
連続確率変数 X の確率密度関数 fX(⋅) が以下のように与えられているとする.
fX (x) = {1, -1/2<=x<1/2, 0, otherwise.}
この確率変数の分散を求めなさい。
この問題を自分で解いてみると↓
-1/2<=x<1/2のときfX(x)=1
それ以外のときfX(x)=0
E[X] = ∫[-1/2,1/2] x (1) dx=-1/2-1/2=-1
V[X] = ∫[(-1/2)^2,(1/2)^2] x (1) dx −E=1/4-1/4-(-1)=1
となったのですが、解き方や答えは合っていますか?教えていただけると嬉しいです。よろしくお願いします。
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。
既に正解は#1さんによって示されていますが、別解を示します。
ところで・・・
まずは、密度関数の形をグラフに描いてみて下さい。
原点を中心に左右対称な、横軸±1/2の範囲で高さ1の正方形ですよ。そのような密度関数であれば平均が0だと計算しなくても出るはずです。
さて、#1さんは、2次の中心積率で解いていらっしゃますが、分散の公式を使って解いてみましょう。
最初に2乗の平均を1次の積率から求める
E(x^2)=∫x^2・1dx=1/3・x^3
これを-1/2から1/2まで定積分すると、E(x^2)=1/12
この結果を分散の公式に代入すると、
V(X)=E(X^2)ーE(X)^2=1/12ー0=1/12
検算はご自分でお願いします。
No.3
- 回答日時:
解き方というか、計算が間違っています。
E[X] = ∫[-1/2,1/2] x (1) dx ←これはok
= ∫[-1/2,1/2] x dx
= [ (1/2)x^2 ]_(-1/2,1/2) ←この積分が違う
= (1/2)(1/2)^2 - (1/2)(-1/2)^2
= 0.
V[X] の計算には E[X] の値を使うので、ここでアウトですね。
V[X] のほうは、その式の考え方もよく判らないな。
∫[(-1/2)^2,(1/2)^2] x (1) dx − E というのは、何をどうした式なんだろう?
∫[(-1/2)^2,(1/2)^2] x (1) dx = 1/4 - 1/4 という計算も違うし。
分散の定義どおりにいけば、
V[X] = ∫[-∞,+∞] (x - E(X))^2 fX(x) dx
= ∫[-1/2,1/2] (x - 0)^2 (1) dx
= ∫[-1/2,1/2] x^2 dx
= [ (1/3)x^3 ]_(-1/2,1/2)
= (1/3)(1/2)^3 - (1/3)(-1/2)^3
= 1/12.
No.1
- 回答日時:
これ、E[X]やV[X]と書いてますが、Xは変数ではないですよね。
その前提で考えますと、
E= ∫[-∞,∞] x*fX(x) dx= ∫[-1/2,1/2] x dx=1/2*[(1/2)^2-(-1/2)^2]=0
V[X]= ∫[-∞,∞] (x-E)^2*fX(x) dx=∫[-1/2,1/2] x^2 dx=(1/3)*[(1/2)^3-(-1/2)^3]=1/12
となって分散は、1/12 だと思います。
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