連続型確率分布
連続型確率変数
確率変数 \(X\) が連続した値を取るとき、\(X\) を連続型確率変数といいます。
確率密度関数
連続型確率変数 \(X\) に対して、次の性質を満たす関数 \(f(x)\) を \(X\) の確率密度関数という。
- \(\forall x \in \mathbb{R},~f(x) \ge 0\)
- \(\displaystyle\int_{-\infty}^{\infty} f(x) \, dx = 1\)
-
任意の区間 \([a,b] \subset \mathbb{R}\) に対して、次が成り立つ:
\[ P(a \le X \le b) = \int_a^b f(x)\,dx \]
連続型確率変数の累積分布関数
連続型確率変数 \(X\) の累積分布関数は次式で表されます。
確率密度関数と累積分布関数の関係
連続型確率変数 \(X\) の累積分布関数
を微分してみます。
微分積分学の基本定理より
が得られ、累積分布関数 \(F\) は確率密度関数 \(f\) の原始関数であるとわかります。
この関係を用いると、次のように確率を累積分布関数で表すことができます。
演習問題
連続型確率変数 \(X\) の確率密度関数 \(f\) が \(a\in\mathbb{R}\) として次のように与えられている。以下の問いに答えよ。
- \(a\) の値を求めよ。
- \(P(1\le X\le 2)\) を求めよ。
- \(X\) の累積分布関数 \(F(x)\) を求めよ。
解答
-
\(f\) が確率密度関数であるとき、\(\displaystyle\int_{-\infty}^\infty f(x)dx=1\) であるから
\[ \begin{align} \int_{-\infty}^\infty f(x)dx &=\int_0^4ax(4-x)dx\\ &=a\int_0^4(4x-x^2)dx\\ &=a\left[2x^2-\frac{1}{3}x^3\right]_0^4\\ &=\frac{32}{3}a \end{align} \]よって \(\displaystyle\frac{32}{3}a=1\) より \(a=\displaystyle\frac{3}{32}\)
-
\[ \begin{align} P(1\le X\le 2) &=\int_1^2f(x)dx\\ &=\int_1^2\frac{3}{32}x(4-x)dx\\ &=\frac{3}{32}\left[2x^2-\frac{1}{3}x^3\right]_1^2\\ &=\frac{11}{32} \end{align} \]
-
\(x\lt 0\) のとき
\[ F(x)=\int_{-\infty}^x f(t)dt=0 \]\(0\le x\le4\) のとき
\[ \begin{align} F(x)&=\int_{-\infty}^x f(t)dt\\ &=\int_{-\infty}^0 0dt+\int_0^x \frac{3}{32}t(4-t)dt\\ &=0+\frac{3}{32}\left[2t^2-\frac{1}{3}t^3\right]_0^x\\ &=-\frac{1}{32}x^3+\frac{3}{16}x^2 \end{align} \]\(4\lt x\) のとき
\[ \begin{align} F(x)&=\int_{-\infty}^x f(t)dt\\ &=\int_{-\infty}^0 0dt+\int_0^4 \frac{3}{32}t(4-t)dt+\int_4^\infty 0dt\\ &=0+\frac{3}{32}\left[2t^2-\frac{1}{3}t^3\right]_0^4+0\\ &=-\frac{1}{32}x^3+\frac{3}{16}x^2\\ &=1 \end{align} \]したがって
\[ F(x)= \begin{cases} 0 & (x\lt 0)\\ \displaystyle -\frac{1}{32}x^3+\frac{3}{16}x^2 & (0\le x\le4)\\ 1 & (4\lt x)\\ \end{cases} \]