日常的な練習として、私は√の分布を見つけようとしていますX2+Y2−−−−−−−√X及びY独立しているU(0,1)ランダム変数。
(X,Y)の結合密度は fX,Y(x,y)=10<x,y<1
極座標に変換(X,Y)→(Z,Θ)ようにX=ZcosΘ and Y=ZsinΘ
したがって、z=x2+y2−−−−−−√および0<x,y<1⟹0<z<2–√。
とき0<z<1、我々が持っている0<cosθ<1,0<sinθ<1となるよう0<θ<π2。
場合1<z<2–√、私たちが持っているzcosθ<⟹θ>cos−1(1z)、のようにcosθに減少しているθ∈[0,π2]; そしてzsinθ<1⟹θ<sin−1(1z)、のようにsinθ上に増加しているθ∈[0,π2]。
したがって、1<z<2–√、cos−1(1z)<θ<sin−1(1z)。
変換のヤコビアンの絶対値です|J|=z
こうしての関節密度(Z,Θ)によって与えられます。
fZ,Θ(z,θ)=z1{z∈(0,1),θ∈(0,π/2)}⋃{z∈(1,2√),θ∈(cos−1(1/z),sin−1(1/z))}
θ積分すると、次のようにZのpdfが得られます。
fZ(z)=πz210<z<1+(πz2−2zcos−1(1z))11<z<2√
上記の私の推論は正しいですか?いずれにせよ、私はこの方法を避け、代わりにZの累積分布関数を直接見つけようとします。評価しながらしかし、私は、所望の領域を見つけることができませんでしPr(Y≤z2−X2−−−−−−−√)幾何学的に。
編集。
Zの分布関数を次のように見つけてみました
FZ(z)=Pr(Z≤z)=Pr(X2+Y2≤z2)=∬x2+y2≤z210<x,y<1dxdy
Mathematicaはこれを次のように減らすべきだと言っています
FZ(z)=⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪0πz24z2−1−−−−−√+z22(sin−1(1z)−sin−1(z2−1√z))1, if z<0, if 0<z<1, if 1<z<2–√, if z>2–√
正しい表現のように見えます。1 < z < √の場合のFZ微分1<z<2–√、すでに取得したpdfに簡単に単純化できない式を表示します。
最後に、私はCDFの正しい写真があると思います。
用0<z<1:
そして1<z<2–√:
網掛け部分は、領域の面積を示します{(x,y):0<x,y<1,x2+y2≤z2}
写真はすぐに得られます
FZ(z)=Pr(−z2−X2−−−−−−−√≤Y≤z2−X2−−−−−−−√)=⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪πz24z2−1−−−−−√+∫1z2−1√z2−x2−−−−−−√dx, if 0<z<1, if 1<z<2–√
、以前見つけたように。