1 svar
161 visningar
Amandah94 behöver inte mer hjälp
Amandah94 44 – Fd. Medlem
Postad: 31 mar 2018 10:03 Redigerad: 31 mar 2018 10:11

Fördelning för linjära kombinationer av normalfördelade oberoende variabler

För de oberoende variablerna X_1~N(2,4), X_2~N(0,9), X_3~N(-4,100), vill jag hitta fördelningen för Y=(X_1+2X_2-5X_3)/3. Jag tänker att fördelningen bör vara

N(2+2×0-5(-4)3,(13)2×4+(23)2×9+(-53)2×100)

Är jag helt ute och cyklar?

SeriousCephalopod 2696
Postad: 31 mar 2018 15:26 Redigerad: 31 mar 2018 15:29

Första halvan ser bra ut.

Via att att väntevärdet är en linjär funktion

E[α1X1+α2X2]=α1E[X1]+α2E[X2] E[\alpha_1 X_1 + \alpha_2 X_2] = \alpha_1 E[X_1] + \alpha_2 E[X_2]

då kan du veta med absolut säkerhet att väntevärdet hos den resulterande stokastiska variabeln måste vara

μ=μ1+2μ2-5μ23=2+2·0-5(-4)3 \mu = \frac{\mu_1 + 2\mu_2 - 5\mu_2}{3} = \frac{2 + 2 \cdot 0 - 5(-4)}{3}

Liknande egenskaper för variansen

V[X1+X2]=V[X1]+V[X2],  V[αX]=α2V[X] V[X_1 + X_2] = V[X_1] + V[X_2], \quad V[\alpha X] = \alpha^2 V[X]

säger också att variansen för den resulterande stokastiska variabeln ska vara det du sagt. 

Så du har cyklat åt rätt håll med att bestämma den stokastiska variabelns väntevärde och varians.

Det enda som är kruxet konceptuellt är hur du kan veta att fördelningen av en summa av  normalfördelade stokastiska variabler med olika varianser verkligen är normalfördelad?

Svara
Close