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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:確率変数(たぶん初歩的な問題です))

確率変数の期待値の和の性質

このQ&Aのポイント
  • 確率変数XとYの和の期待値は、Xの期待値とYの期待値の和と等しいことが示される。
  • 独立でない確率変数でも、XとYの和の期待値はXの期待値とYの期待値の和と等しい。
  • 証明方法について、アドバイスを求めています。

質問者が選んだベストアンサー

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  • yaksa
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回答No.2

そんなに複雑にならないはずです。 >E(X + Y) = Σ(i=1~2)(xi + yi)piqi これが違います。これでは、独立を仮定していることになりますね。 E(X+Y) = Σ_{i=1,2}Σ_{j=1,2} (xi + yj)rij です。ここが分からなければ、XとYについて、2×2通りに分けた表を書いて考えてみてください。 rijは、XがxiでかつYがyjを取る確率です。 つまり、X+Yがxi+yjになる確率がrijということ。 以下、答え。見たくなければ、見ないで自分でやってください。 E(X+Y) = (x1+y1)r11 + (x1+y2)r12 + (x2+y1)r21 + (x2+y2)r22     = x1(r11+r12) + x2(r21+r22) + y1(r11+r21) + y2(r12+r22)     = x1p1 + x2p2 + y1q1 + y1q2     = (x1p1 + x2p2) + (y1q1 + y1q2)     = E(X) + E(Y)

kira_kira_ken
質問者

お礼

うぅ~ん。せっかくアドバイスしていただいたのに 全然活かすことが出来ませんでした。すみません。||||(;-_-)|||| おかげで凄く良く分かりました。ありがとうございます。(^_^メ)

その他の回答 (1)

  • yaksa
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回答No.1

P(X=xiかつY=yj)=rij と置いて計算すればOK。 pi = ri1 + ri2 qi = r1i + r2i を使えば、証明できるはずです。 というか、実際には、kira_kira_kenの証明ほとんどそのままですね。

kira_kira_ken
質問者

補足

アドバイスありがとうございました。 答えはこんな感じで良いのでしょうか? P(X=xi and Y=yj) = rij とする. ゆえに pi = ri1 + ri2, qi = r1i + r2i である. E(X + Y) = Σ(i=1~2)(xi + yi)piqi = (x1 + y1)(r11 + r12)(r11 + r21) + (x1 + y2)(r11 + r12)(r12 + r22) + (x2 + y1)(r21 + r22)(r11 + r21) + (x2 + y2)(r21 + r22)(r12 + r22) = x1(r11 + r12)(r11 + r21) + y1(r11 + r12)(r11 + r21) + x1(r11 + r12)(r12 + r22) + y2(r11 + r12)(r12 + r22) + x2(r21 + r22)(r11 + r21) + y1(r21 + r22)(r11 + r21) + x2(r21 + r22)(r12 + r22) + y2(r21 + r22)(r12 + r22) = x1(r11 + r12)(r11 + r12 + r21 + r22) + x2(r21 + r22)(r11 + r12 + r21 + r22) + y1(r11 + r21)(r11 + r12 + r21 + r22) + y2(r12 + r22)(r11 + r12 + r21 + r22) = x1(r11 + r12) + x2(r21 + r22) + y1(r11 + r21) + y2(r12 + r22) = x1p1 + x2p2 + y1q1 + y2q2 = Σ(i=1~2)xipi + Σ(i=1~2)yiqi = E(X) + E(Y)