ポアソン分布の再生性の証明

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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、①確率変数のたたみこみによる方法、②モーメント母関数を用いる方法の2通りの方法で、ポアソン分布の再生性を証明しています。②の方法の方が簡単ですが、①の方法も確率変数のたたみこみの公式と二項定理さえ押さえていれば難しくはありません。

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【定理】ポアソン分布の再生性

【定理】
ポアソン分布の再生性
Reproductive Property of Poisson Distribution

確率変数 $X,Y$ がそれぞれ独立にポアソン分布 \begin{align} X \sim \mathrm{Po} \left(\lambda_1\right) \quad Y \sim \mathrm{Po} \left(\lambda_2\right) \end{align} に従うとき、 確率変数 $X$ と $Y$ の和を \begin{align} Z=X+Y \end{align} とすると、 新たな確率変数 $Z$ は、ポアソン分布 \begin{align} Z \sim \mathrm{Po} \left(\lambda_1+\lambda_2\right) \end{align} に従う。

証明法①:確率変数のたたみこみによる方法

証明

確率変数のたたみこみの公式 $k \left(z\right)=\sum_{x=0}^{z}{g \left(x\right) \cdot h \left(s-x\right)}$ より、 \begin{align} k \left(z\right)&=\sum_{x=0}^{z}{\frac{e^{-\lambda_1}\lambda_1^x}{x!} \cdot \frac{e^{-\lambda_2}\lambda_2^{z-x}}{ \left(z-x\right)!}}\\ &=e^{- \left(\lambda_1+\lambda_2\right)}\sum_{x=0}^{z}{\frac{z!}{x! \left(z-x\right)!} \cdot \frac{\lambda_1^x\lambda_2^{z-x}}{z!}}\\ &=\frac{e^{- \left(\lambda_1+\lambda_2\right)}}{z!}\sum_{x=0}^{z}{\frac{z!}{x! \left(z-x\right)!} \cdot \lambda_1^x\lambda_2^{z-x}}\\ &=\frac{e^{- \left(\lambda_1+\lambda_2\right)}}{z!}\sum_{x=0}^{z}{{}_{z}C_x\lambda_1^x\lambda_2^{z-x}} \end{align} 二項定理 $ \left(a+b\right)^n=\sum_{x=0}^{n}{{}_{n}C_xa^xb^{n-x}}$ において、$a=\lambda_1,b=\lambda_2,n=z$ とすると、 \begin{align} k \left(z\right)=\frac{{e^{- \left(\lambda_1+\lambda_2\right)} \left(\lambda_1+\lambda_2\right)}^z}{z!} \end{align} これは、ポアソン分布の確率関数 \begin{align} f \left(x\right)=\frac{\lambda^xe^{-\lambda}}{x!} \end{align} において、 \begin{align} \lambda\rightarrow\lambda_1+\lambda_2 \quad x\rightarrow z \end{align} と置き換えたものとみなすことができる。 したがって、確率関数の一意性により、確率変数 $Z$ は、ポアソン分布 \begin{align} Z \sim \mathrm{Po} \left(\lambda_1+\lambda_2\right) \end{align} に従う。 $\blacksquare$

証明法②:モーメント母関数を用いる方法

証明

ポアソン分布のモーメント母関数の公式より、 \begin{gather} M_X \left(\theta\right)=e^{\lambda_1 \left(e^\theta-1\right)}\\ M_Y \left(\theta\right)=e^{\lambda_2 \left(e^\theta-1\right)} \end{gather} モーメント母関数の性質 $M_Z \left(\theta\right)=M_X \left(\theta\right) \cdot M_Y \left(\theta\right)$ より、 \begin{align} M_Z \left(\theta\right)&=e^{\lambda_1 \left(e^\theta-1\right)} \cdot e^{\lambda_2 \left(e^\theta-1\right)}\\ &=e^{ \left(\lambda_1+\lambda_2\right) \left(e^\theta-1\right)} \end{align} これは、ポアソン分布のモーメント母関数 \begin{align} M_X \left(\theta\right)=e^{\lambda \left(e^\theta-1\right)} \end{align} において、 \begin{align} \lambda\rightarrow\lambda_1+\lambda_2 \quad X\rightarrow Z \end{align} と置き換えたものとみなすことができる。 したがって、モーメント母関数の一意性により、確率変数 $Z$ は、ポアソン分布 \begin{align} Z \sim \mathrm{Po} \left(\lambda_1+\lambda_2\right) \end{align} に従う。 $\blacksquare$

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.113
  • 黒木 学 著. 数理統計学:統計的推論の基礎. 共立出版, 2020, p.87

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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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