確率積分変換

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【2023年3月2週】 【B000】数理統計学 【B020】確率変数と確率分布

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【命題】確率積分変換

【命題】
確率積分変換
Probability Integral Transformation

連続型確率変数 X の累積分布関数と確率密度関数をそれぞれ、 F(x)f(x) とし、 G を任意の連続型累積分布関数とする。

(i) Y=F(X) という変数変換をすると、 Y は一様分布 YU(0,1) に従う。

(ii) Y=G1{F(X)} という変数変換をすると、 Y の累積分布関数は G である。 ここで、 G1(y)=inf{x:yG(x),0<y<1}

証明

証明

(i)累積分布関数の定義から、P(Y<0)=P(1<Y)=0 であり、Y の定義域は、0Y1 である。 G(y)=P(Yy)=P{F(X)y}=P{XF1(y)}=F{F1(y)}=y これは、区間 (0,1) の一様分布の累積分布関数であるから、累積分布関数の一意性により、Y は区間 (0,1) の一様分布に従う。

(ii)0G(y)1 について、 P(Yy)=P{G1{F(X)}y}=P{F(X)G(y)} (i)より、F(X) は、区間 (0,1) の一様分布に従うので、一様分布の分布関数 F(x)=x より、 P{F(X)G(y)}=G(y)

参考文献

  • 野田 一雄, 宮岡 悦良 著. 入門・演習数理統計. 共立出版, 1990, p.63-64
  • 久保川 達也 著, 新井 仁之, 小林 俊行, 斎藤 毅, 吉田 朋広 編. 現代数理統計学の基礎. 共立出版, 2017, p.24

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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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