2014 dxdy logo

Научный форум dxdy

Математика, Физика, Computer Science, Machine Learning, LaTeX, Механика и Техника, Химия,
Биология и Медицина, Экономика и Финансовая Математика, Гуманитарные науки


Правила форума


В этом разделе нельзя создавать новые темы.



Начать новую тему Ответить на тему
 
 Вычисление мат. ожидания
Сообщение04.05.2008, 20:38 


08/01/08
58
Здравствуйте.
Подскажите пожалуйста идею решения следующей задачи.

Пусть X и Y имеют совместное нормальное распределение с плотностью вероятностей
$$p(x,y) = \frac{1}{2\pi\sqrt{1-\rho^2}}e^{(\frac{x^2-2\rho xy + y^2}{2\pi\sqrt{1-\rho^2}})}, x,y \in \mathbb R.
Доказать, что $E(X^2) = 1.$

Пока что приходит только одна идея - найти плотность X, проинтегрировав p(x,y) по y, а потом найти $E(X^2)$ как $\int\limits_{-\infty}^{+\infty} x^2 p(x) dx.$
Но такие интегралы аналитически не взять.

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение04.05.2008, 21:06 
Заслуженный участник
Аватара пользователя


11/01/06
3824
Во-первых, что-то в Вашей формуле для плотности мне очень сильно не нравится. Во-вторых, по поводу
Optimizer of control писал(а):
Но такие интегралы аналитически не взять.

Неопределённые интегралы, действительно, не взять. Но определённые вполне себе считаются (с помощью гамма-функции $\Gamma(s)=\int_0^\infty x^{s-1}e^{-x}dx$).

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение04.05.2008, 21:47 


08/01/08
58
Мне вообще-то тоже не нравится формула для плотности(скорее всего аргумент экспоненты должен быть домножен на -1), но даже в этом случае надо проинтегрировать(для вычисления p(x)) не $e^{-x}$, а $e^{-x^2}$.

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение04.05.2008, 22:10 
Заслуженный участник
Аватара пользователя


11/01/06
3824
Optimizer of control писал(а):
...но даже в этом случае надо проинтегрировать(для вычисления p(x)) не $e^{-x}$, а $e^{-x^2}$.

А на этот случай есть такая замечательная штука как замена переменной.

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение04.05.2008, 22:19 


08/01/08
58
Если сделать замену $y = x^2$, то получим $2 \int \frac{e^{-y}}{\sqrt{y}} dy$. И чем этот лучше исходного?

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение04.05.2008, 22:30 
Заслуженный участник
Аватара пользователя


11/01/06
3824
Optimizer of control писал(а):
Если сделать замену $y = x^2$, то получим $2 \int \frac{e^{-y}}{\sqrt{y}} dy$. И чем этот лучше исходного?

А тем, что $\int_0^\infty y^{-1/2}e^{-y}dy=\Gamma(1/2)=\sqrt\pi$.

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение04.05.2008, 22:38 


08/01/08
58
Изящно. Большое спасибо.
Однако, я сильно подзабыл гамма функции.

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение05.05.2008, 10:08 
Заслуженный участник
Аватара пользователя


30/10/07
1221
Самара/Москва
Похоже на нормальную плотность с нулевым мат. ожиданием. Можно еще так: Представить показатель экспоненты в виде
$$
-\frac12\overline{x}A\overline{x}
$$
где $\overline{x}=(x,y)$, затем обратить матрицу $A$ (порлучим ковариационную). Искомое мат.лжидание от квадрата есть один из диагональных элементов.

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение06.05.2008, 23:59 


08/01/08
58
Цитата:
Искомое мат.лжидание от квадрата есть один из диагональных элементов.

А где можно посмотреть док-во этого свойства?

Добавлено спустя 1 час 51 минуту 53 секунды:

Попробовал первый способ. Проинтегрировал и вручную и в maple, но все равно $E(X^2) \ne 1$. То что теперь сомневаюсь правильный ли был метод.
Метод:
$$
p(x) = \int_{-\infty}^{\infty} p(x,y) dy
$$
$$
E(X^2) = \int_{-\infty}^{\infty} x^2 p(x) dx
$$

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение07.05.2008, 00:29 
Заслуженный участник
Аватара пользователя


11/01/06
3824
Метод правильный, просто формула для плотности скорее всего неверная. Попробуйте
$$p(x,y)=\frac1{2\pi\sqrt{1-\rho^2}}e^{-\frac{x^2-2\rho xy+y^2}{2(1-\rho^2)}}.$$

 Профиль  
                  
 
 
Сообщение07.05.2008, 08:04 
Заслуженный участник
Аватара пользователя


30/10/07
1221
Самара/Москва
Optimizer of control писал(а):
Цитата:
Искомое мат.лжидание от квадрата есть один из диагональных элементов.

А где можно посмотреть док-во этого свойства?

Ну это просто следует из определения коавриационной матрицы - диагональные элементы есть маргинальные дисперсии, недиагональные - соотв. ковариации компонент. Можете прочесть в любом учебнике, где написано про многомерное гауссовское распределение. Только сначала убедитесь, что у Вас на самом деле гауссовская плотность.

 Профиль  
                  
Показать сообщения за:  Поле сортировки  
Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 11 ] 

Модераторы: Модераторы Математики, Супермодераторы



Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей


Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

Найти:
Powered by phpBB © 2000, 2002, 2005, 2007 phpBB Group