gęstość prawdopodobieństwa sumy zmiennych niezależnych
gęstość prawdopodobieństwa sumy zmiennych niezależnych
Przypuśćmy, że mamy dwie zmienne niezależne X i Y o rozkładach jednostajnych na przedziale [0, 1]. Jaka byłaby funkcja gęstości prawdopodobieństwa dla Z = X+Y?
ROZWIĄZANIE
\(\displaystyle{ f_{z}\left(z\right) = \int_{- \infty }^{ \infty } f_{x}\left(x\right)f_{y}\left(z-x\right) \mbox{d}x}\)
Ponieważ \(\displaystyle{ f_{x}\left(x\right)= 1}\) dla x[0,1] to:
\(\displaystyle{ f_{z}\left(z\right) = \int_{0}^{1} 1 f_{y}\left(z-x\right) \mbox{d}x}\)
dla z[0, 1] mamy
\(\displaystyle{ f_{z}\left(z\right)= \int_{0}^{1} 1 f_{y}\left(z-x\right) \mbox{d}x = \int_{0}^{z} 1 \cdot 1 \mbox{d}x = x\right]^{z}_{0} = z}\)
dla z[1, 2] mamy
\(\displaystyle{ f_{z}\left(z\right)= \int_{0}^{1} 1 f_{y}\left(z-x\right) \mbox{d}x = \int_{z-1}^{1} 1 \cdot 1 \mbox{d}x = x\right]^{1}_{z-1} = 2 - z}\)
PROBLEM
Nie wiem skąd się wzieły te dwa przdziały całkowania [0, z] i [z-1, 1]?
Z góry dziękuję,
Wojtek
ROZWIĄZANIE
\(\displaystyle{ f_{z}\left(z\right) = \int_{- \infty }^{ \infty } f_{x}\left(x\right)f_{y}\left(z-x\right) \mbox{d}x}\)
Ponieważ \(\displaystyle{ f_{x}\left(x\right)= 1}\) dla x[0,1] to:
\(\displaystyle{ f_{z}\left(z\right) = \int_{0}^{1} 1 f_{y}\left(z-x\right) \mbox{d}x}\)
dla z[0, 1] mamy
\(\displaystyle{ f_{z}\left(z\right)= \int_{0}^{1} 1 f_{y}\left(z-x\right) \mbox{d}x = \int_{0}^{z} 1 \cdot 1 \mbox{d}x = x\right]^{z}_{0} = z}\)
dla z[1, 2] mamy
\(\displaystyle{ f_{z}\left(z\right)= \int_{0}^{1} 1 f_{y}\left(z-x\right) \mbox{d}x = \int_{z-1}^{1} 1 \cdot 1 \mbox{d}x = x\right]^{1}_{z-1} = 2 - z}\)
PROBLEM
Nie wiem skąd się wzieły te dwa przdziały całkowania [0, z] i [z-1, 1]?
Z góry dziękuję,
Wojtek
Ostatnio zmieniony 3 wrz 2012, o 12:54 przez wojtasn, łącznie zmieniany 1 raz.
- Arst
- Użytkownik
- Posty: 767
- Rejestracja: 10 mar 2008, o 20:11
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: University of Warwick
- Podziękował: 82 razy
- Pomógł: 50 razy
gęstość prawdopodobieństwa sumy zmiennych niezależnych
Chyba chodziło Ci o rozkłady jednostajne na \(\displaystyle{ [0,1]}\), wtedy \(\displaystyle{ f_X(x)=1 \cdot \textbf{1}_{[0,1]}(x)}\), a gęstość sumy zmiennych niezależnych jest, tak jak piszesz, splotem gęstości:
\(\displaystyle{ f_{X+Y}(u)= \int_{-\infty}^{+\infty} f_X (u-z) f_Y(z) \mbox{d}z=\int_{-\infty}^{+\infty}\textbf{1}_{[0,1]}(u-z)\textbf{1}_{[0,1]}(z)\mbox{d}z=...}\)
\(\displaystyle{ f_{X+Y}(u)= \int_{-\infty}^{+\infty} f_X (u-z) f_Y(z) \mbox{d}z=\int_{-\infty}^{+\infty}\textbf{1}_{[0,1]}(u-z)\textbf{1}_{[0,1]}(z)\mbox{d}z=...}\)
gęstość prawdopodobieństwa sumy zmiennych niezależnych
Oczywiście chodziło o rozkłady jednostajne. Twój zapis wygląd na alternatywny sposób do zaprezentowanego przeze mnie. Jednak nie wyjaśnia on mojego pytania. Co więcej nie wiem jak dalej postąpić z twoim równaniem.
