Плотность Y = log (X) для гамма-распределенного Х


12

Этот вопрос тесно связан с этим постом

Предположим, у меня есть случайная величина , и я определяю . Я хотел бы найти функцию плотности вероятности .Y = log ( X ) YX∼Gamma(k,θ)Y=log⁡(X)Y

Первоначально я думал, что я просто определю кумулятивную функцию распределения X, сделаю изменение переменной и возьму "внутреннюю часть" интеграла в качестве моей плотности, вот так,

P(X≤c)=∫0c1θk1Γ(k)xk−1e−xθdxP(Y≤log⁡c)=∫log⁡(0)log⁡(c)1θk1Γ(k)exp⁡(y)k−1e−exp⁡(y)θexp⁡(y)dy

Здесь я использую и , а затем sub в определениях для и в терминах .d y = 1y=log⁡xхдхуdy=1xdxxdxy

Вывод, к сожалению, не интегрируется в 1. Я не уверен, где моя ошибка. Могут ли некоторые сказать мне, где моя ошибка?


1
Если вы работаете через cdf, вы не должны менять подынтегральное выражение с первого на второе. Ваша ошибка в том, что вы пытаетесь использовать оба подхода: cdf и якобиан одновременно.
— Сиань

Ответы:


13

Напишите плотности с показателями, чтобы получить четкую картину.

Если , то f X ( x ) = 1X∼Gamma(k,θ)

fX(x)=1θkΓ(k)xk−1e−x/θI(0,∞)(x).

Если с обратным , то и CDF получается из определения Y=g(X)=log⁡XX=h(Y)=eYP ( Y ≤ y ) = ∫ y - ∞ f Y ( y ) d y

fY(y)=fX(h(y))|h′(y)|=1θkΓ(k)exp⁡(ky−ey/θ)I(−∞,∞)(y),
P(Y≤y)=∫−∞yfY(y)dy.

2
Это хороший ответ, но, возможно, вам следует параметризовать гамма-распределение так же, как исходный вопрос.
— предположительно нормальное

Хорошая мысль, Макс. Готово.
— Дзен

Woops, у моих собственных определений были ошибки. Должно быть . α=k
— Уткаворт
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.