
No.2ベストアンサー
- 回答日時:
企業で統計を推進する立場の者です。
離散変数の場合、確率密度のことを確率質量といいます。変数k毎の出現確率を表しスモールpを使います。連続変数では固定値kの出現確率は確率密度の面積が0なので、出現確率も0だということは区別して理解しておいてください。
また、一般的には累積確率分布(連続変数では面積、離散変数ではpの和)のことを、単に確率分布といいます。ラージPを使います。
さて、与式を見ると、X=kの時だけの累積確率はk番目の出現確率に等しく(当たり前)、それはc(1/4)^(k-1) だと言っています。
ここまではOKですか?
ここからは#1さんが書かれていることを実際にやっていきます。
k=1,2,3・・・つまり変数k毎の出現確率をk→∞まで考えよ、としています。さて、それが出現する全ての場合になりますので、全ての確率は100%つまり1になります。
そこで、変数kが1~∞までの出現確率pの総和を考えましょう。
初項がa、公比がr(|r|<1)の無限等比級数S∞は、
S∞=a/(1ーr)
なので(これは高校数学でやります)、これに初項c(pkにk=1を代入して求める)、公比1/4を代入します。
すると、S∞=c/(3/4)となります。
これを1と置いてcを解けば、c=4/3
検算はしていませんので、ご自分でお願いします。
No.4
- 回答日時:
#3さんの回答を見て間違いに気づきました。
すみません。すると、S∞=c/(3/4)となります。
[誤]これを1と置いてcを解けば、c=4/3
↓
[正]これを1と置いてcを解けば、c=3/4
汗顔しきりです。
No.3
- 回答日時:
No.1 です。
全ての場合の確率の合計を求めれば
Σ[k=1~∞]pk = Σ[k=1~∞][c(1/4)^(k-1)] = cΣ[k=1~∞][(1/4)^(k-1)]
シグマの中は
1 + (1/4) + (1/4)^2 + (1/4)^3 + ・・・
という公比 1/4 の無限等比級数なので
Σ[k=1~∞][(1/4)^(k-1)] = 1/[1 - (1/4)] = 4/3
従って、
Σ[k=1~∞]pk = (4/3)c
これが「全ての場合の確率の合計」なので「1」にならないといけないので、
(4/3)c = 1
従って
c = 3/4
No.1
- 回答日時:
(1/4)^n は、n→∞ で 0 に収束するね。
ということは
k = 1~∞
の総和もある値に収束する。
「確率」なのでから、その総和は「1」にならないといけない。
そうなるように係数 c は決まるよね。
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