間違いしかありません.コメントにてご指摘いただければ幸いです(気が付いた点を特に断りなく頻繁に書き直していますのでご注意ください).

確率変数の変数変換 Z=XY

確率変数の変数変換 Z=XY

Z=XY

$$ \begin{eqnarray} p_{XY}(z) &=&\int \int \delta(z-xy)f(x)g(y)\mathrm{d}x\mathrm{d}y \\&&\;\cdots\;\href{https://shikitenkai.blogspot.com/2020/09/delta-function.html}{\int_{-\infty}^{\infty}\delta(x)f(x)\mathrm{d}x=f(0)} \\&&\;\cdots\;X=x,Y=yの同時確率f(x)g(x)のうちz-(xy)=0を満たすものだけを足し合わせる. \\&=&\int \int \frac{1}{|y|}\delta\left(x-\frac{z}{y}\right)\;f\left(x\right)g(y)\mathrm{d}x\mathrm{d}y \\&&\;\cdots\;\href{https://shikitenkai.blogspot.com/2020/09/delta-function.html}{\delta(u(x))=\sum_{\alpha\in u^{-1}(0)}\frac{1}{\left|u^{\prime}(\alpha)\right|}\delta\left(x-\alpha\right)} \\&&\;\cdots\;u(x)=z-xy \\&&\;\cdots\;u(x=\alpha)=0,\;\alpha=\frac{z}{y} \\&&\;\cdots\;u^\prime=\frac{\mathrm{d}u}{\mathrm{d}x}=\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}x}(z-xy)=-y \\&&\;\cdots\;\delta\left(z-xy\right) =\frac{1}{|u^\prime(\alpha)|}\delta\left(x-\alpha\right) =\frac{1}{|-y|}\delta\left(x-\frac{z}{y}\right) =\frac{1}{|y|}\delta\left(x-\frac{z}{y}\right) \\&=&\int \frac{1}{|y|}\delta\left(\frac{z}{y}-\frac{z}{y}\right)\;f\left(\frac{z}{y}\right)g(y)\mathrm{d}y \;\cdots\;z=xy,x=\frac{z}{y} \\&=&\int \frac{1}{|y|}\delta\left(0\right)\;f\left(\frac{z}{y}\right)g(y)\mathrm{d}y \\&=&\int \frac{1}{|y|}f\left(\frac{z}{y}\right)g(y)\mathrm{d}y \;\cdots\;\delta凾数の引数が全域で0なので,全域で\frac{1}{|y|}f\left(\frac{z}{y}\right)g(y)を足し合わせる積分になる. \end{eqnarray} $$

標準正規分布同士の例

$$ \begin{eqnarray} f_X(x)&=&\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{x^2}{2}} \;\cdots\;N(0,1)\;(標準正規分布) \\g_Y(y)&=&\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{y^2}{2}} \;\cdots\;N(0,1)\;(標準正規分布) \\p_{XY}(z)&=&\int \int \delta(z-xy)f_X(x)g_Y(y)\mathrm{d}x\mathrm{d}y \\&=&\int \int \delta(z-xy)\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{x^2}{2}}\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{y^2}{2}}\mathrm{d}x\mathrm{d}y \\&=&\int_{-\infty}^{\infty} \frac{1}{|y|} \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{\left(\frac{z}{y}\right)^2}{2}}\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{y^2}{2}} \mathrm{d}y \;\cdots\;z=xy,x=\frac{z}{y} \\&=&\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty} \frac{1}{|y|} e^{-\frac{\left(\frac{z}{y}\right)^2}{2}}e^{-\frac{y^2}{2}} \mathrm{d}y \;\cdots\;\int c f(x) \mathrm{d}x = c \int f(x) \mathrm{d}x \\&=&\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty} \frac{1}{|y|} e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{z^2}{y^2}+y^2\right)} \mathrm{d}y \\&=&\frac{1}{2\pi}\left\{ \int_{-\infty}^{0} \frac{1}{|y|} e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{z^2}{y^2}+y^2\right)} \mathrm{d}y + \int_{0}^{\infty} \frac{1}{|y|} e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{z^2}{y^2}+y^2\right)} \mathrm{d}y \right\} \\&&\;\cdots\;\int_{A}^{B} f(x)\mathrm{d}x=\int_{A}^{C} f(x)\mathrm{d}x+\int_{C}^{B} f(x)\mathrm{d}x\;(ただしA\leq C \leq B) \\&=&\frac{1}{2\pi}\left\{ \int_{-\infty}^{0} -\frac{1}{y} e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{z^2}{y^2}+y^2\right)} \mathrm{d}y + \int_{0}^{\infty} \frac{1}{y} e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{z^2}{y^2}+y^2\right)} \mathrm{d}y \right\} \\&&\;\cdots\;\frac{1}{|y|}=-\frac{1}{y}\;(y\lt0),\frac{1}{|y|}=\frac{1}{y}\;(0\lt y) \\&=&\frac{1}{2\pi}2\int_{0}^{\infty} \frac{1}{y} e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{z^2}{y^2}+y^2\right)} \mathrm{d}y \\&&\;\cdots\;y=\frac{1}{x}が奇凾数でy=e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{z^2}{x^2}+x^2\right)}が偶凾数なのでその積は奇凾数. \\&&\;\cdots\;負の区間(-\infty,0)と正の区間(0,\infty)で符号が逆なので全体としては偶凾数と同じに扱える. \\&&\;\cdots\;-f_{奇凾数(-\infty,0)}(x) + f_{奇凾数(0,\infty)}(x) = f_{条件付きで偶凾数}(x)\mathrm{d}x \\&&\;\cdots\;偶凾数の(-a,a)での積分は正の区間(0,a)の2倍として計算できる. \\&&\;\cdots\;\int_{-a}^a f_{奇凾数}(x) \mathrm{d}x=2\int_0^a f_{偶凾数}(x)\mathrm{d}x \\&=&\frac{1}{\pi} \int_{0}^{\infty} \color{red}{\frac{1}{y}} e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{z^2}{y^2}+y^2\right)} \color{red}{\mathrm{d}y} \\&=&\frac{1}{\pi} \int_{0}^{\infty} e^{-\frac{1}{2}\left\{\frac{z^2}{y^2}+y^2\right\}} \frac{\mathrm{d}t}{2t} \\&&\;\cdots\;t=\frac{y^2}{2},y^2=2t,\;y:0\rightarrow\infty,t:0\rightarrow\infty \\&&\;\cdots\;\frac{\mathrm{d}t}{\mathrm{d}y}=y=\frac{y^2}{y}=\frac{2t}{y},\frac{\mathrm{d}y}{y}=\frac{\mathrm{d}t}{2t} \\&=&\frac{1}{\pi}\frac{1}{2}\int_{0}^{\infty} \frac{1}{t} e^{-\frac{1}{2}\left\{\frac{z^2}{2t}+2t\right\}} \mathrm{d}t \\&=&\frac{1}{2\pi}\int_{0}^{\infty} \frac{1}{t} e^{-t-\frac{z^2}{4t}} \mathrm{d}t \\&&\;\cdots\;K_n(z)=\frac{1}{2}\left(\frac{z}{2}\right)^n\int_0^{\infty} t^{-n-1} e^{-t-\frac{z^2}{4t}} \mathrm{d}t\;(第二種変形ベッセル凾数) \\&&\;\cdots\;K_0(z)=\frac{1}{2}\int_0^{\infty} t^{-1} e^{-t-\frac{z^2}{4t}} \mathrm{d}t \\&=&\frac{1}{\pi}K_0(z) \end{eqnarray} $$

