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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:統計学、同時分布、密度関数の和について)
統計学、同時分布、密度関数の和について
このQ&Aのポイント
- 統計学において、同時分布とは、2つ以上の確率変数の値が同時に起こる確率分布のことです。
- 密度関数は、確率変数がある値をとる確率の密度を表す関数です。
- 統計学の問題において、2つの連続型の確率変数の同時分布から、それらの和の確率変数の密度関数を求める方法があります。
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質問者が選んだベストアンサー
統計学というか多重積分の話ですね。 > ∫[0,u]∫[0,t]f(x,t-x)dxdtとなります。なぜ∫[0,u]dtが∫[0,t]f(x,t-x)dxと別々にできるのかが分かりません。 これは、単に記法の問題なのですが、 ∫[0,u]dt∫[0,t]f(x,t-x)dx という表記は、 (∫[0,u]dt)×(∫[0,t]f(x,t-x)dx) という意味ではなくて、 ∫[0,u]{dt(∫[0,t]f(x,t-x)dx)} という意味です。つまり、 ∫[0,u]{∫[0,t]f(x,t-x)dx}dt と全く同じ意味です。 この表記だと、最初の積分記号に対応する変数 dtが一番後ろにあって、[0,u]がどの変数の積分範囲なのかがわからなくなってしまうので、dtを前に持ってきて ∫[0,u]dt∫[0,t]f(x,t-x)dx という表記をすることがよくあります。 > なぜ∫[0,u]dt∫[0,t]f(x,t-x)dxを微分して∫[0,u]f(x,u-x)dxが得られるのか これは、高校の数学の範囲の話です。 G(t) = ∫[0,t]f(x,t-x)dx と書けば ∫[0,u]dt∫[0,t]f(x,t-x)dx = ∫[0,u] G(t) dt なですが、これをuで微分すると、 G(u) = ∫[0,u]f(x,u-x)dx になりますね。
お礼
(1)の方はやはり表記の問題だったのですね。自分でもいろいろ考えてみて、もし∫[0,u]dt∫[0,t]f(x,t-x)dxと∫[0,u]{∫[0,t]f(x,t-x)dx}dtが同じだったら、答え一緒になるなぁとか考えていました。 これで、納得できました。 分かりやすい説明ありがとうございます!!