I=∫ f(x) dx (0から1までの定積分)を評価するために、一様分布U(0,1)に従うU1,...,Unを用いてIn=1/n(f(U1)+...+f(Un))を計算した。
a)E[In],V[In]を求めよ。
b)f(x)=xe^xとして、Inの相対誤差が5%以下になる確率を90%とするには、nをいくらにすればよいか。
ヒント(In-E[In]/sqrt(V[In]) ~ N(0,1)としてよい)
とあって、非常に基本的な問題で申し訳ないのですが、a)がよくわかりません。意味的にn->∞の時、E[In]=Iであることはわかるのですが、a)はE[In]=Iとしてよいのでしょうか?
No.5ベストアンサー
- 回答日時:
V=∫(0<u<1)・(f(u))^2・duとおく
Uの確率密度をp(u)とすると
f(U)の平均は
∫(-∞<u<∞)・f(u)・p(u)・du
=∫(0<u<1)・f(u)・du=I
f(U)の分散は
∫(-∞<u<∞)・(f(u)-I)^2・p(u)・du
=V-I^2
同様にして
確率変数U1,U2,U3,・・・,Unがそれそれ独立で密度がそれぞれp(u)とすると
Inの平均はIとなり
Inの分散は(V-I^2)/nとなる
確率変数(U1+U2+U3+・・・+Un)/nの密度は
nが大きければ大きいほどN(I,(V-I^2)/n)に近い
しかしこのような近似をしなくてもパソコンを使えば
厳密に密度関数を求める事ができる
正規分布で求める場合には
この確率変数を正規化してN(0,1)を使う
0.1・I<|In-I|なる確率を0.05以下にすれば良い
正規化変数はZ=(In-I)/√((V-I^2)/n)であるから
0.1・I/√((V-I^2)/n)<|z|なる確率が0.05以下になるnを求めれば良い
正規分布表から両側の面積が0.05となる境を求めて
その境=0.1・I/√((V-I^2)/n)
とすればよい
VとIを数値計算で求めておけば求まる
遅くなって申し訳ありません。完璧な回答ありがとうございます!
自分で計算したところ、全く同じ結果になりました。結局、n>=646ぐらいになるようです。
No.4
- 回答日時:
直接計算だと、ルベーグ積分が必要になる気がするけど、その気持ちだけ書くなら、
E[f(U)] = Σy P(y<f(U)<y+dy)
= Σy P(U∈{x|y<f(x)<y+dy})
= Σy ρ({x|y<f(x)<y+dy})
= ∫f(x)dx
= I
ってことです。積分を縦の短冊の和として考えるんではなくて、横の短冊の和として考えるということ。
Ukは独立だから、E[In]=I
分散は平均の式で、f(x)の代わりに、g(x) = (f(x)-I)^2 を代入して、
V[f(U)] = E[g(U)] = ∫g(x)dx = ∫(f(x)-I)^2 dx
なので、
V[In] = 1/n * ∫(f(x)-I)^2 dx
ですね。
No.2
- 回答日時:
下の回答は書きかけで投稿してしまいました。
「つまりいつもSnで」の後に書こうとしたのは次のようなことです。「Snで母集団の分散の推定とすると平均として真の分散より小さい推定値になります。」No.1
- 回答日時:
Inは不偏な推定量なのでE[In]=Iとしてよいと思います。
不偏でない推定量の代表は標準偏差Sn=Σ( Xn - Xbar )^2/n
です。不偏標準偏差は
S'n=Σ( Xn - Xbar )^2/(n-1)
で定義されることは良く知られています。nを固定し、n個の標本からSnを計算する操作をk回繰り返したとします。第i回目のSnをSniとして平均をSkとします。
Sk=(Sn1+Sn2+…+Snk)/k
k→∞としたとき、Skは母集団の分散には収束しません。つまりいつもSnで不偏でない推定量とはこのようなものだと思います。一方、Inについては、上のSkに相当するものを作り、(nでなく)kを無限大とするとIに収束します。私は統計の専門家ではなく、間違っているかもしれませんのでテキストブックで確認をお願いします。
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