No.2ベストアンサー
- 回答日時:
そういうことなのかなぁと思います。
>答えがはっきりしないのは、定義がはっきりしないからです。
二項分布は(p+q)^nを展開した式①の右辺の第r項がX=rの確率P(X)を与えると定義します。r=0~n
(p+q)^n=ΣnCr・p^r・q ^(n-r)__①
=ΣP(X)
したがって、q=1-pとすると
P(X)= nCr・p^r・(1-p)^(n-r)__②
E[X]とV[X]は、二項分布の公式を使うならば、③となり、E[2X+1]とV[2X+1]は④⑤となる。
E[X] = np, V[X] = npq= np(1 - p)__③
E[2X+1] = 2E[X] +E[1] = 2np +1__④
V[2X+1] = V[2X] = 2^2V[X] =4 V[X] =4 np(1 - p)__⑤
④⑤が答えです。
E[X]とV[X]の公式を証明するには、1次モーメント⑥と2次モーメント⑦を計算します。
1次モーメント= E[X] =ΣXP(X)__⑥
2次モーメント= E[X^2] =ΣX^2・P(X)__⑦
⑥⑦を計算するために積率母関数(=モーメント母関数) Mx(t)¬を利用します。
これは式①の中でpの代わりにpe^tを入れたものです。
式①は、p.qの値にかかわらず、2項展開の公式として成立しているので、
⑧も成立します。
Mx(t)= (e^t・p+ q)^n=ΣnCr・(p e^t )^r・q ^(n-r)
=ΣnCr・p ^r e^ r t ・q ^(n-r)__⑧
⑧の両辺をtで微分すると⑨、そこでt=0とすると⑩となる。
n(e^t・p+ q)^n-1・e^t・p =ΣnCr・rp ^r・e^ r t・q ^(n-r)__⑨
np(p+ q)^n-1=Σr・nCr・rp ^r・q ^(n-r)__⑩
⑩の左辺はp+q=1を利用するとnpになる。右辺は式②⑥でr = XとするとΣXP(X)となる。
1次モーメントnp =ΣXP(X)= E[X]__⑪
E[X]の定義は、E[X]= 1次モーメント=ΣXP(X)だから⑪により
E[X]=np__⑫
⑨の両辺をさらにtで微分すると⑬、そこでt=0とする⑭となる。
n(n-1)(e^t・p+ q)^n-2・e^t・p^2+ n(e^t・p+ q)^n-1・e^t・p
=ΣnCr・r^2・p ^r・e^ r t・q ^(n-r)__⑬
n(n-1)(p+ q)^n-1・p^2+ n(p+ q)^n-1・p =ΣnCr・r^2・p ^r・q ^(n-r)__⑭
⑭の左辺はp+q=1としてn(n-1)・p^2+ npになる。
右辺は式②⑦でr = XとしてΣX^2P(X)となるから2次モーメント=ΣX^2・P(X)である。よって
2次モーメント=ΣX^2・P(X)= n(n-1)・p^2+ np__⑮
Xと期待値E[X]の偏差の二乗は(X-E[X])^2であり、その期待値がV[X]と定義されているので、
V[X] =E[(X-E[X])^2]=E[(X^2-2XE[X]+E[X] ^2]
=E[X^2]-2 E[X E[X]]+E[X] ^2] =E[X^2]-2 E[X ]E[X] +E[X] ^2]
=E[X^2]-E[X] ^2]
=2次モーメント-(1次モーメント)^2___⑮⑫を使って
= n(n-1)・p^2+ np-(np)^2
= np-np^2= np(1-p)=npq__⑯
これで証明ができました。
Xは2項分布に従う2乗可積分関数とする。>
この記述は1次モーメントと2次モーメントが有限であるという趣旨と思われるが、Xは離散変数であるから積分は定義されないし、離散変数の有限個の和が有限であることは当然だから、この記述はナンセンスで、出題者のミスである。
No.1
- 回答日時:
二項分布であれば、n 回試行したときに確率 p の事象が r 回出現する確率は
P(n, r) = nCr * p^r * (1 - p)^(n - r)
です。
二項分布であれば
E[X] = np
ですから
E[2X + 1] = E[2X] + E[1] = 2E[X] + 1 = 2np + 1
また、
V[X] = np(1 - p)
ですから
V[2X + 1] = V[2X] = 4V[X] = 4np(1 - p)
問題は、これを「モーメント母関数」から求めよ、とかいうことなのですか?
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