ポアソン分布の累積分布関数の導出

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【2023年3月4週】 【B000】数理統計学 【B030】離散型の確率分布

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本稿では、ポアソン分布の累積分布関数がカイ2乗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、ポアソン分布とカイ2乗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。

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【公式】ポアソン分布の累積分布関数

【公式】
ポアソン分布の累積分布関数
Cumulative Distribution Function of Poisson Distribution

確率変数 $X$ がポアソン分布 \begin{align} X \sim \mathrm{Po} \left(\lambda\right) \end{align} に従うとき、 累積分布関数は、自由度 $n=2 \left(x+1\right)$ の $\chi^2$分布 $\chi^2 \left(n\right)$ の確率密度関数 \begin{align} f_n \left(t\right)=\frac{1}{2^\frac{n}{2} \cdot \Gamma \left(\frac{n}{2}\right)}t^{\frac{n}{2}-1}e^{-\frac{t}{2}} \end{align} を用いて、 \begin{gather} F \left(x\right)=\int_{2\lambda}^{\infty}{f_n \left(t\right)dt}\\ 0 \lt \lambda \quad n=2 \left(x+1\right) \end{gather} で与えられる。

証明

証明

(i)与式の右辺を \begin{align} I=\int_{2\lambda}^{\infty}{\frac{1}{2^\frac{n}{2} \cdot \Gamma \left(\frac{n}{2}\right)}t^{\frac{n}{2}-1}e^{-\frac{t}{2}}dt} \end{align} とおき、 \begin{align} \frac{n}{2}-1=x\Leftrightarrow\frac{n}{2}=x+1 \end{align} として変形すると、 \begin{align} I&=\int_{2\lambda}^{\infty}{\frac{1}{2^{x+1} \cdot \Gamma \left(x+1\right)}t^xe^{-\frac{t}{2}}dt}\\ &=\frac{1}{2^{x+1} \cdot \Gamma \left(x+1\right)}\int_{2\lambda}^{\infty}{t^xe^{-\frac{t}{2}}dt} \end{align} ここで、以下のように変数変換すると、 \begin{gather} s=\frac{t}{2}\Leftrightarrow t=2s\\ t:2\lambda\rightarrow\infty \quad \Rightarrow \quad s:\lambda\rightarrow\infty\\ \frac{dt}{ds}=2\Rightarrow dt=2ds \end{gather} となるので、 置換積分法により、 \begin{align} I&=\frac{1}{2^{x+1} \cdot \Gamma \left(x+1\right)}\int_{\lambda}^{\infty}{ \left(2s\right)^xe^{-s} \cdot 2ds}\\ &=\frac{1}{2^{x+1} \cdot \Gamma \left(x+1\right)}\int_{\lambda}^{\infty}{2^{x+1} \cdot s^x \cdot e^{-s}ds}\\ &=\frac{1}{\Gamma \left(x+1\right)}\int_{\lambda}^{\infty}{s^x \cdot e^{-s}ds} \end{align} ガンマ関数の性質 $\Gamma \left(x+1\right)=x!$ より、 \begin{align} I=\frac{1}{x!}\int_{\lambda}^{\infty}{s^x \cdot e^{-s}ds} \end{align}

(ii)部分積分の公式 \begin{align} \int_{a}^{b}{f \left(s\right)g^\prime \left(s\right)ds}= \left[f \left(s\right)g \left(s\right)\right]_a^b-\int_{a}^{b}{f^\prime \left(s\right)g \left(s\right)ds} \end{align} において、 \begin{gather} f \left(s\right)=s^x \quad g \left(s\right)=-e^{-s}\\ f^\prime \left(s\right)=xs^{x-1} \quad g^\prime \left(s\right)=e^{-s} \end{gather} とすると、 \begin{align} I&=\frac{1}{x!} \left[-s^xe^{-s}\right]_\lambda^\infty-\frac{1}{x!}\int_{\lambda}^{\infty}{xs^{x-1} \cdot \left(-e^{-s}\right)ds}\\ &=\frac{1}{x!} \left(-\lim_{s\rightarrow\infty}{s^xe^{-s}}+\lambda^xe^{-\lambda}\right)+\frac{1}{ \left(x-1\right)!}\int_{\lambda}^{\infty}{s^{x-1}e^{-s}ds} \end{align} ロピタルの定理より、 \begin{align} \lim_{s\rightarrow\infty}{\frac{s^x}{e^s}}= \cdots =\lim_{s\rightarrow\infty}{\frac{x!}{e^s}}=\lim_{s\rightarrow\infty}{\frac{0}{e^s}}=0 \end{align} したがって、 \begin{align} I=\frac{\lambda^xe^{-\lambda}}{x!}+\frac{1}{ \left(x-1\right)!}\int_{\lambda}^{\infty}{s^{x-1}e^{-s}ds} \end{align} 以下、同様の操作を $x$ 回繰り返していくと、 \begin{align} I&=\frac{\lambda^xe^{-\lambda}}{x!}+\frac{\lambda^{x-1}e^{-\lambda}}{ \left(x-1\right)!}+ \cdots +\frac{\lambda^0e^{-\lambda}}{0!}\\ &=\sum_{k=0}^{x}\frac{\lambda^ke^{-\lambda}}{k!}\\ &=F \left(x\right) \end{align} したがって、 \begin{align} F \left(x\right)=\int_{2\lambda}^{\infty}{f_{2 \left(x+1\right)} \left(t\right)dt} \end{align} $\blacksquare$

参考文献

  • 小寺 平治 著. 数理統計:明解演習. 共立出版, 1986, p.103 ゼミナール17.1

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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。

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