• ベストアンサー

X1,X2,...Xnが連続独立同一分布のランダム変数の時、中央値や平

X1,X2,...Xnが連続独立同一分布のランダム変数の時、中央値や平均値ってどういう分布を取るのでしょうか? 独立同一分布からよく分かっていないので初歩にも分かるように説明していただきたいです。

質問者が選んだベストアンサー

  • ベストアンサー
  • ramayana
  • ベストアンサー率75% (215/285)
回答No.1

1 まず、言葉の意味をはっきりさせます。 (分布、分布関数) 「分布」自体の定義は面倒なので、代わりに「分布関数」を定義します。Xを確率変数として、tを実数とします。「Xがt以下になる確率」を「Xの分布関数」といいます。分布の性質は、分布関数によって完全に特徴付けられます。この意味で、分布を知ることと分布関数を知ることとは、同義です。なお、分布関数は、0から1までの値をとる広義単調増加関数(s<tならF(s)≦F(t))です。 (連続、独立、同一)  Xの分布関数をF(t)とします。Xの分布が「連続」であるとは、F(t)が連続関数であることを意味します。  確率変数X1,…,Xnの分布関数をF1(t),…,Fn(t)とします。X1,…,Xnが「独立」であるとは、任意の実数t1,…,tnに対して「X1≦t1、…、Xn≦tnとなる確率」がF1(t)×…×Fn(t)となることを意味します。  X1,…,Xnの分布が「同一」であるとは、F1(t)=…=Fn(t)であることを意味します。 (分布平均、観測平均)  「平均」という言葉には、いくつかの意味があります。ここでは、混乱を避けるため、次のように使い分けることにします。  「分布平均」 確率変数Xの期待値  「観測平均」 確率変数X1,…,Xnの単純平均((X1+…+Xn)/n)。 (分布中央値、観測中央値)  同様に、「中央値」についても次のように使い分けることにします。  「分布中央値」 F(t)=1/2 となるt  「観測中央値」 X1,…,Xnのうち小さい方から(n+1)/2番目の値(nが奇数のとき)、又はn/2番目の値とn/2+1番目の値の単純平均(nが偶数のとき) 2 観測平均の分布  ご質問の意味は、観測平均や観測中央値の分布がどうなるか、ということと解します。観測平均や観測中央値は、それ自体が確率変数なので、その分布を考えることができるのです。以下、X1,…,Xnは、独立で同一の分布に従う確率変数とします(「連続」の仮定は不必要)。  観測平均の分布は、「X1/n の分布をn個畳込んだもの」となります。「」内の意味が難しいかもしれませんが、雰囲気として、一般的手法が確立していることが理解できると思います。  とくに、X1が分布平均μ、分散σ^2の正規分布に従うとき、観測平均は、分布平均μ、分散(σ^2)/nの正規分布に従います。  また、X1が正規分布に従わなかったとしても、緩い条件が満たされたなら、nが大きいとき、観測平均は、分布平均μ、分散(σ^2)/nの正規分布に近似的に従うことが知られています(中心極限定理)。 3 観測中央値の分布 「X1,…,Xnのうち小さい方からk番目の値」の分布関数をG(t,k,n)とします。G(t,k,n)は、具体的に   G(t,k,n)=Sum(Comb(n,r)・F(t)^r・(1-F(t))^(n-r)| r=k,…,n) となります。Comb(n,r)は、n個からr個を選ぶ組み合わせの個数で、F(t)は、X1の分布関数で、Sum(| r=k,…,n)は、rがkからnに至るまでの総和を表します。  観測中央値の分布関数は、nが奇数のとき、   G(t,(n+1)/2,n) となります。nが偶数のときは、面倒なので省略します。ただ、nが大きいときは、奇数のときの式を使っても大差ありません。  もし、X1の分布中央値が確定するなら、これをaとして、次が成立します。   (1) 観測中央値の分布中央値は、aに一致する。   (2) εを正数とする。観測中央値がa-ε以下又はa+ε以上になる確率は、nが大きくな     るとき、0に収束する。すなわち、観測中央値は、nが大きくなるに従い、aの近辺     に集まるようになる。  なお、X1の分布中央値は、いつも確定すると限りません(例えば、F(t)のグラフがF(t)=1/2となるtを含む区間で水平になるときは、分布中央値が確定しない)。 (参考)伊藤清(1953),"確率論",岩波書店

Ringonko
質問者

お礼

ご丁寧にありがとうございます。

全文を見る
すると、全ての回答が全文表示されます。

関連するQ&A

  • x1とx2を独立、同一に分布している(iid)

    x1とx2を独立、同一に分布している(iid) (1)連続のランダム変数 (2)離散のランダム変数 だとします。 (1),(2)においてP[x1<=x2]は計算できるのでしょうか。 計算できるならば計算の仕方、値を算出できないのならばその理由を知りたいです。

  • 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?

