• ベストアンサー

f(x1,x2)=12x1x2(1-x2) (0<x1<1,0<x2<1の時)0 (その他の時)における確率変数X1とX2が独立である

[問]同時確率密度関数f(x1,x2)= 12x1x2(1-x2) (0<x1<1,0<x2<1の時) 0 (その他の時) における確率変数X1とX2が独立である事を示せ。 が示せず困っています。 どのようにして示せますでしょうか? 一応,定義は下記の通り,調べてみました。 確率空間(Ω,F,P)(Fはσ集合体,(F上の関数)Pを確率とする) そしてΩからR^dへの写像を確率ベクトルという。 この確率空間(Ω,F,P)と別の集合Sがある時,Sの値をとるΩの上の確率変数Xが与えら れた時, B_X:={E⊂S;X^-1(E)∈F}とすると新しい確率空間(S,B_X,P_X)が得られる。 このP_Xを確率分布といい,特にXがX=(X1,X2)という確率ベクトルになっている時, P_XをX1,X2の同時分布という。 独立とは∀A1,A2∈Fに於いて,P(X1∈A1,X2∈A2)=P(X1∈A1)P(X2∈A2)が成り立つ事で ある。 「確率分布関数 f(x,y)において、 f1(x)=∫[-∞,∞]f(x,y) dy f2(y)=∫[-∞,∞]f(x,y) dx と定義すると、確率変数x,yが独立であることの必要十分条件は f(x,y)=f1(x)f2(y)」 と思いますので f1(x1)=∫[-∞~∞]12x1x2(1-x2)dx2 =∫[-∞~∞](12x1x2-12x1x2^2)dx2 =[6x1x2^2-4x1x2^3]^∞_-∞ f2(x2)=∫[-∞~∞]12x1x2(1-x2)dx1 =∫[-∞~∞](12x1x2-12x1x2^2)dx2 =[6x1^2x2-6x1^2x2^2]^∞_-∞ と求めましたがこれから先に進めません。どのようにすればいいのでしょうか?

質問者が選んだベストアンサー

  • ベストアンサー
  • info22
  • ベストアンサー率55% (2225/4034)
回答No.2

>f1(x1)=∫[-∞~∞]12x1x2(1-x2)dx2 f1(x1)=∫[-∞,∞]f(x1,x2) dx2=∫[0,1]f(x1,x2) dx2 =∫[0~1]12x1x2(1-x2)dx2 >=∫[-∞~∞](12x1x2-12x1x2^2)dx2 =12x1∫[0~1](x2-x2^2)dx2 >=[6x1x2^2-4x1x2^3]^∞_-∞ =2x1*[3x2^2 -2x2^3] [x2:0~1] =2x1*(3-2)=2x1 (0<x1<1) f1(x1)=0 (0<x1<1以外) >f2(x2)=∫[-∞~∞]12x1x2(1-x2)dx1 f2(x2)=∫[-∞~∞]1f(x1,x2)dx1=∫[0~1]1f(x1,x2)dx1 =∫[0~1]12x1x2(1-x2)dx1 >=∫[-∞~∞](12x1x2-12x1x2^2)dx2 =12x2(1-x2)∫[0~1] x1dx1 >=[6x1^2x2-6x1^2x2^2]^∞_-∞ =6x2(1-x2)[x1^2] [x1:0~1] =6x2(1-x2) (0<x2<1) f2(x2)=0 (0<x2<1以外) f1(x1)f2(x2)=2x1*6x2(1-x2) =12x1x2(1-x2)=f(x1,x2) (0<x1<1,0<x2<1の時) f1(x1)f2(x2)=0=f(x1,x2)(0<x1<1,0<x2<以外の時)

HarukaIgaw
質問者

お礼

有難うございます。 これで漸く解けました。練習してこのやり方を習得したいと思います。

その他の回答 (1)

  • incd
  • ベストアンサー率44% (41/92)
回答No.1

f1, f2を求める際の積分範囲が違うのではないですか? (0<x1<1,0<x2<1の時) という条件があるので、これを付け加えればf1,f2がきっちり計算できると思います。で、最終的に f(x1,x2) = f1(x1) * f2(x2) の形になっているのであれば独立である、ということです。

HarukaIgaw
質問者

お礼

有難うございます。 これで漸く解けました。練習してこのやり方を習得したいと思います。

関連するQ&A

  • 確率変数を作ることはできますか?

