Normal dağılımın ayrıştırılması


12

Bu dağıtımdan iki bağımsız örneğin farkı normal olarak dağıtılacak şekilde sadece pozitif bir dağılım var mı? Eğer öyleyse, basit bir formu var mı?


İlginç soru! Normal dağılım toplamının dağılımı olarak her zaman yazabilirsin anlamına sonsuz bozunabildiğinden keyfi bir sayının n rasgele değişkenlerin. Ama soru bu değil. x1+...+xnn
Xi'an

1
Anı üreten fonksiyona gelirseniz, soru e t μ + 1 olup olmadığıdır.(içinde bir çözelti sağlarcp... pozitif değişken bir an üreten fonksiyonudur)
etμ+12σ2t2=φ(t)φ(-t)
φ
Xi'an

3
Doğru, @Dilip: Yarı normal farkın normal dağılımı yok. Sorun, farkın varyansı ile değil: dağılımın şekli normal değil (basıklığı çok büyük).
whuber

2
Bu açık olsa da, ifadenin yaklaşık olarak doğru olduğunu belirtmek gerekebilir . Sonuçta, bir farkı değişken ve N- ( ^ ı , σ 2 / 2 ) bir yer alır değişken N ( 0 , σ 2 ) seçerek, dağıtım ve μ yeterince büyük, biz yapabilir değişkenlerden herhangi birinin istenildiği kadar küçük olması ihtimali. N-(μ,σ2/2)N-(μ,σ2/2)N-(0,σ2)μ
whuber

Yanıtlar:


16

Sorunun cevabı Hayır'dır ve normal dağılımların ünlü bir karakterizasyonundan kaynaklanmaktadır.

ve Y'nin bağımsız rasgele değişkenler olduğunu varsayalım . Daha sonra X ve - Y bağımsız rasgele değişkenleri de vardır ve elbette X - Y'yi iki bağımsız rasgele değişkenin toplamı olan X + ( - Y ) olarak yazabiliriz . Şimdi, P. Lévy tarafından tahmin edilen ve H. Cramér tarafından kanıtlanan bir teorem uyarınca (bakınız Feller, Bölüm XV.8, Teorem 1),XYX-YX-YX+(-Y)

Eğer ve Y, bağımsız bir rastgele değişkenler ve X + Y , normal olarak dağıtılır, daha sonra her iki X ve Y, normal olarak dağıtılır.XYX+YXY

XYX-YX-Y=X+(-Y)X-Y


Biraz cevap evet olacağını umuyordum, ama teşekkürler! Feller'in bir kopyasına kolay erişimim yok - teoremin bir kanıtını çizmek mümkün mü? Oldukça mantıksız görünüyor.
Martin O'Leary

Feller bile, analitik fonksiyon teorisine dayandığını ve dolayısıyla karakteristik fonksiyonlara yaklaşımından oldukça farklı olduğunu iddia eden orijinal kanıtı içermez.
Dilip Sarwate

Ben böyle olduğunu düşündüm ama bağımlı değişkenler için kapıyı açar. 2 pozitif yarı normal arasında bağımlılık kurmanın bir yolunu bulmaya çalıştım ama işe yaramadı.
Michael R.Chernick

belki birileri daha çözmek için daha fazla ilgi
duymalıydım

Bunu bir soru yapacağım ve sonra cevabınızı heceleyebilirsiniz. Bu eklem yoğunluğunun neye benzediğini tam olarak takip etmiyorum ve Z = | X | - | Y |
Michael R.Chernick
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.