To jest konstruktywistyczna kontynuacja tego pytania .
Jeśli nie możemy mieć dyskretnej jednorodnej zmiennej losowej mającej wszystkie racjonalności w przedziale , to następną najlepszą rzeczą jest:
Skonstruuj losową zmienną która ma to wsparcie, i która ma pewien rozkład. I rzemieślnik we mnie wymaga, aby ta zmienna losowa była konstruowana z istniejących rozkładów, a nie tworzona przez abstrakcyjne zdefiniowanie tego, co chcemy uzyskać.
Więc wpadłem na następujące:
Niech będzie dyskretną zmienną losową zgodną z rozkładem geometrycznym-wariant II z parametrem , mianowicie
Niech również będzie dyskretną zmienną losową podążającą za rozkładem geometrycznym-wariantem I o identycznym parametrze , mianowicie
i są niezależne. Zdefiniuj teraz zmienną losową
i rozważ rozkład warunkowy
W luźnych słowach „warunkowy jest stosunkiem X do Y pod warunkiem, że X jest mniejszy lub równy od Y ”. Podpora tego rozkładu warunkowym { 0 , 1 , 1 / 2 , 1 / 3 , . . . , 1 / K , 1 / ( K + 1 ) , . . . , 2 / 3 , 2 / 4 .
„Pytanie” brzmi: czy ktoś może podać powiązaną funkcję masy prawdopodobieństwa warunkowego?
W komentarzu zapytano „czy powinien być zamknięty”? Ponieważ to, co obecnie stanowi formę zamkniętą, nie jest tak jednoznaczne, powiem to tak: szukamy formy funkcjonalnej, w której możemy wprowadzić liczbę wymierną z i uzyskać prawdopodobieństwo (dla niektórych określona wartość parametru p ), co prowadzi do orientacyjnego wykresu pmf. A następnie zmieniaj p, aby zobaczyć, jak zmienia się wykres.
Jeśli to pomoże, możemy otworzyć jedną lub obie granice wsparcia, chociaż te warianty pozbawią nas możliwości wyraźnego wykresu górnych i / lub dolnych wartości pmf . Ponadto, jeśli otworzymy górną granicę, powinniśmy rozważyć zdarzenie warunkowania .
Alternatywnie, witam również innych RV, którzy mają to wsparcie (wsparcie), pod warunkiem, że przychodzą razem z pmf .
Użyłem rozkładu geometrycznego, ponieważ ma on łatwo dostępne dwa warianty, przy czym ten nie zawiera zeru we wsporniku (dzięki czemu unika się dzielenia przez zero). Oczywiście można użyć innych dyskretnych wartości RV, stosując pewne obcinanie.
Z pewnością wynagrodzę to pytanie, ale system nie pozwala na to od razu.
źródło
Odpowiedzi:
Rozważ dyskretny rozkład z obsługą zestawu { ( p , q )fa z masami prawdopodobieństwa{ ( p , q)|q≥ p ≥ 1 } ⊂ N2)
Można to łatwo zsumować (wszystkie zaangażowane serie są geometryczne), aby wykazać, że tak naprawdę jest rozkładem (całkowite prawdopodobieństwo to jedność).
Dla dowolnej niezerowej liczby wymiernej niech a / b = x będzie jej reprezentacją w najniższych kategoriach: to znaczy b > 0 i gcd ( a , b ) = 1 .x a/b=x b>0 gcd(a,b)=1
indukuje rozkład dyskretny G na [ 0 , 1 ] ∩ Q za pomocą regułF G [0,1]∩Q
(i ). Każda liczba wymierna w ( 0 , 1 ) ma niezerowe prawdopodobieństwo. (Jeśli musisz uwzględnić 0 wśród wartości z prawdopodobieństwem dodatnim, po prostu odejmij część prawdopodobieństwa od innej liczby - na przykład 1 - i przypisz ją do 0. )G(0)=0 (0,1] 0 1 0
Aby zrozumieć tę konstrukcję, spójrz na to przedstawienie :F
daje masy prawdopodobieństwa we wszystkich punktach p , q z dodatnimi współrzędnymi całkowitymi. Wartości F są reprezentowane przez kolorowe obszary okrągłych symboli. Linie mają nachylenia p / q dla wszystkich możliwych kombinacji współrzędnych p i q pojawiających się na wykresie. Są kolorowe w taki sam sposób, jak okrągłe symbole: zgodnie z ich nachyleniem. Tak więc, nachylenie (co wyraźnie mieści się w zakresie od 0 przez 1 ) i barwy odpowiadaargumentuz G i wartości GF p,q F p/q p q 0 1 G G są uzyskiwane przez zsumowanie obszarów wszystkich kół leżących na każdej linii. Na przykład uzyskuje się przez zsumowanie obszarów wszystkich (czerwonych) kół wzdłuż głównej przekątnej nachylenia 1 , podanych przez F ( 1 , 1 ) + F ( 2 , 2 ) + F ( 3 , 3 ) + ⋯ = 3 / 8 + 3 / 32 + 3 / 128 + ⋯ = 1 /G(1) 1 F(1,1)+F(2,2)+F(3,3)+⋯ .3/8+3/32+3/128+⋯=1/2
Ta Figura przedstawia przybliżenie przez ograniczenie q ≤ 100 : to działki swoje wartości w 3044 liczb wymiernych od 1 / 100 przez 1 . Największe masy prawdopodobieństwa to 1G q≤100 3044 1/100 1 .12,314,110,362,362,142,…
Oto pełny CDF z (dokładny do rozdzielczości obrazu). Sześć wymienionych powyżej liczb podaje rozmiary widocznych skoków, ale każda część CDF składa się ze skoków, bez wyjątku:G
źródło
Złożyłbym swoje komentarze i opublikuję je jako odpowiedź tylko dla jasności. Oczekuję jednak, że nie będziesz bardzo zadowolony, ponieważ wszystko, co robię, to redukuję problem do innego.
Moja notacja:
jest RV, którego wsparcie wynosi Q ∩ [ 0 , 1 ] - moje Q niejesttakie samo jak Q konstruowane przez OP z jego XQ Q∩[0,1] Q Q . Zdefiniujemy toQza pomocąYif, które przedstawiam poniżej.XY Q Y f
oznacza każdy samochód kempingowy, którego wsparcie wynosi N ≡ { 1 , 2 , … } - Y podane przez PO działałoby na przykład.Y N≡{1,2,…} Y
oznacza dowolną korespondencję jeden do jednego f : N → Q ∩ [ 0 , 1 ], a f - 1 jest jej odwrotnością. Wiemy, że one istnieją.f f:N→Q∩[0,1] f−1
Teraz twierdzę, że mogę zredukować twój problem do znalezienia i jego f - 1 :f f−1
Po prostu pozwól i gotowe. PMF dla Q wynosi Pr [ Q = q ] = Pr [ Y = f - 1 ( q ) ] .Q=f(Y) Q Pr[Q=q]=Pr[Y=f−1(q)]
Edytować:
Oto funkcja g, która odgrywa rolę , mimo że nie jest korespondencją jeden do jednego (z powodu duplikatów):f
źródło