どうすればよい計算


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ϕ()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(wab)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(xμσ)ϕ(x)dx=Φ(μ1+σ2).

これは、積分をμσ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。

yμ(μ,σ)=12πσ2+1e12μ2σ2+1,

yσ(μ,σ)=μσ2π(σ2+1)3/2e12μ2σ2+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。2μ20<σ2
whuber

うわー、賢い解決策。
Cam.Davidson.Pilon

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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Yy(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Yが持つ独立した正規確率変数であるX N B 2Y標準正規確率変数。次いで、P { X Y | Y = W } = P { X W } = Φ W - AXYXN(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{XY}=- P{XY|Y=W}φW

P{XYY=w}=P{Xw}=Φ(wab).
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{XY}=P{XYY=w}ϕ(w)dw=Φ(wab)ϕ(w)dw.
P{XY}=P{XY0}Φ()XYN(a,b2+1) これは、whuberの答えの結果と同じです。
Φ(wab)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+σ2)=ax2+2γξ=bx+γ2=c=a(xb2a)2+(cb24a)(cb24a)=γ24γ2ξ24(ξ2+σ2)=γ2(1ξ2ξ2+σ2)=γ2(11+ξ2σ2)
dIdγ=12πσexp(12(cb24a))2πaa2πexp(12a(xb2a)2)dx=12πσexp(12(cb24a))2πa=12πσ2aexp(12(cb24a))=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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