যখনএবংস্বাধীনভাবে


12

X এবং স্বাধীনভাবে র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলি বিতরণ করা হয় যেখানে এবং । এর বিতরণ কী ?Y Y বিটা ( এন ) nXχ(n1)2YBeta(n21,n21)Z=(2Y1)X

এর যৌথ ঘনত্ব দেওয়া হয়েছে(X,Y)

fX,Y(x,y)=fX(x)fY(y)=ex2xn1212n12Γ(n12)yn22(1y)n22B(n21,n21)1{x>0,0<y<1}

ভেরিয়েবলের পরিবর্তন যেমন এবং ,(X,Y)(Z,W)Z=(2Y1)XW=X

আমি যুগ্ম ঘনত্ব পেতে যেমন(Z,W)

fZ,W(z,w)=ew22wn3(14z24w2)n222n12Γ(n12)B(n21,n21)1{w>0,|z|<w}

প্রান্তিক পিডিএফ তখন , যা আমাকে কোথাও নিয়ে যায় না।f Z ( z ) = | z | জেড , ডব্লিউ ( z- র , W )ZfZ(z)=|z|fZ,W(z,w)dw

আবার, এর বিতরণ ফাংশনটি সন্ধান করার সময় , একটি অসম্পূর্ণ বিটা / গামা ফাংশন প্রদর্শিত হবে:Z

FZ(z)=Pr(Zz)

=Pr((2Y1)Xz)=(2y1)xzfX,Y(x,y)dxdy

এখানে ভেরিয়েবলের উপযুক্ত পরিবর্তন কী? বিতরণটি খুঁজে পাওয়ার অন্য কোনও উপায় আছে কি ?Z

আমি চি-স্কোয়ার্ড, বিটা, 'এফ' এবং 'টি' বিতরণগুলির মধ্যে বিভিন্ন সম্পর্ক ব্যবহার করার চেষ্টা করেছি তবে কিছুই কাজ করছে বলে মনে হচ্ছে না। সম্ভবত আমি স্পষ্ট কিছু মিস করছি।


@ ফ্রেঞ্চিস দ্বারা উল্লিখিত হিসাবে, এই রূপান্তরটি বক্স-মেলার ট্রান্সফর্মের একটি সাধারণীকরণ।


4
বক্স-মুলার রূপান্তরকে সাধারণীকরণের মতো দেখায়
ফ্রান্সিস

উত্তর:


10

এখানে একটি বীজগণিতিক প্রমাণ রয়েছে। আমি এর পরিবর্তে (স্কোয়ার নয়) করতে যাচ্ছি যাতে আমাদের । এগুলি বৈধ ঘনত্বের নিশ্চয়তাযুক্ত তাই আমি স্বাভাবিককরণের ধ্রুবকগুলি ট্র্যাক করব না track আমাদের কাছে যাক এবং তাই বিপরীত রূপান্তরগুলির হয় এবং । এটি আমাদের দেয় । এটি আমাদের দিকে নিয়ে যায় টু Z : = ( 2 ওয়াই - 1 ) এক্স এক্স , ওয়াই ( X , Y ) α এক্স এন - 2- এক্স 2 / 2 [ Y ( 1 - Y ) ] এনXχn1Z:=(2Y1)Xজেড=(2Y-1)এক্সওয়াট=এক্সএক্স(z- র,W)=WY(z- র,W)= z- র + + W

fX,Y(x,y)xn2ex2/2[y(1y)]n/221{0<x,0<y<1}.
Z=(2y1)XW=Xx(z,w)=w | | =1y(z,w)=z+w2w=z2w+12জেড,ডব্লিউ(z- র,W)αWএন-1-W2/2[ z- র + + W|J|=12wαW-W2/2(W
fZ,W(z,w)wn1ew2/2[z+w2w(1z+w2w)]n/221{0<w,1<zw<1}
fZ(z)w > | z | W - W 2 / 2 ( W 2 - z- র 2 ) এন /
wew2/2(w2z2)n/221{|z|<w}.
সুতরাং
fZ(z)w>|z|wew2/2(w2z2)n/22dw.

