No.2ベストアンサー
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通常、確率母関数というのは、離散値(非負整数値)を取る確率変数のべきモーメントを指します。
すなわち、0を取る確率がp_0、1を取る確率がp_1、2を取る確率がp_2、…
であるような確率分布を考えます。当然p_0+p_1+p_2+…=1となります。
このとき、この(確率)分布の確率母関数G(t)とはt^Xの期待値をいいます。
もっと解りやすく書くと、
G(t)=p_0+p_1t+p_2t^2+p_3t^3+…
のことを言います。べき級数の各係数が、
そのべきを取る確率になっているようなもののことです。
なぜ確率母関数と呼ばれるかというと、次の事実によります。
すなわちG(0)=p_0、G'(0)=p_1、G''(0)=2p_2、
…、G^(n)(0)=n!p_n、…のように、原点での微分係数が
確率を与える(すなわち確率の母というわけです)からです。
通常、連続分布などの場合は、ラプラス変換であるモーメント母関数、
あるいはフーリエ変換である特性関数などを用いますが、
離散値であることがわかっている場合は、確率母関数を用いる方が
計算が容易であることも多く、よく重宝されます。
なぜこれが便利かというと、たとえば二つの確率分布が独立であること
の証明をするのに、確率母関数が積に分解するかどうかを確かめる
だけでよいからです。このことはモーメント母関数でも特性関数でも
まったく同様です。
なお、通常用いられている、分布関数F(x)という用語は、
ある確率変数(あるいは確率分布)で、値x以下を取る確率のことを
指します。したがって確率母関数とは異なる用語です。
No.1
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