No.3
- 回答日時:
私は長年、確率統計を使う仕事に携わっていますので、この手の問題は
割とすぐにわかります。
万人にとって適切な教科書・勉強法があるとは思えませんが、私が大学
時代に使ったのは、
教科書
「Probability An Introduction(Oxford Science Publications)」
洋書ですが読みやすく、基本理論がよくわかり、私は非常に気に入って
います。
演習書
「明解演習 数理統計(小寺平治)」
平治親分の明解演習シリーズは有名です。
「確率統計演習(国沢…)」なくしたので正確には忘れた。
最近買ったのは、トピック風なもので、
「確率論へようこそ(シュプリンガー・数学リーディングス)」
これは問題の考え方が非常に斬新です。ちょっと難しいかも。
勉強法としては、個別の問題をたくさんやるのは良いですが、一般的な
法則として整理して他の問題にも応用できるようになれば良いですが、
そうでなく勘でやっているだけではその場限りになってしまうので、ま
ずは一般的な基礎理論をしっかり勉強しないといけないと思います。
確率論でいえば、試行、標本空間、事象空間、確率測度といった確率空
間の構築から始まって、様々な分布や、分布関数と確率関数・確率密度
関数の関係などの一般理論を一通りみっちりやる必要があると思いま
す。
この問題でいえば、確率関数と分布関数の関係から容易にやり方がわかります。
そして、一般理論をやりながらも、具体的な問題と照らし合わせて、
イメージを作りあげるとよいと思います。そして、具体的な問題をやる
ときも、常に一般理論と照らしわせて考えると良いと思います。
(その問題を解くのに、どのような一般理論を適用したか。)
また、確率論をやる下地として、集合論とか、ある程度の微積分の計算
はできないといけませんね。
このサイトを見ていても、ただその場限りでクイズのように考えている
ものとか、集合の考え方を知らないだけとか、単に計算ができないだけ
とかが多い印象を受けます。
(あまり偉そうなことを言うのは嫌ですけど…)
あと、パソコンで計算したりとか、サイトを見るとかしていても意外と
身に付かないものなので、とにかく紙に書いて考える、という方が良い
と思います。分からなくても、紙に書き写してみると意外と分かってく
るということがあります。写経みたいなもんで。。。
色々と細かく説明してくださってありがとうございました!!
自分には基本的なところがしっかり確立できていないのがよくわかりました。これからはよく考えてから質問したいと思います。ありがとうございました。
No.2ベストアンサー
- 回答日時:
確率変数Xの確率密度関数は、
f(x)=λe^(-λx)(x>0)、0(x<0)
P(Y=n)=P([X]=n)=P(n≦X<n+1)より、
P(Y≧n)=P(Y=n)+P(Y=n+1)+…
=P(n≦X<n+1)+P(n+1≦X<n+2)+…
=P(X≧n)=∫(x=n→∞)λe^(-λx)dx=e^(-λn)
よって、
P(Y=n)=P(Y≧n)-P(Y≧n+1)=e^(-λn)-e^(-λ(n+1))
=e^(-λn)(1-e^(-λ))={e^(-λ)}^n(1-e^(-λ))
したがって、p=e^(-λ)とみれば、これは、パラメータpの幾何分布と
考えられます。
(成功確率がpの試行を繰り返すとき、n回連続で成功し、n+1回目に
失敗する確率)
zk43さん、いつもありがとうございます!!今回は一度で理解できました。ぼくは授業を一人で決めるので知り合いがなかなか少なく、わからない問題が出たときに困ることが多々あります。zk43さんはどのように勉強されているのでしょうか??もしよろしければ参考書や、勉強方法についてアドバイスをください。よろしくお願いします。
No.1
- 回答日時:
平均がλ^(-1)ってことは、Xの密度関数は
f(x) = λ e^(-λx) ですね。
Yの確率関数を求めるにあたり、次のように考えます。ある非負の整数yについて、
Y=y ⇔ y≦X<y+1
したがって、
y = 0,1,2,...について
Pr(Y=y)=∫f(x) dx, ただし積分の範囲は[y,y+1)です。
計算間違いが無ければ
Pr(Y=y) = -e^[-λ(y+1)] + e^[-λy]
になると思います。
幾何分布ではない。。。と思ったら、
Pr(Y=y) = -e^[-λ(y+1)] + e^[-λy]
= [e^(-λ)]^y [1-e^(-λ)]
= [1-{1-e^(-λ)}]^y [1-e^(-λ)]
と書けるので、
Y+1が、p=1-e^(-λ) の幾何分布にしたがっている、のかな。幾何分布は0をとりませんからね。
早速の返事ありがとうございました!!今回は二人のかたが返信してくださいましたのでよく理解ができました。またの機会がありましたらよろしくお願いします。
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