সুবিধার জন্য । পেতে উভয় পক্ষকে এখন তাই । এটি আমাদেরকে এই চূড়ান্ত অবিচ্ছেদ্য উপর নির্ভর করে না , তাই আমরা দেখিয়েছি যে , সুতরাং therefore z- র 2 / 2z- র 2 / 2জেড ( z- র ) α | z | ডব্লিউ - ( ডাব্লু 2 - জেড 2 ) / 2 ( ডাব্লুm=n/22ez2/22 ইউ = ডাব্লু 2 - জেড

ez2/2fZ(z)|z|we(w2z2)/2(w2z2)mdw.
ডি ইউ = ডাব্লু2u=w2z2du=wdwz- র z- র 2 / 2জেড ( z- র )
ez2/2fZ(z)2m0umeudu=2mΓ(m+1).
zez2/2fZ(z)1
ZN(0,1).

1
+1 টি। আমি আনন্দিত আপনি এই উত্তরটি পুনরুদ্ধার করেছেন, কারণ এটি সমস্ত মানকে অন্তর্ভুক্ত করে , কেবলমাত্র অবিচ্ছেদ্য নয়। n
হোবার

@whuber ধন্যবাদ, আমি একরকম করা এর পরিবর্তে এবং এটা আমার কিছুটা সময় লেগেছিল জিনিসটা কেন আমি অদ্ভুত আচরণ যখন পেয়ে ছিল বিজোড়z2w2w2z2n
jld

9

2Y1 গোলকটিতে অভিন্ন বিতরণের এক স্থানাঙ্কেরn1 মতো বিতরণ করা হয় ; এর আইআইডি স্ট্যান্ডার্ড নরমাল ভেরিয়েটের বর্গের যোগফলের বিতরণ রয়েছে ; এবং এই দুটি পরিমাণ স্বতন্ত্র। জ্যামিতিকভাবে one এর একটি স্থানাঙ্কের বিতরণ রয়েছে: এটির একটি অবশ্যই সাধারণ বন্টন থাকতে হবে।Xn1(2Y1)X

(এই যুক্তিটি অবিচ্ছেদ্য ক্ষেত্রে প্রযোজ্য ))n=2,3,4,

আপনার যদি কিছু সংখ্যক বোঝার প্রয়োজন হয় (যা সর্বদা জ্ঞানী, কারণ এটি যুক্তি এবং গণনার ক্ষেত্রে ত্রুটিগুলি উদঘাটন করতে পারে), অনুকরণ করুন:

চিত্রটি এন = 2,3,4,5 এর জন্য চারটি হিস্টোগ্রাম দেখাচ্ছে

সিমুলেটেড ফলাফল এবং দাবি করা মান সাধারণ বিতরণের মধ্যে চুক্তিটি এর মানগুলির এই পরিসীমা জুড়ে দুর্দান্ত ।n

Rআপনি যদি চান তবে এই প্লটগুলি তৈরি করে এমন কোডটি নিয়ে আরও পরীক্ষা করুন ।

n.sim <- 1e5
n <- 2:5
X <- data.frame(Z = c(sapply(n, function(n){
  y <- rbeta(n.sim, n/2-1, n/2-1)  # Generate values of Y
  x <- rchisq(n.sim, n-1)          # Generate values of X
  (2*y - 1) * sqrt(x)              # Return the values of Z
})), n=factor(rep(n, each=n.sim)))

library(ggplot2)
#--Create points along the graph of a standard Normal density
i <- seq(min(z), max(z), length.out=501)
U <- data.frame(X=i, Z=dnorm(i))

#--Plot histograms on top of the density graphs
ggplot(X, aes(Z, ..density..)) + 
  geom_path(aes(X,Z), data=U, size=1) +
  geom_histogram(aes(fill=n), bins=50, alpha=0.5) + 
  facet_wrap(~ n) + 
  ggtitle("Histograms of Simulated Values of Z",
          paste0("Sample size ", n.sim))

1
ধন্যবাদ, স্টাবর্ন প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্যপূর্ণ তা বিবেচনা করে না, অন্যথায় উপসংহারটি ভুল। আমি এটা ঠিক করব.
হোবার

3

ব্যবহারকারী @ চ্যাঙ্কন ইতিমধ্যে কাজটি সম্পন্ন করার পরে, আমি এই নির্দিষ্ট রূপান্তরের সাথে একটি বীজগণিতীয় প্রমাণ সরবরাহ করতে সক্ষম হয়েছি। আমি কোন বিবরণ এড়ানো হয়নি।


