Розподіл безперервного рівномірного РВ, верхня межа якого є іншим безперервним рівномірним РВ


10

Якщо і , то чи можу я сказати, щоY ∼ U ( a , X ) Y ∼ U ( a , b ) ?X∼U(a,b)Y∼U(a,X)Y∼U(a,b)?

Я говорю про безперервні рівномірні розподіли з обмеженнями . Доказ (або спростування!) Буде вдячний.[a,b]


6
Ні, це не так. У R: hist(runif(1e4,0,runif(1e4)))досить чітко видно, що , звичайно, не рівномірно розподілений. (Я публікую це як коментар, оскільки ви попросили доказ, який не повинен бути важким, але якщо чесно, зважаючи на перекошену гістограму, я не вважаю, що доказ потрібен ...)Y
— Стефан Коласа

1
Зміна місця розташування та масштабу складає , у цьому випадку для будь-якого числа , умови X \ ge y (і є 0 інакше). Використовуйте \ Pr (X \ ge y) = 1-y для опрацювання цієї умовної ймовірності. a=0,b=1y∈[0,1]Pr(Y≤y)=y/XX≥y0Pr(X≥y)=1−y
— whuber

Відповіді:


13

Ми можемо вивести розподіл Y аналітично. По-перше, зауважте, що саме Y|X слід за рівномірним розподілом, тобто

f(y|x)=U(a,X)

і так

f(y)=∫−∞∞f(y|x)f(x)dx=∫yb1x−a1b−adx=1b−a∫yb1x−adx=1b−a[log⁡(b−a)−log⁡(y−a)],a<y<b

що не є рівномірним розподілом за рахунок . Ось як виглядає модельована щільність для розподілу , перекритого тим, що ми тільки що обчислили.log⁡(y−a)U(0,1)введіть тут опис зображення

y <- runif(1000, 0, runif(1000,0,1))
hist(y, prob =T)
curve( -log(x), add = TRUE, lwd = 2)

6

Точно ні.

Для простоти визначимо .a=0,b=1

Тоді

P(Y>0.5)=P(Y>0.5|X>0.5)P(X>0.5)

<P(X<0.5)=0.5

Через сувору нерівність неможливо, що Unif (0,1).Y∼

Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.