    よいタイトルが思い浮かびませんでしたが、問題になっているのは、 「与えられた分布関数に等しい確率変数が存在するか」 ということです。より詳しくいいますと、 (Ω,F,P)を確率空間として、{X_n}を独立確率変数列とします。 このとき独立確率変数列{Y_n}で、各Y_nの分布関数がX_nに一致し、 しかもY_nは{X_k}のいずれとも独立であるものが存在するのか? という問題です。教科書を読んでいたら、何の説明もなし、 こういう確率変数を取ってきて話が進んで行ってしまったのですが、 実際に取れるのかどうかは、標本空間の性質とかに依存したり しないのかとか、いろいろ心配が出てきました。 ちょっと手がかりがつかめず困っているので、 教えていただけるとありがたいです。

  • 離散型確率変数

    確率関数px(x)=P{X=x}=P{ω∈Ω:X(ω)=x}・・(1) 分布関数Fx(x)=P{-∞<X≦x}・・(2)          =P{ω∈Ω:X(ω)∈(-∞、x)}・・(3)          =Σpx(y)・・(4) について説明しなければいけないんですが、、 確率関数・分布関数はそもそもなにをあらわしているんでしょうか? (1)のP{X=x}のX=xは何がいいたいんでしょうか? ω∈Ωはなんと読むんでしょうか? (4)のyはどっからでてきたんですか? この4つについて教えていただきたいんです ω・・・標本点 Ω・・・標本空間 X・・・確率変数

  • 【確率・統計】X1 ≦ X2 ≦ X3 となる確率

    分布関数 F(x)、密度関数 f(x) という分布に独立に従う確率変数 X をサンプルしていったとき、 サンプル取得順に X1 ≦ X2 ≦ X3 と増加していったときの X3 の分布は どのように求めれば良いのでしょうか? 「順に(時間的に)増加」という概念があるので、単純な最大値分布にはならないとは思うのですが、 どう求めれば良いのかわかりません。 本を御提示いただくだけでも構いませんので、 御教授お願いいたします。

  • 確率変数の変換について(2つの確率変数の和)

    毎々お世話になっております. このたびは,2変数の確率変数の変換について質問させていただきます. [問] X1およびX2はi.i.d.でそれぞれ[0,1]の区間で一様に分布している. Y=X1+X2の確率密度関数を求めなさい. 上記の問いに関してですが, X1,X2の密度関数はf(xi)=1 for 0<=Xi<=1 i=1,2 であり, 同時確率はf(x1,x2)=1 for 0<=x<=1 であるというところまでは分かりました. また,X1=Y-Z,X2=Zとすることで,ヤコビヤンJ=1であるというとろこまではできました. しかし,これ以降,どのように考えれば良いのかが分かりません. 直感的に,X1とX2が一様に分布しているために,Y=X1+X2は0<=y<=2の範囲に分布し, y=1のときにg(y)が最大になるのであろうと考えられ, g(y)=y for 0<=y<=1 g(y)=2-y for 1<y<=2 1という確率密度関数になるであろうことは分かります. このような考え方が正しいかどうかも含めて,この問題の解法をご教示いただけないでしょうか? 何卒よろしくお願いいたします.

  • ベルヌーイ分布における独立な確率変数とは?

