Как вычислить


9

Я пытаюсь решить проблему для своей диссертации, и я не вижу, как это сделать. У меня есть 4 наблюдения, случайно взятых из равномерного (0,1) распределения. Я хочу вычислить вероятность того, что 3X(1)≥X(2)+X(3) . X(i) - это статистика i-го порядка (я беру статистику по порядку, чтобы мои наблюдения ранжировались от наименьшего к наибольшему). Я решил это для более простого случая, но здесь я заблудился, как это сделать.

Вся помощь будет приветствоваться.

Ответы:


12

Запишите статистику заказа как , 0 ≤ x 1 ≤ x 2 ≤ x 3 ≤ x 4 ≤ 1 . Начнем с того, что x 1 ≤ x 2 подразумевает(x1,x2,x3,x4)0≤x1≤x2≤x3≤x4≤1x1≤x2

Pr[3x1≥x2+x3]=1−Pr[3x1<x2+x3]=1−Pr[x1≤min(x2,x2+x33)].

Это последнее событие разбивается на два непересекающихся события в зависимости от того, какой из и больше: ( х 2 + х 3 ) / 2x2(x2+x3)/2

Pr[x1≤min(x2,x2+x33)]=Pr[x2≤x32,x1≤x2]+Pr[x32≤x2≤x3,x1≤x2+x33].

Поскольку совместное распределение является равномерным на множестве , с плотностью ,4 ! д х 4 д х 3 д х 2 д х 10≤x1≤x2≤x3≤x4≤14!dx4dx3dx2dx1

Pr[x2≤x32,x1≤x2]=4!∫01dx4∫0x4dx3∫0x3/2dx2∫0x2dx1=14

а также

Pr[x32≤x2≤x3,x1≤x2+x33]=4!∫01dx4∫0x4dx3∫x3/2x3dx2∫0(x2+x3)/2dx1=712.

(Каждый интеграл легко выполнить как итеративный интеграл; участвуют только полиномиальные интегрирования.)

Следовательно, желаемая вероятность равна = .1 / 61−(1/4+7/12)1/6

редактировать

Более умное решение (которое упрощает работу) вытекает из признания того, что когда у есть Exponential распределения, , то (запись ) Масштабные частичные суммы 1 ≤ j ≤ n + 1 y 1 + y 2 + ⋯ + y n + 1 = Yyj1≤j≤n+1y1+y2+⋯+yn+1=Y 

xi=∑j=1iyj/Y,

Y n ≥ 31≤i≤n , распределяются как статистика однородного порядка. Поскольку почти наверняка является положительным, из этого легко следует, что для любого ,Y n≥3

Pr[3x1≥x2+x3]=Pr[3y1Y≥y1+y2Y+y1+y2+y3Y]=Pr[3y1≥(y1+y2)+(y1+y2+y3)]=Pr[y1≥2y2+y3]=∫0∞exp⁡(−y3)∫0∞exp⁡(−y2)∫2y2+y3∞exp⁡(−y1)dy1dy2dy3=∫0∞exp⁡(−y3)∫0∞exp⁡(−y2)[exp⁡(−2y2−y3)]dy2dy3=∫0∞exp⁡(−2y3)dy3∫0∞exp⁡(−3y2)dy2=1213=16.

Большое спасибо за вашу помощь! Я был заблокирован в моем исследовании из-за этой проблемы, так что еще раз спасибо!
— SEV

2
+1 Точка зрения, добавленная в недавнем редакторе, особенно ценится
— Дилип Сарвейт,
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.