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




На страницу 1, 2, 3  След.
 
 Сохранение гамма-распределения при трансформации
Сообщение12.04.2009, 14:55 
Аватара пользователя
Здравствуйте.
Помогите разобраться и понять трансформации.
У меня есть $X\sim Gamma(\alpha,\beta)$ и его линейная трансформация $Y=aX+b$. Мне надо найти при каких $a$ и $b$ распределение $Y$ останется таким же как и распределение $X$ .
Я попробовал разобраться в технике сделав $X\sim U(0,1)$ , но у меня не вышло. Точнее я пришёл к $b<Y<a+b$, но для чего...
В общем если сможете мне объяснить, что и как я должен делать, то это мне очень поможет. Спасибо)

 
 
 
 
Сообщение12.04.2009, 14:58 
Аватара пользователя
Очевидно, только при $b=0$ и $a=1$.

 
 
 
 
Сообщение12.04.2009, 16:15 
Аватара пользователя
Это когда Х имеет равномерное непревывное распределение, да?
А что с Гаммой?

Добавлено спустя 1 час 9 минут 27 секунд:

не...что-то тут не правильно.

 
 
 
 
Сообщение12.04.2009, 16:41 
Любое вообще распределение при нетривиальной линейной замене изменится -- хотя бы потому, что у него соответствующим образом изменятся матожидание и дисперсия (если они, конечно, есть). Точнее так: при $a\neq1$ заведомо изменится дисперсия, а при $a=1$ заведомо изменится матожидание, если только $b\neq0$.

Другой вопрос, что можно потребовать сохранения только типа распределения, разрешив при этом изменять его параметры. Это можно. В частности, гамма-распределение останется таковым тогда и только тогда, когда $b=0$ и $a>0$.

 
 
 
 
Сообщение12.04.2009, 16:58 
Аватара пользователя
Вот. Нужно чтобы после трансформации распределение осталось таким же.
Цитата:
гамма-распределение останется таковым тогда и только тогда, когда $b=0$ и $a>0$.

А как это найти?

 
 
 
 
Сообщение12.04.2009, 17:11 
Аватара пользователя
"Таким же" - т.е. гамма-распределением? Запишите плотность этого распределения, потом плотность $f_{aX+b}(t)=\frac{1}{|a|} f_X\left(\frac{t-b}{a}\right)$ и сравните с плотностью гамма-распределения.

 
 
 
 
Сообщение12.04.2009, 17:35 
Да не надо в явном виде выписывать новую плотность. Ненулевые $b$ запрещены, т.к. меняют множество возможных значений величины. По тем же причинам запрещены отрицательные $a$. А всё остальное (кроме, естественно, $a=0$) разрешено, т.к. изменение масштаба вносит изменение только в коэффициент под экспонентой (ну и ещё в нормировочную константу, но она не принципиальна).

И, кстати, прошу прощения у всех, кого по рассеянности ввёл в заблуждение. Есть-таки один нетривиальный случай, когда распределение сохраняется буквально. Если исходное распределение симметрично, то кроме $Y=X$ годится ещё $Y=-X+b$, где $b=2M[X]$

 
 
 
 
Сообщение12.04.2009, 17:37 
Аватара пользователя
--mS-- писал(а):
плотность $f_{aX+b}(t)=\frac{1}{|a|} f_X\left(\frac{t-b}{a}\right)$


Как вы получили эту плотность?

 
 
 
 
Сообщение12.04.2009, 17:42 
Стандартное правило: $f_{Y(X)}(y)=f_X(x(y))\cdot\big|{dx\over dy}\big|.$ (если замена монотонна)

 
 
 
 
Сообщение12.04.2009, 17:44 
Аватара пользователя
$F_x(X)=\frac {\beta ^\alpha}{\Gamma(\alpha)}x^{\alpha -1}e^{-\beta x}$
А после трансформации у меня получилось:
$F_x(X)=\frac {\beta ^\alpha}{\Gamma(\alpha)}(ax+b)^{\alpha -1}e^{-\beta(ax+b)}$
И это надо приравнять?

Добавлено спустя 1 минуту 49 секунд:

Впервые вижу это правило(((

 
 
 
 
Сообщение12.04.2009, 17:44 
Аватара пользователя
ewert писал(а):
Да не надо в явном виде выписывать новую плотность. Ненулевые $b$ запрещены, т.к. меняют множество возможных значений величины. По тем же причинам запрещены отрицательные $a$. А всё остальное (кроме, естественно, $a=0$) разрешено, т.к. изменение масштаба вносит изменение только в коэффициент под экспонентой (ну и ещё в нормировочную константу, но она не принципиальна).

Разве Вы не видите, что подобного рода соображения автору вопроса непонятны? Прежде чем научиться видеть безо всяких выкладок то, как на распределении отражается "изменение масштаба" и т.п., требуется полсотни раз проделать то, что автор собирается проделать впервые.

 
 
 
 
Сообщение12.04.2009, 17:46 
Аватара пользователя
не, что-то я не то понаписал...

 
 
 
 
Сообщение12.04.2009, 17:49 
Аватара пользователя
Neytrall писал(а):
$F_x(X)=\frac {\beta ^\alpha}{\Gamma(\alpha)}x^{\alpha -1}e^{-\beta x}$

Плотность распределения не обозначается большой буквой $F$. Большая буква зарезервирована для функций распределения. Смените букву. В аргументе у функции должа стоять не $X$, а $x$ - действительная переменная.
И плотность у гамма-распределения не такая. Это выражение - для плотности исключительно при $x> 0$.
Neytrall писал(а):
А после трансформации у меня получилось:
$F_x(X)=\frac {\beta ^\alpha}{\Gamma(\alpha)}(ax+b)^{\alpha -1}e^{-\beta(ax+b)}$

Неправильно получилось. Чтобы, зная $f(x)$, найти $f(5x)$, надо во все места, где встретится $x$, подставить вместо него $5x$.
Neytrall писал(а):
И это надо приравнять?

К чему и зачем?

 
 
 
 
Сообщение12.04.2009, 17:50 
Neytrall в сообщении #204325 писал(а):
не, что-то я не то понаписал...

угу, Вы перепутали прямое и обратное преобразования при подстановке

 
 
 
 
Сообщение12.04.2009, 18:15 
Аватара пользователя
$f_x =0$ при $x<0$
$f_x=\frac {\beta ^\alpha}{\Gamma(\alpha)}x^{\alpha -1}e^{-\beta x}$ при $x>0$

$Y=aX+b \Longrightarrow X=\frac {Y}{a}-\frac {b}{a} $

А теперь надо как-то это совместить и взять интегралл, верно?

Добавлено спустя 5 минут 45 секунд:

Извените, что туплю, но мне действительно надо понять как это делается.

 
 
 [ Сообщений: 43 ]  На страницу 1, 2, 3  След.


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