Сумма биномиальных и пуассоновских случайных величин


10

Если у нас есть две независимые случайные величины и , какова функция вероятности массы ?X 2P o i s ( λ ) X 1 + X 2X1Binom(n,p)X2Pois(λ)X1+X2

NB Это не домашняя работа для меня.


Я думаю, вы пытались свалить? en.wikipedia.org/wiki/… Где вы застряли? Я предполагаю, что нет закрытой формы, в противном случае решение, вероятно, будет здесь: en.wikipedia.org/wiki/…
Стефан Коласса

3
Да, это то, что я пытался, но, может быть, я нашел ответ здесь: mathstatica.com/SumBinomialPoisson Kummer сливной гипергеометрической функции ... Хью !
Маттео Фазиоло,

1
Я перечитал тег домашней работы в соответствии с его использованием на этом сайте . Приветствия. :-)
кардинал

2
Роман означает новый (неизвестный или опубликованный ранее). Я также не согласен с тем, что использование известных методов для решения новых задач делает это домашней работой - то же самое можно сказать и о большинстве статей в журналах, публикующих результаты о распределениях.
волки

2
Как и во многих других случаях в статистике, где гипергеометрическая функция появляется с целочисленными аргументами, вы можете понимать ее как сокращенную запись неявной (конечной) суммы в свертке, если хотите. Преимущество такого выражения заключается в том, что существует множество способов манипулировать им в более простых формах, и его часто можно оценить без фактического выполнения суммирования.
whuber

Ответы:


7

В итоге вы получите две разные формулы для , одну для и одну для . Самый простой способ решения этой проблемы - вычислить произведение и . Тогда - это коэффициент в произведении. Упрощение сумм невозможно.0 k < n k n n i = 0 p X 1 ( i ) z k j = 0 p X 2 ( j ) z j p X 1 + X 2 ( k ) z kpX1+X2(k)0k<nkni=0npX1(i)zkj=0pX2(j)zjpX1+X2(k)zk


1

Давать замкнутую формулу в терминах обобщенных гипергеометрических функций (GHF), на которые намекают другие ответы (GHF в этом случае на самом деле является лишь конечным полиномом, поэтому это сокращенная форма для конечной суммы.) Я использовал maple для суммирования свертки, с этот результат:

P(X1+X2=k)=x1=0min(n,k)(nx1)px1(1p)nx1eλλkx1(kx1)!=(1p)neλλkΓ(k+1)2F0(k,n; ;p(p1)λ)


0

Дилип Сарвейт заявил 7 лет назад, что упрощение невозможно, хотя это было оспорено в комментариях. Тем не менее, я думаю, что полезно отметить, что даже без какого-либо упрощения вычисления довольно просты в любой электронной таблице или языке программирования.

Вот реализация в R:

# example parameters
n <- 10
p <- .3
lambda <- 5

# probability for just a single value
x <- 10  # example value
sum(dbinom(0:x, n, p) * dpois(x:0, lambda))

# probability function for all values
x0  <- 0:30   # 0 to the maximum value of interest
x   <- outer(x0, x0, "+")
db  <- dbinom(x0, n, p)
dp  <- dpois(x0, lambda)
dbp <- outer(db, dp)
aggregate(as.vector(dbp), by=list(as.vector(x)), sum)[1:(max(x0)+1),]

1
Дилип не показал, что никакие упрощения сумм невозможны: он высказал такое утверждение (и утверждение не представляется правильным). Если вы переходите по ссылкам, предоставленным OP, решение предоставляется в терминах слитых гипергеометрических функций Куммера.
волки

@wolfies - Это был бы очень интересный момент в новом ответе на этот старый вопрос. Наверное, интереснее, чем у меня.
Пере

1
Потенциально более быстрый подход для больших n в биномиальном и больших лямбда будет включать быстрые преобразования Фурье (или аналогичные). Я успешно использовал его для решения ряда реальных задач, где свёртка не является алгебраически удобной, но достаточно числовых ответов, и где было добавлено несколько независимых переменных.
Glen_b

1
Комментарий Re @ Glen_b, для больших значений и эта свертка грубой силы становится громоздкой. Более того, задача состоит не в том, чтобы реализовать его, а в том, чтобы найти подходящие конечные точки для вычисления массива: фиксирование в 10, очевидно, не сократит его. Один надежный метод состоит в том, чтобы установить предельные процентили распределения, такие как , затем вычислить для диапазона , а затем «нарезать» результаты (с ), прежде чем продолжить работу с внешним продуктом. Когда оно велико, примените аналогичную процедуру к биномиальным вероятностям. λnλdpoisxxx<-qpois(0:1+c(1,-1)*1e-6, lambda)dpoisxzapsmalln
whuber

Верно. Я сделал что-то похожее с моим собственным приложением - выход достаточно далеко дал требуемые квантили настолько точно, насколько это было необходимо.
Glen_b
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.