本稿では、確率漸化式を用いることでポアソン分布の最頻値を導出しています。離散型確率分布は、確率関数を微分するという概念がないため、確率漸化式を用いて、確率関数を最大化する確率変数の値を求めます。
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【定理】ポアソン分布の確率漸化式と最頻値
【定理】
ポアソン分布の確率漸化式と最頻値
Recurrence Relation and Mode 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、
$P \left(X\right)$ と $P \left(X+1\right)$ の比について、
\begin{align}
\frac{P \left(X+1\right)}{P \left(X\right)}=\frac{\lambda}{x+1}
\end{align}
が成り立ち、
最頻値は、
(i)$\lambda$ が整数のとき
\begin{align}
X=\lambda-1,X=\lambda
\end{align}
(ii)$\lambda$ が整数でないとき
\begin{align}
X= \left\lceil\lambda\right\rceil
\end{align}
ただし、$ \left\lceil x\right\rceil$ は、「$x$ を超えない最大の整数」を表す。
で与えられる。
証明
確率関数の定義式を用いて、比を計算すると、
\begin{align}
\frac{P \left(X+1\right)}{P \left(X\right)}&=\frac{\displaystyle\frac{\lambda^{x+1}e^{-\lambda}}{ \left(x+1\right)!}}{\displaystyle\frac{\lambda^xe^{-\lambda}}{x!}}\\
&=\frac{\lambda}{x+1}
\end{align}
この漸化式は、2つの比が
1よりも小さいときは、$P \left(X\right)$ の方が大きい
1のときは、$P \left(X\right)$ と $P \left(X+1\right)$ が等しい
1よりも大きいときは、$P \left(X+1\right)$ の方が大きい
すなわち、
\begin{gather}
\frac{P \left(X+1\right)}{P \left(X\right)} \lt 1\Leftrightarrow P \left(X+1\right) \lt P \left(X\right)\\
1=\frac{P \left(X+1\right)}{P \left(X\right)}\Leftrightarrow P \left(X\right)=P \left(X+1\right)\\
1 \lt \frac{P \left(X+1\right)}{P \left(X\right)}\Leftrightarrow P \left(X\right) \lt P \left(X+1\right)
\end{gather}
ということを意味している。
比が1のときの $X$ の値を求めると、
\begin{gather}
1=\frac{\lambda}{x+1}\\
x+1=\lambda\\
x=\lambda-1
\end{gather}
したがって、$P \left(X\right)$ は、
$x \lt \lambda-1$ で単調増加
$\lambda-1 \lt x$ で単調減少
すなわち
\begin{gather}
x \lt \lambda-1\Leftrightarrow P \left(X\right) \lt P \left(X+1\right)\\
\lambda-1 \lt x\Leftrightarrow P \left(X+1\right) \lt P \left(X\right)
\end{gather}
最頻値を $m$ とすると、
\begin{align}
P \left(0\right) \lt P \left(1\right) \lt \cdots \lt P \left(m-1\right) \lt P \left(m\right) \geq P \left(m+1\right) \gt \cdots \gt P \left(n\right)
\end{align}
となる。
したがって、最頻値の定義より、
(i)$\lambda$ が整数のとき
\begin{align}
X=\lambda-1 \quad X+1=\lambda
\end{align}
において、確率が最大になる。
(ii)$\lambda$ が整数でないとき、
\begin{align}
X+1= \left\lceil\lambda\right\rceil
\end{align}
すなわち、
$\lambda$ を超えない最大の整数
のとき、確率が最大になる。
$\blacksquare$
参考文献
- 小寺 平治 著. 数理統計:明解演習. 共立出版, 1986, p.62 ゼミナール1.2
- 野田 一雄, 宮岡 悦良 著. 入門・演習数理統計. 共立出版, 1990, p.116 練習問題 ex3.3.6
- 黒木 学 著. 数理統計学:統計的推論の基礎. 共立出版, 2020, p.96 演習問題5.3
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