    統計学の問題についてです。 【問題】 次式の確率関数f(x)をもつベルヌーイ分布に従う、 互いに独立なn個の確率変数Xi(i=1,2,…,n)がある。 以下の問に答えよ。   f(x)={p(x=1),1-p(x=0)}ただし0≦p≦1 確率変数Xiの期待値と分散を求めよ。 問題を解こうとしたのですが、確率変数Xiがよくわかっていません。 ベルヌーイ分布はB(1,p)で、取りうる確率変数は0か1の2つであるのに 「互いに独立なn個の確率変数Xi(i=1,2,…,n)」について考えるというのは どういう意味なのでしょうか? 概念的なものが全然理解できていませんので、その辺りも踏まえて 回答をしていただけたらと思っています。よろしくお願いいたします。

  • 【指数分布】確率変数の和

    X1,X2,...,Xnは互いに独立な確率変数であり、 それぞれ指数分布 f(x)=1/λ*exp(-x/λ) (x>0) に従います。 確率変数 Yk=X1+X2+...+Xk の確率密度関数をfk(x) とするとき、 (1)fk(x)=∫[0,∞]fk-1(x-t)f(t)dt (x>0) を示せ。 (2)fn(x)を求めよ。 (3)確率変数 Yk=X1+X2+...+Xk の期待値、分散を求めよ。 との問題なのですが、 (1)について、 XとYが独立であるとき、Z=X+Yの確率密度関数fZ(z)は 畳み込み積分で与えられるので、 fZ(z)=∫[-∞→∞]fX(x)fY(z-x)dx を...と考えたのですが 上手く証明ができません。 また、(2)について、 指数分布が事象が起きる時間間隔が従う分布だということから 要は、n回の事象が起きるまでの時間と考え、 fn(x)=n/λ だとは思うのですが、よくこれは特性関数から計算すれば良いのでしょうか... どなたか数学に詳しい方が居られましたら、 ご教授のほどよろしくお願いいたします。

  • 確率・統計の問題です

    以下の問題の解答をお願いします。 連続確率変数Xの累積分布関数はFx(x) = P{X≦x}で与えられる。区間[0, 1]で定義された、二つの独立な確率変数X1, X2の累積分布関数Fx1(x), Fx2(x)が図で与えられるとき、以下の問いに答えよ。 Y=X1+X2とおくと、Yの累積分布関数Fy(y)はX1,X2の結合密度関数f12(x1, x2)を用いて Fy(y) = ∫[-∞→∞] ∫[-∞→y-x1] f12(x1, x2)dx2dx1 で与えられる。このことを利用してYの確率密度関数fy(y)を求め図示せよ。

  • 確率変数が独立であることの証明

    「3つの確率変数 x1,x2,x3 が独立 ⇒ u=x1+x2 と x3 は独立 」 という直感的には明らかな事実を厳密に証明したいのですが、 以下の証明で日本語表現も含めておかしな点はあるでしょうか? (証明) x1,x2,x3は独立なので、同時確率密度関数 P(x1,x2,x3) は それぞれの密度関数の積で以下のように表される。 P(x1,x2,x3)=Q(x1)・R(x2)・S(x3)  (※) ここで、u=x1+x2 とし、uとx3の同時確率密度関数を φ(u,x3) とするとφ(u,x3)は(※)の式においてx1とx2の和がuになる組み合わせの確率の合計となる。 よって、 φ(u,x3)=∫[-∞~+∞]Q(u-t)R(t)S(x3)dt =∫[-∞~+∞]Q(u-t)R(t)dt・S(x3) となる。 これは、φ(u,x3)がuの関数と、x3の関数の積となることを示しており、 uとx3が独立であることが示された。                             証明終 よろしくお願いします。  

  • 独立関数変数の問題を解いてるのですが・・・

    独立関数変数の問題を解いてるのですが・・・ X1,X2,....,Xn,....は標準正規分布に従う独立関数変数とする P(│X1+・・・+Xn/n│≦ε)=2∫ε√n 1/√2π・eの-x二乗/2 dx 0 を示せ(上はインテグラルの範囲が0からε√nという意味です) X1+・・・+Xnの大きさが0.01より小さい確率が0.95以上であるためにはnはどの程度の大きさが必要か決定せよ。I(z)=∫z 1/√2π・eの-x二乗/2 dxとおくと、I(1.96)=0.475となることを参考にして                 0 よい。 みにくくて申し訳ありません。 教科書とにらめっこ状態なので誰かお助けお願いします。

  • 確率変数の独立

    確率変数の独立 確率変数XとXが独立のとき、P(A)=0またはP(A)=1であることの示し方を教えてください。