No.1ベストアンサー
- 回答日時:
まずは、
・X の期待値:E[X] = n1*p1
・X の分散 :V[X] = n1*p1*(1 - p1)
・Y の期待値:E[Y] = n2*p2
・Y の分散 :V[Y] = n2*p2*(1 - p2)
です。
これは基本中の基本。
次に、期待値、分散の関係は
V[X] = E[X^2] - {E[X]}^2 ①
ですから(これも基本)
E[X^2] = V[X] + {E[X]}^2
同様に
E[Y^2] = V[Y] + {E[Y]}^2
従って、
E[X^2 + Y^2] = E[X^2] + E[Y^2]
= V[X] + {E[X]}^2 + V[Y] + {E[Y]}^2
X と Y が独立であれば、X^2 と Y^2 も独立なので
V[X^2 + Y^2] = V[X^2] + V[Y^2]
ここで、①の公式から
V[X^2] = E[(X^2)^2] - {E[X^2]}^2
= E[X^4] - {E[X^2]}^2
これを計算するには「 E[X^4] 」が必要ですが、これは二項分布のモーメント母関数
Mx(t) = (pe^t + 1 - p)^n
から求めないといけないかな。Mx(t) の4次導関数で t=0 とすれば E[X^4] が求まります。
Y についても同じ。
計算はご自分で。
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