統計検定 1級 2016年 統計数理 問2 解答 解説

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[1]

\(\displaystyle E[X]=\int^\infty_0 xf(x)dx\)

\(\displaystyle =\int^\infty_0 x\lambda e^{-\lambda x}dx\)\(\displaystyle = \frac{1}{\lambda}\)

[2]

\(Q(c)\)

\(Q(c)=P(X>c)\)

\(\displaystyle = \int^\infty_c \lambda e^{-\lambda x}dx\)\(=e^{-\lambda c}\)

\(u(\alpha)\)

\(P(X>u(\alpha))=\alpha\)

\(e^{-\lambda u(\alpha)}=\alpha\)

これを解いて、

\( \displaystyle u(\alpha)=-\frac{\ln \alpha}{\lambda}\)

[3]

\(\hat{\lambda}\)

対数尤度関数は、

\(\displaystyle l=\ln \prod_{i=1}^n \lambda e^{-\lambda x_i}\)

\(\displaystyle = n\ln \lambda -\lambda \sum_{i=1}^n x_i\)

\(=n\ln \lambda -\lambda n \bar{X}\)

\(\displaystyle \frac{\partial l}{\partial \lambda}=\frac{n}{\lambda} -n\bar{X}\)\(=0\)

として、

\(\hat{\lambda}=\displaystyle \frac{1}{\bar{X}}\)

\(\hat{Q(c)}\)

\(\displaystyle \hat{Q(c)}=e^{-\hat{\lambda} c}\)\(\displaystyle =e^{-\frac{c}{\bar{X}}}\)

\(\hat{u(\alpha)}\)

\(\displaystyle \hat{u(\alpha)}=-\frac{\ln \alpha}{\hat{\lambda}}\)\(\displaystyle =-\bar{X}\ln \alpha\)

また、

\(E[\hat{u(\alpha)}]=-\ln \alpha E[\bar{X}]\)

\(\displaystyle =-\frac{\ln \alpha}{\lambda} \)

[4]

数学的帰納法で証明する。

\(Y_n=X_1+ \cdots X_n\)として、

\( \left\{ \begin{array}{} Y_{n+1} = Y_n+X_{n+1} \\ Y’_n=Y_n \end{array} \right. \)

とすると、

\( \left\{ \begin{array}{} X_{n+1}=Y_{n+1}-Y’_n \\ Y_n=Y’_n \end{array} \right. \)

で、ヤコビアンは\(||J||=1\)。

\(Y_{n+1},Y’_n\)の同時確率密度関数は

\(f(Y_{n+1},Y’_n)=g_n(y’_n)f(y_{n+1}-y’_n)\)

\(\displaystyle = \frac{\lambda^n}{\Gamma(n)}y_n^{‘n-1}e^{-\lambda y’_n}\lambda e^{-\lambda(y_{n+1}-y’_n)}\)

\(\displaystyle = \frac{\lambda^{n+1}}{\Gamma(n)}y_n^{‘n-1}e^{-\lambda y_{n+1}}\)

\(x_{n+1}=y_{n+1}-y’_n>0\)で\(y’_n < y_{n+1} \)の下で

\(\displaystyle g_{n+1}(y_{n+1})=\int^{y_{n+1}}_0 \frac{\lambda^{n+1}}{\Gamma(n)}y_n^{‘n-1}e^{-\lambda y_{n+1}} dy’_n\)

\(\displaystyle =\frac{\lambda^{n+1}}{\Gamma(n+1)}y_{n+1}^{n}e^{-\lambda y_{n+1}}\)

よって\(n\)の時の確率密度関数を問題文の与式の確率密度関数で仮定すると、\(n+1\)の時も成立する。

また、\(n=1\)の時も成立するので、示された。

また、

\(\displaystyle E[\tilde{Q(c)}]=\int^\infty_c \left(1-\frac{c}{y}\right)^{n-1} \frac{\lambda^{n}}{\Gamma(n)}y^{n-1}e^{-\lambda y} dy\)

\(\displaystyle =\frac{\lambda^n}{\Gamma(n)}\int^\infty_c (y-c)^{y-1}e^{-\lambda y}dy\)

\(y-c=s\)と変数変換して、

\(\displaystyle =\frac{\lambda^n}{\Gamma(n)}\int^\infty_0 s^{y-1}e^{-\lambda (s+c)}ds\)

\(\displaystyle =\frac{\lambda^n}{\Gamma(n)}e^{-\lambda c}\int^\infty_0 s^{y-1}e^{-\lambda s}ds\)

\(=e^{-\lambda c} \)(ガンマ分布の全区間の積分を利用)

\(=Q(c)\)


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