)=xk1 とすると、 I=n!(k1)!(nk)![1kxk(1x)nk]0pn!(nk)k(k1)!(nk)!0pxk(1x)nk1dx=nCkpk(1p)nk+n!k!(nk1)!0pxk(1x)nk1dx 同様に、右辺第2項を i1=n!k!(nk1)!0pxk(1x)nk1dx とおき、 f(x)=(1x)nk1g(x)=1k+1xk+1f(x)=(nk1)(1x)nk1g(x)=xk として、 部分積分を行うと、 i1=n!k!(nk1)![1k+1xk+1(1x)nk1]0pn!(nk1)(k+1)k!(nk1)!0pxk+1(1x)nk2dx=nCk+1pk+1(1p)nk1n!(k+1)!(nk2)!0pxk+1(1x)nk2dx これを nk 回繰り返していくと、 I=nCkpk(1p)nk+nCk+1pk+1(1p)nk1++nCnpn(1p)0=x=knnCxpx(1p)nx=P(xX) したがって、 P(xX)=n!(k1)!(nk)!0pxk1(1x)nkdx

証明:累積分布関数

証明

(i) I=n!k!(nk1)!p1tk(1t)nk1dt とおく。 f(t)=tkg(t)=1nk(1t)nkf(t)=ktk1g(x)=(1t)nk1 として、 部分積分を行うと、 I=n!k!(nk1)![tk(1t)nknk]p1kn!k!(nk)(nk1)!p1tk1(1t)nkdt=n!k!(nk)!pk(1p)nk+n!(k1)!(nk)!p1tk1(1t)nkdt=nCkpk(1p)nk+n!(k1)!(nk)!p1tk1(1t)nkdt 同様に、右辺第2項を i1=n!(k1)!(nk)!p1tk1(1t)nkdt とおき、 f(t)=tk1g(t)=1nk+1(1t)nk+1f(x)=(k1)tk2g(x)=(1t)nk として、 部分積分を行うと、 i1=n!(k1)!(nk)![tk1(1t)nknk+1]p1(k1)n!(k1)!(nk+1)(nk)!p1tk1(1t)nkdt=n!(k1)!(nk+1)!pk1(1p)nk+1+n!(k2)!(nk+1)!p1tk2(1t)nk+1dt=nCk1pk1(1p)nk+1+n!(k2)!(nk+1)!p1xk2(1x)nk+1dx 以下、同様の操作を k 回繰り返していくと、 I=nCkpk(1p)nk+nCk1pk1(1p)nk+1++nC0p0(1p)n=x=0knCxpx(1p)nx=F(x) (ii)いっぽう、 t=m1xm1x+m2k=m121nk1=m221 とおくと、 (a) dtdx=m1m2(m1x+m2)2dt=m1m2(m1x+m2)2dx (b) t(m1x+m2)=m1xm1tx+tm2=m1xm1txm1x=tm2m1(t1)x=tm2x=m2tm1(1t) したがって、 t:p1whenx:pm2m1(1p) ここで、 F=m2pm1(1p) とおくと、 置換積分法により、 I=(m12+m221)!(m121)!(m221)!F(m1xm1x+m2)m121(m2m1x+m2)m221m1m2(m1x+m2)2dx ガンマ関数の性質 Γ(α)=(α1)! より、 I=Γ(m12+m22)Γ(m12)Γ(m22)F(m1xm1x+m2)m121(m2m1x+m2)m221m1m2(m1x+m2)2dx ガンマ関数とベータ関数の関係 B(α,β)=Γ(α)Γ(β)Γ(α+β) より、 I=1B(m12,m22)F(m1xm1x+m2)m121(m2m1x+m2)m221m1m2(m1x+m2)2dx=Fm1m12m2m22B(m12,m22)xm121(m1x+m2)m12+m22dx 自由度 (m1,m2)F分布の確率密度関数は、 fm1,m2(x)=m1m12m2m22B(m12,m22)xm121(m1x+m2)m12+m22 したがって、 F(x)=Ffm1,m2(x)dx

参考文献

  • 小寺 平治 著. 数理統計:明解演習. 共立出版, 1986, p.103
  • 野田 一雄, 宮岡 悦良 著. 入門・演習数理統計. 共立出版, 1990, p.248-249 章末問題 6.B.1

関連記事

自己紹介

自分の写真

yama

大学時代に読書の面白さに気づいて以来、読書や勉強を通じて、興味をもったことや新しいことを学ぶことが生きる原動力。そんな人間が、その時々に学んだことを備忘録兼人生の軌跡として記録しているブログです。

このブログを検索

ブログ アーカイブ

QooQ