非中心指数分布の期待される対数値


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仮定バツ非中央指数関数的に位置して配布されk及びレートλ。次に、とは何ですかE(ログ⁡(バツ))。

私はのためにことを知っているk=0、答えは−ログ⁡(λ)−γどこγであるオイラーの定数。場合はどうk>0ですか?


Mathematicaに統合してみましたか?

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私は仮定k>0(密度は次のように書かれている場合にλexp⁡{−λ(バツ−k)}そうでなければ、)バツ<0ための恐ろしい結果を用いて、確率> 0とEログ⁡バツ。
— jbowman '18 / 06/18

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私が得。Mathematicaはコマンドを使ってパラメータスペースを指定する方が高速です。E[log⁡(X)]=ekλΓ(0,kλ)+log⁡(k)Assumptions

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上部の不完全ガンマ関数は閉じた形としてカウントされますか?(私にとってはそうではありません。)これは、表記法によって整数を非表示にするのに便利です。
— 枢機卿

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@NeilGこれはMathematicaコードIntegrate[Log[x + k]*\[Lambda]*Exp[-\[Lambda]*x], {x, 0, \[Infinity]}, Assumptions -> k > 0 && \[Lambda] > 0]です。コピーして.nbファイルに貼り付けるだけです。Wolfram Alphaが制限を含めることを許可しているかどうかはわかりません。

回答:


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望ましい積分は、力ずくの操作によって提出に取り組まれることができます。ここでは、代わりに、もう少し確率的なフレーバーを持つ代替派生を提供しようとします。

LET 位置パラメータを持つ非心指数確率変数であり、K > 0と速度パラメータλ。次いで、X = Z + Kここで、Z 〜E X P(λ )。バツ〜Eバツp(k、λ)k>0λバツ=Z+kZ〜Eバツp(λ)

なお、ので、使用非負確率変数の期待値を計算するための標準的な事実を、 Eのログ(X / K )= ∫ ∞ 0 P(ログ(X / K )> Z )ログ⁡(バツ/k)≥0 しかし、 P(Z > K (EのZ - 1 ))= EXP (- λ K (EのZ - 1 ))上の Z ≥ 0以降の Z 〜E X P(λ )など Eログ(X / K )= 電子λ K ∫ ∞ 0 EXP (- λ

Eログ⁡(バツ/k)=∫0∞P(ログ⁡(バツ/k)>z)dz=∫0∞P(Z>k(ez−1))dz。
P(Z>k(ez−1))=exp⁡(−λk(ez−1))z≥0Z〜Eバツp(λ) ここで、最後の等式は、置換から次 T = λ k個のE 、Zと指摘、 D Z = D T / T。
Eログ⁡(バツ/k)=eλk∫0∞exp⁡(−λkez)dz=eλk∫λk∞t−1e−tdt、
t=λkezdz=dt/t

最後の表示の右側のサイズはわずかであるに積分の定義によるなど EログX = E λ kは Γ (0 、λ kは)+ ログKΓ(0、λk) 質問へのコメントでの@ProcrastinatorのMathematica計算 によって確認されたとおり。

Eログ⁡バツ=eλkΓ(0、λk)+ログ⁡k、

NB:等価表記E1(バツ)もしばしばの代わりに使用される。Γ(0、バツ)


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+1 @Michael Chernick誰もが怠惰なわけではないようです;)。

Γ(0、z)=−えい⁡(−z)
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