指数分布同士の例

$$ \begin{eqnarray} f_X(x)&=&\lambda e^{-\lambda x} (x \geq 0, \lambda \gt 0) \\g_Y(y)&=&\lambda e^{-\lambda y} (x \geq 0, \lambda \gt 0) \\p_{XY}(z)&=&\int \int \delta(x-xy)f_X(x)g_Y(y)\mathrm{d}x\mathrm{d}y \\&=&\int \int \delta(x-xy)\lambda e^{-\lambda x} \lambda e^{-\lambda y} \mathrm{d}x\mathrm{d}y \\&=&\int_0^{\infty} \frac{1}{|y|}\lambda e^{-\lambda \left(\frac{z}{y}\right)} \lambda e^{-\lambda y}\mathrm{d}y \;\cdots\;z=xy,x=\frac{z}{y} \\&=&\lambda^2\int_0^{\infty} \frac{1}{|y|} e^{-\lambda \left(\frac{z}{y}\right)} e^{-\lambda y} \mathrm{d}y \;\cdots\;\int c f(x) \mathrm{d}x = c \int f(x) \mathrm{d}x \\&=&\lambda^2\int_0^{\infty} \frac{1}{|y|} e^{-\lambda \left(\frac{z}{y}\right)-\lambda y} \mathrm{d}y \;\cdots\;A^BA^C=A^{B+C} \\&=&\lambda^2\int_0^{\infty} \frac{1}{|y|} e^{-\lambda \left(\frac{z}{y}+y\right)} \mathrm{d}y \\&=&\lambda^2\int_0^{\infty} \frac{1}{|\frac{t}{\lambda}|} e^{-\lambda \left(\frac{z}{\frac{t}{\lambda}}+\frac{t}{\lambda}\right)} \frac{1}{\lambda}\mathrm{d}t \\&&\;\cdots\;t=\lambda y, y=\frac{t}{\lambda}, \frac{\mathrm{d}y}{\mathrm{d}t}=\frac{1}{\lambda},\mathrm{d}y=\frac{1}{\lambda}\mathrm{d}t,\;y:0\rightarrow\infty, t:0\rightarrow\infty \\&=&\lambda^2\int_0^{\infty} \frac{|\lambda|}{|t|} e^{-\lambda^2\frac{z}{t}-t} \frac{1}{\lambda}\mathrm{d}t \\&=&\lambda^2\int_0^{\infty} \frac{|\lambda|}{\lambda}\frac{1}{|t|} e^{-\lambda^2\frac{z}{t}-t} \mathrm{d}t \\&=&\lambda^2\int_0^{\infty} \frac{1}{|t|} e^{-\lambda^2\frac{z}{t}-t} \mathrm{d}t \;\cdots\;\lambda \gt 0 \\&=&\lambda^2\int_0^{\infty} \frac{1}{t} e^{-\lambda^2\frac{z}{t}-t} \mathrm{d}t \;\cdots\;t \gt 0\;(積分範囲より) \\&=&2\lambda^2K_0(2\lambda\sqrt{z}) \\&&\;\cdots\;K_n(z)=\frac{1}{2}\left(\frac{z}{2}\right)^n\int_0^{\infty} t^{-n-1} e^{-t-\frac{z^2}{4t}} \mathrm{d}t\;(第二種変形ベッセル凾数) \\&&\;\cdots\;K_0(z)=\frac{1}{2}\int_0^{\infty} t^{-1} e^{-t-\frac{z^2}{4t}} \mathrm{d}t \end{eqnarray} $$

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