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λ>0 X_1,X_2の分布関数をF(x)=1-e^{-λx}とする 1. z=2x x=z/2 分布関数をFとすると F(z)=Pr(0<2X_1<z)=Pr(0<X_1<z/2) F(z)=1-e^{-λz/2} 2. 分布関数をFとすると F(u)=Pr(0<X_1+X_2<u) =∫_{0~u}∫_{0~u-y}(λ^2)e^{-λ(x+y)}dxdy =∫_{0~u}λe^{-λy}∫_{0~u-y}λe^{-λx}dxdy =∫_{0~u}λe^{-λy}[-e^{-λx}]_{0~u-y}dy =∫_{0~u}λe^{-λy}[1-e^{-λ(u-y)}]dy =∫_{0~u}λe^{-λy}dy-λe^{-λu}∫_{0~u}dy =[-e^{-λy}]_{0~u}-λue^{-λu} =1-e^{-λu}-λue^{-λu} F(u)=1-e^{-λu}-λue^{-λu} 3. 分布関数をFとすると F(v)=Pr(0<X_1-X_2<v) =∫_{0~∞}∫_{0~y+v}(λ^2)e^{-λ(x+y)}dxdy =∫_{0~∞}λe^{-λy}∫_{0~y+v}λe^{-λx}dxdy =∫_{0~∞}λe^{-λy}[-e^{-λx}]_{0~y+v}dy =∫_{0~∞}λe^{-λy}[1-e^{-λ(y+v)}]dy =∫_{0~∞}λe^{-λy}dy-e^{-λv}∫_{0~∞}λe^{-2λy}dy =[-e^{-λy}]_{0~∞}-(e^{-λv}/2)[-e^{-2λy}]_{0~∞} =1-(e^{-λv}/2) 4. 分布関数をFとすると F(w)=Pr(|X_1-X_2|<w)=Pr(X_1-w<X_2<X_1+w) =∫_{0~∞}∫_{max(0,y-w)~y+w}(λ^2)e^{-λ(x+y)}dxdy =∫_{0~∞}λe^{-λy}∫_{max(0,y-w)~y+w}λe^{-λx}dxdy =∫_{0~∞}λe^{-λy}[-e^{-λx}]_{max(0,y-w)~y+w}dy =∫_{0~∞}[λe^{-λy-λmax(0,y-w)}]dy-e^{-λw}∫_{0~∞}λe^{-2λy}dy =∫_{0~w}λe^{-λy}dy+e^{λw}∫_{w~∞}λe^{-2λy}dy-(e^{-λw}/2)[-e^{-2λy}]_{0~∞} =[-e^{-λy}]_{0~w}+(e^{λw})[-e^{-2λy}/2]_{w~∞}-(e^{-λw}/2) =1-e^{-λw}