( এর ঘনত্বটি বৈধ হওয়ার জন্য আমাদের ইতিমধ্যে )।n>2Y

আসুন রূপান্তরটি যেমন এবং ।(X,Y)(U,V)U=(2Y1)XV=X

এটি এবং বোঝায় ।x=vy=12(uv+1)

এখন, এবং ,x>0v>00<y<1v<u<v

যাতে এর bivariate সমর্থন সহজভাবে হয় ।(U,V)S={(u,v):0<u2<v<,uR}

রূপান্তরের Jacobian এর পরম মান।|J|=12v

এর যৌথ ঘনত্ব এইভাবে(U,V)

fU,V(u,v)=ev2vn121(uv+1)n22(12u2v)n22Γ(n2)(2v)2n12+n22Γ(n12)(Γ(n21))21S

=ev2vn42(v+u)n22(vu)n22Γ(n2)22n32+n22(v)n4Γ(n12)(Γ(n22))21S

এখন, লেজেন্ডারের নকল সূত্র ব্যবহার করে,

Γ(n2)=2n3πΓ(n22)Γ(n22+12)=2n3πΓ(n22)Γ(n12) যেখানে ।n>2

সুতরাং ,ইউ ,n>2

fU,V(u,v)=2n3ev2(vu2)n22π23n72Γ(n21)1S

প্রান্তিক পিডিএফ তারপর দেওয়া হয়U

fU(u)=12n12πΓ(n21)u2ev2(vu2)n22dv

=eu222n12πΓ(n21)0et2t(n211)dt

=12n12π(12)n21eu22

=12πeu2/2,uR

2

এই কালো বাক্স উত্তর (অর্থাত, বীজগাণিতিক বিবরণ অনুপস্থিত) ব্যবহার বেশি হয় ম্যাথামেটিকাল । সংক্ষেপে @ শুভর জবাব অনুসারে উত্তরটি হ'ল বিতরণ একটি স্ট্যান্ডার্ড স্বাভাবিক বিতরণ।Z

(* Transformation *)
f = {(2 y - 1) Sqrt[x], Sqrt[x]};
sol = Solve[{z == (2 y - 1) Sqrt[x], w == Sqrt[x]}, {x, y}][[1]]
(*{x -> w^2,y -> (w+z)/(2 w)} *)
(* Jacobian *)
J = D[f, {{x, y}}]

(* Joint pdf of Z and W *)
{jointpdf, conditions} = FullSimplify[PDF[BetaDistribution[n/2 - 1, n/2 - 1], y] 
  PDF[ChiSquareDistribution[n - 1], x] Abs[Det[J]] /. sol,
  Assumptions -> {w >= 0, 0 <= y <= 1}][[1, 1]]

(* Integrate over W *)
Integrate[jointpdf Boole[conditions], {w, 0, \[Infinity]}, Assumptions -> {n > 2, z == 0}]
(* 1/Sqrt[2 \[Pi]] *)

Integrate[jointpdf Boole[conditions], {w, 0, \[Infinity]}, Assumptions -> {n > 2, z > 0}]
(* Exp[-(z^2/2)]/Sqrt[2 \[Pi]] *)

Integrate[jointpdf Boole[conditions], {w, 0, \[Infinity]}, Assumptions -> {n > 2, z < 0}]
(* Exp[-(z^2/2)]/Sqrt[2 \[Pi]] *)

1

প্রতি সেবার কোনও উত্তর নয় , তবে বক্স-মুলার রূপান্তরের সংযোগটি উল্লেখ করা সার্থক হতে পারে।

বাক্স-মুলার রূপান্তরটি , যেখানে । আমরা এটি দেখাতে পারি , অর্থাৎ । অন্যদিকে, আমরা দেখাতে পারি যে এর লোকেশন-স্কেল আরকসিন বিতরণ রয়েছে , যা এর বিতরণে সম্মত হয় । এর অর্থ বক্স-মুলার রূপান্তর একটি বিশেষ ক্ষেত্রে যখন ।ইউ,ভি~ইউ(0,1)-Lnইউ~মেপুঃ(1)-2Lnইউ~χ 2 2 পাপ(2πভী)2বি(1/2,1/2)-1(2ওয়াই)Z=2lnUsin(2πV)U,VU(0,1) lnUExp(1)2lnUχ22 sin(2πV)2B(1/2,1/2)1 এন=3(2Y1)Xn=3

সম্পর্কিত :

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.