  • {x1,x2,…,xn}は正規直交系でxがspan{x1,x2,…,xn}に無いならxは直交する?

    [Q] Given a orthonormal set,O:{x1,x2,…,xn},and x is not in spanO,show that x is orthonormal to every vector in O. という定理についてです。 仮定は<xi,xj>=δij (i,j∈{1,2,…,n}) xがspanOの中に無いというのだからx,x1,x2,…,xnは一次独立ですよね。 一次独立だからといってxがOのどの元とも直交するとは言えませんよね。 背理法で∃i∈{1,2,…,n};<x,xi>≠0だと仮定してみると ∥x∥∥xi∥cos∠(x,xi)≠0と書け、、、 からどうやってxがOのどの元とも直交である事を示せばいいのでしょうか?

  • y1,y2,…ym:一次独立でV=span{x1,x2,…,xn}ならm≦n

    [問]体F上の線形空間V∋y1,y2,…ym:一次独立. V=span{x1,x2,…,xn} (x1,x2,…,xn∈V) とする時(つまり、x1,x2,…,xnはVのspan set)、 m≦nとなる事を示せ。 [証] dimV=Lと置くと、L≧mで (i) L=mの時 V=span{y1,y2,…,ym} 且つ y1,y2,…ym:一次独立 が成立せねばならない(∵dimの定義「線形空間を張る一次独立なベクトルの最大個数」)。 ここでm>nと否定して矛盾を引き出してみる。 その場合,先ず、x1,x2,…xn:一次従属でなければならない(∵dimの定義)。 そこから先に進めません。どう書けばいいのでしょうか?

  • 標本平均の二乗の分散とは

    成功確率pのベルヌーイ分布に従う確率変数X1,X2,,,,Xnはそれぞれ独立であるときこの標本平均Y=(X1+X2+,,,,+Xn)/nを標本平均といいますが、このときY^2の分散を求めたいのですがいいアイデアはありますか??ありましたら教えてください。

  • 正規分布の行列に関する問題。

    X1,...,Xnが互いにN(μ,σ^2)に従い独立な分布なとき、X=(X1,...,Xn)の分布は何か? また平均の行列と共分散行列を求め、Xの平均=ΣXi/Nの周辺分布を求めよって問題を解かないといけないのですが、調べても調べてもいまいちどういうことを書けば答えになるのかがピンときません。 何か参考になるサイトとかがあれば教えてもらえると嬉しいです。 もし簡単なのであれば説明してくださるとなお嬉しいです(;;)

  • 指数分布,連続型確率変数Xが,分布関数f(x)

    指数分布,連続型確率変数Xが,分布関数f(x)=ce^-cx(x≧0),0(x<0)(cは定数,c>0)を持つとき,xは指数分布に従うという。 (1)公理を説明せよ。 (2)E(x),V(x)を求めよ。 と言う問題です。 (1)は連続型なので∫_-∞^∞f(x)=1から∫_0^∞(ce^-cx)dx=c∫_0^∞(e^-cx)dx=-〔e^-cx〕_0^∞=1と言うのを授業でして復習しているのですが,c∫_0^∞(e^-cx)dx=-〔e^-cx〕_0^∞=1の部分がどうしてこうなるのかが分かりません。教えてください。

  • X,Yは正規分布(0,1)に従う互いに独立な確率変数とする、このとき、

    X,Yは正規分布(0,1)に従う互いに独立な確率変数とする、このとき、X+Y、X/Yの分布は?   頭悪いです、すみません~

  • 確率分布について

    確率変数X1,X2,X3......Xnは独立同分布で一様分布U(0,1)に従い、X=min(X1,X2,,,Xn)、つまり標本最小値であるとき Y=max(X1,X2,,,,Xn)、つまり標本最大値はどのような分布に従うのでしょうか?どのような考え方をしたらよいのか教えてください。 よろしくお願いします。

  • 平均が正規分布になる確率過程

    同じ分布に従う独立でない確率変数、X1,X2,・・・,Xn があるとします。この平均が正規分布に従うための十分条件、あるいは、必要十分条件には、どんなものがあるのでしょうか。もちろん n は、十分大きな値であるとします。 また、時間が連続の過程X(t)においては、平均が正規分布に従う十分条件、あるいは、必要十分条件はなんでしょうか。平均については十分長い時間の平均とします。 どちらの問題でも、とりうる値は離散的とします。(連続の場合もわかると嬉しいです) 定常状態を想定しています。

このQ&Aのポイント
  • iX1600を一時的に使用する場合、S1300からのソフトアップデートはvr5.6ですが、ScanSnap ManagerだけでみるとVr7.1まである可能性があります。
  • iX1600のソフトアップデートは最新版のVr7.1を選択することが推奨されます。
  • iX1600のソフトアップデートについては、製品の公式サイトのダウンロードページから最新版をダウンロードしてインストールすることができます。
回答を見る