- Arst
- Użytkownik
- Posty: 767
- Rejestracja: 10 mar 2008, o 20:11
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: University of Warwick
- Podziękował: 82 razy
- Pomógł: 50 razy
gęstość prawdopodobieństwa sumy zmiennych niezależnych
Pierwszy indykator mówi, że \(\displaystyle{ 0 \le u-z \le 1}\), a stąd \(\displaystyle{ u-1 \le z \le u}\) natomiast drugi - wiadomo. Ponadto: \(\displaystyle{ \textbf{1}_A(x)\cdot \textbf{1}_B(x)=\textbf{1}_{A \cap B} (x)}\). Skorzystaj z tego.
gęstość prawdopodobieństwa sumy zmiennych niezależnych
To akurat wiem, choć może nie potrafię wykorzystać tego do wytłumaczenia sobie. Postram się nakreślić problem jeszcze raz.
\(\displaystyle{ f_{z}\left(z\right) = \int_{- \infty }^{ \infty } f_{x}\left(x\right)f_{y}\left(z-x\right) \mbox{d}x = \int_{0}^{1} 1 f_{y}\left(z-x\right) \mbox{d}x = \begin{cases} \red{\int_{0}^{z}} 1 \cdot 1 \mbox{d}x, z \in \left[ 0, 1\right] \\\red{\int_{z-1}^{1}} 1 \cdot 1 \mbox{d}x, z \in \left[ 1, 2\right] \end{cases}}\)
Nie wiem jak matematycznie wytłumaczyć sobie powstawanie tych dwóch przedziałów całkowania (abstrahując od rysunków). Skąd wiemy, że pierwszy przedział to [0, z], a drugi to [z-1, 1]? Czy może należy to uzasadnić wykorzystując w jakiś sposób \(\displaystyle{ \int_{0}^{1} 1 f_{y}\left(z-x\right) \mbox{d}x=1}\) dla (z-x) należących do przedziału [0, 1]?
Geometrycznie wiem, iż część wspólna obu indykatorów najpierw liniowo rośnie, a potem liniowo maleje, a poza przdziałem [0, 2] ma wartość równą 0 (co jest istotą operacji splotu).
Arst, czy mógłbym Cię prosić o doprowadzenie twojego rozumowania do końca. Być może, wtedy stanie się to dla mnie jasne.
\(\displaystyle{ f_{z}\left(z\right) = \int_{- \infty }^{ \infty } f_{x}\left(x\right)f_{y}\left(z-x\right) \mbox{d}x = \int_{0}^{1} 1 f_{y}\left(z-x\right) \mbox{d}x = \begin{cases} \red{\int_{0}^{z}} 1 \cdot 1 \mbox{d}x, z \in \left[ 0, 1\right] \\\red{\int_{z-1}^{1}} 1 \cdot 1 \mbox{d}x, z \in \left[ 1, 2\right] \end{cases}}\)
Nie wiem jak matematycznie wytłumaczyć sobie powstawanie tych dwóch przedziałów całkowania (abstrahując od rysunków). Skąd wiemy, że pierwszy przedział to [0, z], a drugi to [z-1, 1]? Czy może należy to uzasadnić wykorzystując w jakiś sposób \(\displaystyle{ \int_{0}^{1} 1 f_{y}\left(z-x\right) \mbox{d}x=1}\) dla (z-x) należących do przedziału [0, 1]?
Geometrycznie wiem, iż część wspólna obu indykatorów najpierw liniowo rośnie, a potem liniowo maleje, a poza przdziałem [0, 2] ma wartość równą 0 (co jest istotą operacji splotu).
Arst, czy mógłbym Cię prosić o doprowadzenie twojego rozumowania do końca. Być może, wtedy stanie się to dla mnie jasne.
- Arst
- Użytkownik
- Posty: 767
- Rejestracja: 10 mar 2008, o 20:11
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: University of Warwick
- Podziękował: 82 razy
- Pomógł: 50 razy
gęstość prawdopodobieństwa sumy zmiennych niezależnych
\(\displaystyle{ f_{X+Y}(u)= \int_{-\infty}^{+\infty} f_X (u-z) f_Y(z) \mbox{d}z=\int_{-\infty}^{+\infty}\textbf{1}_{[0,1]}(u-z)\textbf{1}_{[0,1]}(z)\mbox{d}z=\int_{-\infty}^{+\infty} \textbf{1}_{[0,1] \cap [u-1,u]}(z) \mbox{d}z}\)
Teraz trzeba się zastanowić jakie mogą być przypadki. Polecałbym Ci narysować sobie oś, zaznaczyć odcinek \(\displaystyle{ [0,1]}\) i względem tego odcinka zaznaczyć odcinek \(\displaystyle{ [u-1,u]}\).
Dla \(\displaystyle{ u < 0 \wedge u>2}\) odcinek \(\displaystyle{ [u-1,u]}\) nie ma punktów wspólnych z \(\displaystyle{ [0,1]}\), więc tam całka jest równa 0.
Dla \(\displaystyle{ u-1 \le 0 \le u}\) częścią wspólną jest odcinek \(\displaystyle{ [0,u]}\), więc całka przyjmuje postać: \(\displaystyle{ \int_{0}^{u} \mbox{d}z =u}\)
Dla \(\displaystyle{ [u-1,u] \subset [0,1]}\) mamy całkę: \(\displaystyle{ \int_{u-1}^{u} \mbox{d}z=1}\)
Dla \(\displaystyle{ u-1 \le 1 \le u}\) całka jest następująca: \(\displaystyle{ \int_{u-1}^{1} \mbox{d}z=2-u}\).
