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確率E[aX+b]=a[X]+bの証明について

基本的な部分ですが、すっきりせず困っています。 確率変数Xに対し、新しい確率変数aX+bを考えたとき、 E[a*X+b]=Σ{(a*x_i+b)*f(x_i)} ------------------(*) =Σ{(a*x_i)*f(x_i)}+Σ{b*f(x_i)} =a*Σ{(x_i)*f(x_i)}+b*Σ{f(x_i)} =a*E[X]+b*1 =a*E[X]+b という証明がよく教科書に載っていると思います。 しかし、確率変数Xが確率分布f(x)に従うとき、 E[X]=Σ{(x_i)*f(x_i)}=x_1*f(x_1)+x_2*f(x_2)+…+x_n*f(x_n) ですから、確率変数がXからaX+bになると、掛け合わせる確率分布もf(aX+b)でなければならず、結局、(*)式は E[a*X+b]=Σ{(a*x_i+b)*f(a*x_i+b)} のようになると思うのですが・・・。 でもそれだとE[aX+b]=a[X]+bにならないですよね・・・。何か勘違いをしているでしょうか?もしわかる方がおられましたら、どうぞご助力下さい。

みんなの回答

回答No.2

Y = aX + b とおくと、X = (Y-b)/a なので、Yの従う確率分布は f((Y-b)/a) です。Y の期待値は、 E(Y) = ΣY_i f((Y_i-b)/a) なので、結局これは Σ(aX_i+b)f(X_i) に等しく、Xの分布の元でのaX+bの期待値に等しくなります。 つまり「掛け合わせる確率分布もf(aX+b)でなければならず」というところが間違っており、もしそうなら Y の確率分布は f(Y) ということになって、X=Y でなければなりませんね。

g47040
質問者

お礼

回答ありがとうございます。 示していただいたE(Y) = ΣY_i f((Y_i-b)/a) ですが、これは結局 E(X) = Σ(aX_i+b)f(X_i) -------------------(*) が成り立つことが前提になっていますが、どうして(*)が成り立つのかという点が疑問だったのです。 私の質問内容があいまいだったためだと思われます。 失礼いたしました。

  • arrysthmia
  • ベストアンサー率38% (442/1154)
回答No.1

f(x_i) は、確率変数 X が値 x_i をとる確率です。 新しい確率変数 aX+b とは、X が値 x_i をとるときに値 a(x_i)+b をとるような確率変数 という意味だったのではないですか? ならば、 aX+b が値 a(x_i)+b をとる確率は、X が値 x_i をとる確率と同じ f(x_i) であるハズです。

g47040
質問者

お礼

確かにその通りだと思います。 そう考えると、「aX+b が値 a(x_i)+b をとる確率は、X が値 x_i をとる確率と同じ f(x_i) であるハズです」 というのは当たり前ですね。 すっきりしました、ありがとうございます。

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