कैसे कर सकते हैं मैं calculate


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मान लीजिए ϕ() और Φ() घनत्व समारोह और मानक सामान्य वितरण के वितरण समारोह कर रहे हैं।

अभिन्न की गणना कैसे की जा सकती है:

Φ(wab)ϕ(w)dw

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यह सब ठीक है। अधिक सामान्य परिणाम के लिए एक प्रारंभिक संदर्भ जिसमें यह शामिल है, एलिसन (1964, जे.एम्.सैट.आसोक, 59, 89-95); Theorem 2 के Corollary 1 को देखें

जवाबों:


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एक अधिक पारंपरिक संकेतन है

y(μ,σ)=Φ(xμσ)ϕ(x)dx=Φ(μ1+σ2).

इस के संबंध में अभिन्न फर्क द्वारा पाया जा सकता है μ और σ , प्राथमिक अभिन्न जो बंद रूप में व्यक्त किया जा सकता है उत्पादन:

yμ(μ,σ)=12πσ2+1e12μ2σ2+1,

yσ(μ,σ)=μσ2π(σ2+1)3/2e12μ2σ2+1.

इस प्रणाली को एकीकृत किया जा सकता, प्रारंभिक शर्त के साथ शुरुआत = Φ ( एक्स ) φ ( एक्स ) एक्स = 1 / 2 , यह देखते हुए समाधान (जो आसानी से भेदभाव द्वारा जाँच की जाती है) प्राप्त करने के लिए।y(0,1)Φ(x)ϕ(x)dx1/2


4
मैं सांख्यिक एकीकरण के माध्यम से जवाब की दोबारा जांच कर और के लिए अनुपात contouring , 0 < σ 2 : समझौता इस रेंज में ग्यारह महत्वपूर्ण आंकड़े के लिए गया था। 2μ20<σ2
whuber

वाह, चतुर समाधान।
Cam.Davidson.Pilon

2
मुझे लगता है कि यह लगभग निरीक्षण द्वारा किया जा सकता है। अभिन्न के तहत पहला शब्द एक समान [0,1] यादृच्छिक चर है। चूंकि सामान्य पीडीएफ सममित है, इसलिए अभिन्न 1 होना चाहिए12
भिगोएँ

1
@soakley आपका दृष्टिकोण लिए काम करता है , लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि यह y के अन्य तर्कों पर कैसे लागू होगा । y(0,1)y
व्हीबर

1
@whuber नहीं समझने के लिए क्षमा करें, लेकिन एक बार जब हम व्युत्पन्न और प्रारंभिक स्थिति के लिए दो बंद फॉर्म होते हैं, तो हम वहां से अंतिम समाधान तक कैसे जाते हैं? दूसरे शब्दों में, आपने व्युत्पन्न और प्रारंभिक स्थिति के लिए बंद फार्म के भावों के साथ क्या किया?
user106860

63

चलो और वाई के साथ स्वतंत्र सामान्य यादृच्छिक चर हो एक्स ~ एन ( एक , 2 ) और वाई एक मानक सामान्य यादृच्छिक चर। फिर, पी { एक्स Y | Y = w } = पी { एक्स w } = Φ ( डब्ल्यू - एकXYXN(a,b2)Yतो, कुल संभावना के कानून का उपयोग कर, हम पाते हैं कि पी{एक्सY}=- पी{एक्सY|Y=w}φ(डब्ल्यू)

P{XYY=w}=P{Xw}=Φ(wab).
अब, पी { एक्स Y } = पी { एक्स - वाई 0 } के रूप में व्यक्त किया जा सकता है Φ ( ) टिप्पण द्वारा कि एक्स - वाई ~ एन ( एक , 2 + 1 ) , और इस तरह हम पाते हैं - Φ ( डब्ल्यू -
P{XY}=P{XYY=w}ϕ(w)dw=Φ(wab)ϕ(w)dw.
P{XY}=P{XY0}Φ()XYN(a,b2+1) जो व्हिबर के उत्तर में परिणाम के समान है।
Φ(wab)ϕ(w)dw=Φ(ab2+1)

2

यहाँ एक और उपाय है: हम परिभाषित

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)

जो ये दर्शाता हे

Φ(ξx)N(x|μ,σ2)dx=I(ξμ)=Φ(ξμ1+ξ2σ2).

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