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	<title>連続一様分布 | 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：連続一様分布の性質</title>
		<link>https://ds.machijun.net/%e6%95%b0%e7%90%86%e7%b5%b1%e8%a8%88-%e9%80%a3%e7%b6%9a%e4%b8%80%e6%a7%98%e5%88%86%e5%b8%83/</link>
		<pubDate>Sat, 03 Nov 2018 07:08:24 +0000</pubDate>
		<dc:creator><![CDATA[jun]]></dc:creator>
				<category><![CDATA[統計学]]></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>
		<category><![CDATA[連続一様分布]]></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。 今回は連続一様分布です。 定義 連続一様分布は2つのパラメータ$a,b$をとり、区間$(a,b)$で確率密度関数が一定値を取るような分布です。 この連続一様分布を$U(a,b) [&#8230;]</p>
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				<content:encoded><![CDATA[<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.5/MathJax.js?config=TeX-AMS_CHTML" type="text/javascript">    
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<h2>イントロ</h2>
<p>代表的な分布の性質を解説します。<br />
今回は連続一様分布です。</p>
<p><span id="more-2062"></span><br />
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</div>
</p>
<h2>定義</h2>
<p>連続一様分布は2つのパラメータ$a,b$をとり、区間$(a,b)$で確率密度関数が一定値を取るような分布です。<br />
この連続一様分布を$U(a,b)$と書いたりします。<br />
確率密度関数は、$X \sim U(a,b)$として、<br />
<div style="overflow-x: auto;">\begin{align}<br />
f_X(x) = \begin{cases} \cfrac{1}{b-a} &#038; (a < x < b) \lnl
0&#038;(\text{その他})
\end{cases}
\end{align}</div>
と表されます。



<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;= \int_a^b x\cdot \cfrac{1}{b-a} \delt x\lnl<br />
&#038;=\frac{1}{b-a}\left[\frac{1}{2}x^2\right]_a^b\lnl<br />
&#038;=\frac{a+b}{2}<br />
\end{align}</div></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;= \int_a^b x^2\cdot \cfrac{1}{b-a} \delt x\lnl<br />
&#038;=\frac{1}{b-a}\left[\frac{1}{3}x^3\right]_a^b\lnl<br />
&#038;=\frac{a^2+b^2+ab}{3}<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\lnl<br />
&#038;= \cfrac{a^2+b^2+ab}{3} &#8211; \left(\cfrac{a+b}{2}\right)^2\lnl<br />
&#038;= \cfrac{(b-a)^2}{12}<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) \lnl<br />
&#038;= \int_a^b e^{tx}\cdot \cfrac{1}{b-a} \delt x\lnl<br />
&#038;=\cfrac{1}{b-a}\left[\frac{e^{tx}}{t}\right]_a^b\lnl<br />
&#038;=\cfrac{e^{tb}-e^{ta}}{t(b-a)}<br />
\end{align}</div></p>
<p>積率母関数を使って期待値と分散を求めます。<br />
普通にやると、不定形となり極値が求められないのでロピタルの定理を使います。<br />
ロピタルの定理を使うと諸条件が満たされている場合に、$\displaystyle \lim_{x\to +0}f(x) = \lim_{x\to +0}g(x) = 0$の場合に、$\displaystyle \lim_{x\to +0}\frac{f(x)}{g(x)} = \lim_{x\to +0}\frac{f'(x)}{g'(x)}$となることを示せます。<br />
詳細は省きますが、今回は諸条件が満たされていると考えることができます。</p>
<p>計算の見通しを良くするために、$g_n(t) = b^ne^{bt} &#8211; a^ne^{at}$と置きます。$g_n'(t) = b^{n+1}e^{bt} &#8211; a^{n+1}e^{at} = g_{n+1}(t)$であることを用いて、<br />
<div style="overflow-x: auto;">\begin{align}<br />
E(X) &#038;=M_X'(0) \\<br />
&#038;=\left. \left(\cfrac{g_0(t)}{t(b-a)}\right)&#8217; \right|_{t=0}\lnl<br />
&#038;= \left. \cfrac{g_{1}(t)\cdot t(b-a) &#8211; g_0(t)\cdot (b-a)}{t^2(b-a)^2} \right|_{t=0}\lnl<br />
&#038;= \left. \cfrac{g_{1}(t)}{t(b-a)} &#8211; \frac{g_0(t)}{t^2(b-a)} \right|_{t=0}\lnl<br />
&#038;=\lim_{t\to +0}\left(\cfrac{g_{1}(t)}{t(b-a)} &#8211; \frac{g_0(t)}{t^2(b-a)}\right)\lnl<br />
&#038;=\lim_{t\to +0}\left(\cfrac{g_{2}(t)}{b-a} &#8211; \frac{g_1(t)}{2t(b-a)}\right)\lnl<br />
&#038;=\lim_{t\to +0}\left(\cfrac{g_{2}(t)}{b-a} &#8211; \frac{g_2(t)}{2(b-a)}\right)\lnl<br />
&#038;=\cfrac{b^2-a^2}{b-a} &#8211; \cfrac{b^2-a^2}{2(b-a)}\lnl<br />
&#038;=\frac{a+b}{2}\Lnl<br />
E(X^2) &#038;= M_X&#8221;(0)\lnl<br />
&#038;= \left. \cfrac{g_2(t)}{t(b-a)} &#8211; 2\cdot \cfrac{g_1(t)}{t^2(b-a)}  + 2\cdot \cfrac{g_0(t)}{t^3(b-a)} \right|_{t=0}\lnl<br />
&#038;=\lim_{t\to +0}\left( \cfrac{g_2(t)}{t(b-a)} &#8211; 2\cdot \cfrac{g_1(t)}{t^2(b-a)}  + 2\cdot \cfrac{g_0(t)}{t^3(b-a)} \right)\lnl<br />
&#038;=\lim_{t\to +0}\left( \cfrac{g_3(t)}{b-a} &#8211; 2\cdot \cfrac{g_2(t)}{2t(b-a)}  + 2\cdot \cfrac{g_1(t)}{3t^2(b-a)} \right)\lnl<br />
&#038;=\lim_{t\to +0}\left( \cfrac{g_3(t)}{b-a} &#8211; 2\cdot \cfrac{g_3(t)}{2(b-a)}  + 2\cdot \cfrac{g_2(t)}{6t(b-a)} \right)\lnl<br />
&#038;=\lim_{t\to +0}\left( \cfrac{g_3(t)}{b-a} &#8211; 2\cdot \cfrac{g_3(t)}{2(b-a)}  + 2\cdot \cfrac{g_3(t)}{6(b-a)} \right)\lnl<br />
&#038;=\cfrac{b^3-a^3}{b-a}\left(1 &#8211; 1 + \frac{1}{3}\right)\lnl<br />
&#038;=\frac{b^2+a^2+ab}{3}<br />
\end{align}</div></p>
<p>となるので、$V(X)=E(X^2)-E(X)^2=\frac{(b-a)^2}{12}$です。</p><p>The post <a href="https://ds.machijun.net/%e6%95%b0%e7%90%86%e7%b5%b1%e8%a8%88-%e9%80%a3%e7%b6%9a%e4%b8%80%e6%a7%98%e5%88%86%e5%b8%83/">数理統計：連続一様分布の性質</a> first appeared on <a href="https://ds.machijun.net/">My Interests</a>.</p>]]></content:encoded>
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