Wyprowadzenie zmiany zmiennych funkcji gęstości prawdopodobieństwa?

W rozpoznawaniu wzorów książek i uczeniu maszynowym (wzór 1.27) daje

$$p_y(y)=p_x(x) \left | \frac{d x}{d y} \right |=p_x(g(y)) | g'(y) |$$ gdzie$x=g(y)$,to pdf, który odpowiadaw odniesieniu do zmiany zmiennej.p y ( y $p_x(x)$$p_y(y)$

Książki mówią, że dzieje się tak, ponieważ obserwacje mieszczące się w zakresie $(x, x + \delta x)$ , dla małych wartości $\delta x$ , zostaną przekształcone w zakres $(y, y + \delta y)$ .

Jak powstaje to formalnie?

---

Aktualizacja Dilip Sarwate

Wynik zachodzi tylko wtedy, gdy $g$ jest ściśle monotoniczną funkcją zwiększania lub zmniejszania.

---

Niektóre drobne zmiany w odpowiedzi LV Rao Dlatego jeśli

$$\begin{equation} P(Y\le y) = P(g(X)\le y)= \begin{cases} P(X\le g^{-1}(y)), & \text{if}\ g \text{ is monotonically increasing} \\ P(X\ge g^{-1}(y)), & \text{if}\ g \text{ is monotonically decreasing} \end{cases} \end{equation}$$ $g$jest monotonicznie rosnący f Y ( y ) = f X ( g - 1 ( y ) ) ⋅ $$F_{Y}(y)=F_{X}(g^{-1}(y))$$ jeżeli monotonicznie zmniejsza się FY(y)=1-FX(g-1(y))fY(y)=-fX(g-1(y))⋅ $$f_{Y}(y)= f_{X}(g^{-1}(y))\cdot \frac{d}{dy}g^{-1}(y)$$ $$F_{Y}(y)=1-F_{X}(g^{-1}(y))$$ ∴fY(y)=fX(g-1(y))⋅| $$f_{Y}(y)=- f_{X}(g^{-1}(y))\cdot \frac{d}{dy}g^{-1}(y)$$ $$\therefore f_{Y}(y) = f_{X}(g^{-1}(y)) \cdot \left | \frac{d}{dy}g^{-1}(y) \right |$$

$X$pdf$Y=g(X)$pdf$Y$

$$\begin{eqnarray*} P(Y\le y) &=& P(g(X)\le y)\\ &=& P(X\le g^{-1}(y))\\ or\;\;F_{Y}(y)&=& F_{X}(g^{-1}(y)),\quad \mbox{by the definition of CDF}\\ \end{eqnarray*}$$ $y$$Y$$Y$ $$\begin{equation*} f_{Y}(y)= f_{X}(g^{-1}(y))\cdot \frac{d}{dy}g^{-1}(y) \end{equation*}$$ $Y$ $$\begin{equation*} f_{Y}(y)= - f_{X}(g^{-1}(y))\cdot \frac{d}{dy}g^{-1}(y) \end{equation*}$$ $$\begin{equation*} \therefore f_{Y}(y) = f_{X}(g^{-1}(y))\cdot |\frac{d}{dy}g^{-1}(y)| \end{equation*}$$