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	<title>二項分布 | My Interests</title>
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	<description>残したいことを残していきます</description>
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		<title>数理統計：二項分布の性質</title>
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		<pubDate>Sun, 28 Oct 2018 11:19:28 +0000</pubDate>
		<dc:creator><![CDATA[jun]]></dc:creator>
				<category><![CDATA[統計学]]></category>
		<category><![CDATA[二項分布]]></category>
		<category><![CDATA[分散]]></category>
		<category><![CDATA[数理統計]]></category>
		<category><![CDATA[最尤推定量]]></category>
		<category><![CDATA[期待値]]></category>
		<category><![CDATA[積率母関数]]></category>

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		<description><![CDATA[<p>イントロ 代表的な分布の性質を解説します。 今回は二項分布です。 定義 二項分布は2つのパラメータ$n,p$をとり、確率$p$でアタリ、確率$1-p$でハズレとなるくじを$n$回引いた際に、$k$回当たる確率を求めるのに [&#8230;]</p>
<p>The post <a href="https://ds.machijun.net/%e6%95%b0%e7%90%86%e7%b5%b1%e8%a8%88-%e4%ba%8c%e9%a0%85%e5%88%86%e5%b8%83/">数理統計：二項分布の性質</a> first appeared on <a href="https://ds.machijun.net/">My Interests</a>.</p>]]></description>
				<content:encoded><![CDATA[<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.5/MathJax.js?config=TeX-AMS_CHTML" type="text/javascript">    
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<h2>イントロ</h2>
<p>代表的な分布の性質を解説します。<br />
今回は二項分布です。</p>
<p><span id="more-2011"></span><br />
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</div>
</p>
<h2>定義</h2>
<p>二項分布は2つのパラメータ$n,p$をとり、確率$p$でアタリ、確率$1-p$でハズレとなるくじを$n$回引いた際に、$k$回当たる確率を求めるのに利用します。<br />
この二項分布を$B(n,p)$と書いたりします。<br />
確率関数は、$X \sim B(n,p)$として、<br />
<div style="overflow-x: auto;">\begin{align}<br />
P(X=k) = \begin{cases} _{n}C_k p^k(1-p)^{n-k} &#038; (k=0,1,\cdots,n) \\<br />
0&#038;(\text{others})<br />
\end{cases}<br />
\end{align}</div><br />
と表されます。</p>
<h2>期待値</h2>
<p>定義通りに計算します。<br />
<div style="overflow-x: auto;">\begin{align}<br />
E(X) &#038;= \sum_{k=0}^n k \times P(X=k)\\<br />
&#038;=\sum_{k=0}^n k \times _{n}C_k p^k(1-p)^{n-k}&#038;&#038;\\<br />
&#038;=\sum_{k=1}^n \cfrac{n!}{(k-1)!(n-k)!}p^k (1-p)^{n-k}\\<br />
&#038;(\text{Put } t \text{ as } k-1)\\<br />
&#038;=np  \underline{\sum_{t=0}^{n-1} \cfrac{(n-1)!}{t!((n-1)-t)!} p^t (1-p)^{(n-1)-t}}\\<br />
&#038;=np<br />
\end{align}</div><br />
最後の式の変形は、下線部が$B(n-1,p)$の二項分布の全確率$1$となることを利用しました。</p>
<h2>分散</h2>
<p>$V(X)=E(X^2) &#8211; E(X)^2$を用いて計算します。<br />
<div style="overflow-x: auto;">\begin{align}<br />
E(X^2) &#038;= \sum_{k=0}^n k^2 \times P(X=k)\\<br />
&#038;=\sum_{k=0}^n k^2 \times _{n}C_k p^k(1-p)^{n-k}&#038;&#038;\\<br />
&#038;=\sum_{k=1}^n \cfrac{k\cdot n!}{(k-1)!(n-k)!}p^k (1-p)^{n-k}\\<br />
&#038;(\text{Put } t \text{ as } k-1)\\<br />
&#038;=np  \sum_{t=0}^{n-1} (t+1)\cfrac{(n-1)!}{t!((n-1)-t)!} p^t (1-p)^{(n-1)-t}\\<br />
&#038;(\text{Put } Y \sim B(n-1,p) )\\<br />
&#038;=np\left(E(Y) + \sum_{t=0}^{n-1}P(Y=t)\right)\\<br />
&#038;=np((n-1)p + 1)\\<br />
&#038;=(np)^2 + np(1-p)<br />
\end{align}</div><br />
これから、<br />
<div style="overflow-x: auto;">\begin{align}<br />
V(X) &#038;= E(X^2) &#8211; E(X)^2\\<br />
&#038;= (np)^2 + np(1-p) &#8211; (np)^2\\<br />
&#038;= np(1-p)<br />
\end{align}</div></p>
<h2>積率母関数</h2>
<p>定義通りに計算します。<br />
<div style="overflow-x: auto;">\begin{align}<br />
M_X(t) &#038;= E\left(e^{tX}\right) \\<br />
&#038;= \sum_{k=0}^n e^{tk} {}_nC_k p^k (1-p)^{n-k}\\<br />
&#038;= \sum_{k=0}^n  {}_nC_k (pe^{t})^k (1-p)^{n-k}\\<br />
&#038;=(pe^t +1 &#8211; p)^n<br />
\end{align}</div></p>
<p>最後の変形は、$(x+y)^n = \sum_{i=0}^n {}_nC_i x^i y^{n-i}$を利用しました。</p>
<p>積率母関数を使って期待値と分散を求めると、<br />
<div style="overflow-x: auto;">\begin{align}<br />
E(X) &#038;= M_X'(0)\\<br />
&#038;=n(pe^t + 1-p)^{n-1} \cdot pe^t |_{t=0}\\<br />
&#038;=np\\<br />
E(X^2) &#038;= M_X&#8221;(0)\\<br />
&#038;=n(n-1)(pe^t + 1-p)^{n-2} \cdot (pe^t)^2 \\<br />
&#038;\qquad + n(pe^t+1-p)^{n-1}\cdot pe^t |_{t=0}\\<br />
&#038;=(np)^2 + np(1-p)<br />
\end{align}</div><br />
となるので、$V(X)=E(X^2)-E(X)^2=np(1-p)$となります。</p><p>The post <a href="https://ds.machijun.net/%e6%95%b0%e7%90%86%e7%b5%b1%e8%a8%88-%e4%ba%8c%e9%a0%85%e5%88%86%e5%b8%83/">数理統計：二項分布の性質</a> first appeared on <a href="https://ds.machijun.net/">My Interests</a>.</p>]]></content:encoded>
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