どうすればよい計算


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ϕ(⋅)とΦ(⋅)が標準正規分布の密度関数と分布関数であると仮定します。

積分の計算方法:

∫−∞∞Φ(w−ab)ϕ(w)dw

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これはすべて大丈夫です。これを含むより一般的な結果への初期の参照は、エリソン(1964、J.Am.Stat.Assoc、59、89-95)です。定理2の系1を参照

回答:


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より一般的な表記法は

y(μ,σ)=∫Φ(x−μσ)ϕ(x)dx=Φ(−μ1+σ2).

これは、積分をμとσで微分することで見つけることができ、閉じた形式で表現できる基本積分を生成します。

∂y∂μ(μ,σ)=−12πσ2+1e−12μ2σ2+1,

∂y∂σ(μ,σ)=μσ2π(σ2+1)3/2e−12μ2σ2+1.

このシステムは、初期条件から始めて、統合することができ = ∫ Φ (X )、φ (X )D 、X = 1 / 2、(容易に区別することによってチェックされる)指定された溶液を得ます。y(0,1)∫Φ(x)ϕ(x)dx1/2


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私は数値積分を経由して、答えをダブルチェックしてのための比率を輪郭、0 < σ ≤ 2:契約がこの範囲全体で11桁の有効数字にしました。−2≤μ≤20<σ≤2
— whuber

うわー、賢い解決策。
— Cam.Davidson.Pilon

2
これはほとんど検査でできると思います。積分の下の最初の項は均一[0,1]確率変数です。通常のpdfは対称なので、積分は1でなければなりません12
— soakley

1
あなたのためのアプローチの作品@soakley が、それはそれは、他の引数に適用されるかは明らかではありませんY。y(0,1)y
— whuber

1
@whuber理解できず申し訳ありませんが、派生物と初期条件の2つの閉じた形式を取得したら、そこから最終的な解決策にどのように移行しますか?言い換えると、導関数と初期条件の閉じた形式の式で何をしましたか?
— user106860

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ましょとYが持つ独立した正規確率変数であるX 〜N (、B 2)とY標準正規確率変数。次いで、P { X ≤ Y | Y = W } = P { X ≤ W } = Φ (W - AXYX∼N(a,b2)Yだから、トータル確率の法則を用いて、我々はそれを得る P{X≤Y}=∫ ∞ - ∞ P{X≤Y|Y=W}φ(W)

P{X≤Y∣Y=w}=P{X≤w}=Φ(w−ab).
今、 P { X ≤ Y } = P { X - Y ≤ 0 }で表すことができる Φ (⋅ )注目することによって、その X - Y 〜N (、bは2 + 1 )、したがって我々が得る ∫ ∞ - ∞ Φ (W - A
P{X≤Y}=∫−∞∞P{X≤Y∣Y=w}ϕ(w)dw=∫−∞∞Φ(w−ab)ϕ(w)dw.
P{X≤Y}=P{X−Y≤0}Φ(⋅)X−Y∼N(a,b2+1) これは、whuberの答えの結果と同じです。
∫−∞∞Φ(w−ab)ϕ(w)dw=Φ(−ab2+1)

2

ここに別の解決策があります:I (γ )を定義します

I(γ)=∫−∞∞Φ(ξx+γ)N(x|0,σ2)dx,
γ=−ξμI(γ)I(0)=0γ
dIdγ=∫−∞∞N((ξx+γ)|0,1)N(x|0,σ2)dx=∫−∞∞12πexp⁡(−12(ξx+γ)2)12πσ2exp⁡(−x22σ2)dx.
(ξx+γ)2+x2σ2=(ξ2+σ−2)⏟=ax2+−2γξ⏟=bx+γ2⏟=c=a(x−b2a)2+(c−b24a)(c−b24a)=γ2−4γ2ξ24(ξ2+σ−2)=γ2(1−ξ2ξ2+σ−2)=γ2(11+ξ2σ2)
dIdγ=12πσexp⁡(−12(c−b24a))2πa∫−∞∞a2πexp⁡(−12a(x−b2a)2)dx=12πσexp⁡(−12(c−b24a))2πa=12πσ2aexp⁡(−12(c−b24a))=12π(1+σ2ξ2)exp⁡(−12γ21+ξ2σ2)

I(γ)=∫−∞γ12π(1+σ2ξ2)exp⁡(−12z21+ξ2σ2)dz=Φ(γ1+ξ2σ2)

含意する

∫−∞∞Φ(ξx)N(x|μ,σ2)dx=I(ξμ)=Φ(ξμ1+ξ2σ2).

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