Składając to do kupy otrzymasz:
\(\displaystyle{ f_{X+Y}(u)= \begin{cases} 0, \quad u < 0 \wedge u>2 \\ u, \quad 0 \le u \le 1 \\ 2-u, \quad 1<u \le 2 \end{cases}}\)
Teraz trzeba się zastanowić jakie mogą być przypadki. Polecałbym Ci narysować sobie oś, zaznaczyć odcinek \(\displaystyle{ [0,1]}\) i względem tego odcinka zaznaczyć odcinek \(\displaystyle{ [u-1,u]}\).
Dla \(\displaystyle{ u < 0 \wedge u>2}\) odcinek \(\displaystyle{ [u-1,u]}\) nie ma punktów wspólnych z \(\displaystyle{ [0,1]}\), więc tam całka jest równa 0.
Dla \(\displaystyle{ u-1 \le 0 \le u}\) częścią wspólną jest odcinek \(\displaystyle{ [0,u]}\), więc całka przyjmuje postać: \(\displaystyle{ \int_{0}^{u} \mbox{d}z =u}\)
Dla \(\displaystyle{ [u-1,u] \subset [0,1]}\) mamy całkę: \(\displaystyle{ \int_{u-1}^{u} \mbox{d}z=1}\)
Dla \(\displaystyle{ u-1 \le 1 \le u}\) całka jest następująca: \(\displaystyle{ \int_{u-1}^{1} \mbox{d}z=2-u}\).
Składając to do kupy otrzymasz:
\(\displaystyle{ f_{X+Y}(u)= \begin{cases} 0, \quad u < 0 \wedge u>2 \\ u, \quad 0 \le u \le 1 \\ 2-u, \quad 1<u \le 2 \end{cases}}\)
gęstość prawdopodobieństwa sumy zmiennych niezależnych
Dziękuje za rozwiązane. Jednak jest to rozwiązanie o którym wspominałem we wcześniejszym poście (nazywając je geometrycznym). Rozwiązać je możemy jedynie bądź to przez wyobrażenie sobie, bądź narysowanie przesuwających prostokątów, czy jak w twoim przypadku ich rzutu na jedną oś. Szukałem innego rozwiązanie bardziej "matematycznego", lecz najwidoczniej takiego nie ma. W każdym razie dziękuję Ci za poświęcony czas.
Czekam na propozycje innych forumowiczów wyjaśnienia skąd biorą się owe granice przy całkach zaznaczonych kolorem czerwonym.
Czekam na propozycje innych forumowiczów wyjaśnienia skąd biorą się owe granice przy całkach zaznaczonych kolorem czerwonym.
-
- Użytkownik
- Posty: 5101
- Rejestracja: 11 mar 2011, o 16:31
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: 52°16'37''N 20°52'45''E
- Podziękował: 4 razy
- Pomógł: 1001 razy
gęstość prawdopodobieństwa sumy zmiennych niezależnych
Funkcja podcałkowa jest równa \(\displaystyle{ 1}\), jeśli \(\displaystyle{ \begin{cases}0\le x\le 1\\0\le z-x\le 1\end{cases}}\) i \(\displaystyle{ 0}\) w przeciwnym wypadku. Zatem jest równa \(\displaystyle{ 1}\) dla tych \(\displaystyle{ x}\), dla których
\(\displaystyle{ \max(0,z-1)\le x\le\min(1,z)}\).
Czyli granice całkowania, to \(\displaystyle{ \max(0,z-1)}\) i \(\displaystyle{ \min(1,z)}\), co można dalej rozpisać na przypadki w zależności od \(\displaystyle{ z}\).
\(\displaystyle{ \max(0,z-1)\le x\le\min(1,z)}\).
Czyli granice całkowania, to \(\displaystyle{ \max(0,z-1)}\) i \(\displaystyle{ \min(1,z)}\), co można dalej rozpisać na przypadki w zależności od \(\displaystyle{ z}\).
gęstość prawdopodobieństwa sumy zmiennych niezależnych
Dziękuję o coś takiego mi chodziło. Ponieważ jestem dociekliwy zadam Tobie jeszcze jedo pytanie. Mianowcie jakie jest "matematyczne" uzasadnienie, że akurat max(...) jest przy dolnej granicy, a min(...) przy górnej?
-
- Użytkownik
- Posty: 5101
- Rejestracja: 11 mar 2011, o 16:31
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: 52°16'37''N 20°52'45''E
- Podziękował: 4 razy
- Pomógł: 1001 razy
gęstość prawdopodobieństwa sumy zmiennych niezależnych
Nierówności \(\displaystyle{ a\le x}\) i \(\displaystyle{ b\le x}\) są jednocześnie spełnione wtedy i tylko wtedy, gdy \(\displaystyle{ \max(a,b)\le x}\).