Dies ist die konstruktivistische Fortsetzung dieser Frage .
Wenn wir keine diskrete einheitliche Zufallsvariable haben können, die alle Rationen im Intervall als Unterstützung hat , dann ist die nächstbeste Sache:
Konstruieren Sie eine Zufallsvariable , die diese Unterstützung hat, , und die einer gewissen Verteilung folgt . Und der Handwerker in mir verlangt, dass diese Zufallsvariable aus vorhandenen Verteilungen konstruiert wird, anstatt durch abstrakte Definition dessen, was wir erhalten möchten, erstellt zu werden.
Also habe ich mir folgendes ausgedacht:
Sei eine diskrete Zufallsvariable nach der geometrischen Verteilungsvariante II mit dem Parameter , nämlich
Sei auch eine diskrete Zufallsvariable nach der geometrischen Verteilungsvariante I mit identischem Parameter , nämlich
und sind unabhängig. Definieren Sie jetzt die Zufallsvariable
und betrachten Sie die bedingte Verteilung
In losen Worten „conditional ist das Verhältnis von über abhängig kleiner oder gleich zu sein “ . Die Unterstützung dieser bedingten Verteilung ist .X Y X Y { 0 , 1 , 1 / 2 , 1 / 3 ,
Die "Frage" lautet: Kann jemand bitte die zugehörige bedingte Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion bereitstellen?
Ein Kommentar fragte "sollte es geschlossen sein"? Da das, was heutzutage eine geschlossene Form darstellt, nicht so eindeutig ist, lassen Sie es mich so sagen: Wir suchen nach einer funktionalen Form, in die wir eine rationale Zahl aus und die Wahrscheinlichkeit (für einige) erhalten können spezifizierter Wert des Parameters natürlich), was zu einem indikativen Graphen der PMF führt. Und variieren Sie dann zu sehen, wie sich das Diagramm ändert.p
Wenn es hilft, können wir eine oder beide Grenzen des Supports öffnen, obwohl uns diese Varianten die Möglichkeit nehmen, die oberen und / oder unteren Werte des PMF definitiv grafisch darzustellen . Wenn wir die obere Schranke öffnen, sollten wir auch das Konditionierungsereignis berücksichtigen .
Alternativ begrüße ich auch andere Wohnmobile, die diese Unterstützung (en) haben, solange sie mit ihrer PMF zusammen kommen .
Ich habe die geometrische Verteilung verwendet, weil es ohne weiteres zwei Varianten gibt, wobei die eine keine Null in der Unterstützung enthält (sodass eine Division durch Null vermieden wird). Offensichtlich kann man andere diskrete rvs verwenden und dabei etwas abschneiden.
Ich werde mit Sicherheit eine Belohnung für diese Frage ausstellen, aber das System lässt dies nicht sofort zu.
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Antworten:
Betrachten Sie die diskrete Verteilung mit Unterstützung für die Menge mit Wahrscheinlichkeitsmassen{ ( p , q )F { ( p , q)|q≥ p ≥ 1 } ⊂ N2
Dies lässt sich leicht summieren (alle beteiligten Reihen sind geometrisch), um zu demonstrieren, dass es sich tatsächlich um eine Verteilung handelt (die Gesamtwahrscheinlichkeit ist Einheit).
Für jede von Null verschiedene rationale Zahl sei ihre niedrigste Repräsentation: und .a / b = x b > 0 gcd ( a , b ) = 1x a/b=x b>0 gcd(a,b)=1
G [ 0 , 1 ] ∩ QF induziert über die Regeln eine diskrete Verteilung aufG [0,1]∩Q
(und ). Jede rationale Zahl in hat eine Wahrscheinlichkeit ungleich Null. (Wenn Sie unter den Werten mit positiver Wahrscheinlichkeit angeben müssen, entfernen Sie einfach einen Teil der Wahrscheinlichkeit von einer anderen Zahl - wie - und weisen Sie sie .)( 0 , 1 ] 0 1 0G(0)=0 (0,1] 0 1 0
Um diese Konstruktion zu verstehen, sehen Sie sich diese Darstellung von :F
p , q F p / q p q 0 1 G G G ( 1 ) 1 F ( 1 , 1 ) + F ( 2 , 2 ) +F gibt Wahrscheinlichkeitsmassen an allen Punkten mit positiven Integralkoordinaten an. Die Werte von werden durch die farbigen Bereiche der Kreissymbole dargestellt. Die Linien haben Steigungen für alle möglichen Kombinationen von Koordinaten und die im Plot erscheinen. Sie sind in der gleichen Weise gefärbt wie die Kreissymbole: entsprechend ihrer Neigung. Die Steigung (die eindeutig von bis ) und die Farbe entsprechen dem Argument von und den Werten von , indem die Flächen aller auf jeder Linie liegenden Kreise summiert werden. Zum Beispielp,q F p/q p q 0 1 G G G(1) ergibt sich durch Summieren der Flächen aller (roten) Kreise entlang der Hauptdiagonale der Steigung , gegeben durch = .1 3 / 8 + 3 / 32 + 3 / 128 + ⋯ = 1 / 2F( 1 , 1 ) + F( 2 , 2 ) + F( 3 , 3 ) + ⋯ 3 / 8 + 3 / 32 + 3 / 128+⋯=1 / 2
Diese Abbildung zeigt eine Annäherung an die durch Begrenzen von : Sie zeichnet ihre Werte bei rationalen Zahlen im Bereich von bis . Die größten Wahrscheinlichkeitsmassen sind .q ≤ 100 3044 1 / 100 1 1G q≤ 100 3044 1 / 100 1 12, 314, 110, 362, 362, 142, …
Hier ist die volle CDF von (genau auf die Auflösung des Bildes). Die sechs soeben aufgelisteten Zahlen geben die Größe der sichtbaren Sprünge an, aber jeder Teil der CDF besteht ausnahmslos aus Sprüngen:G
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Ich fasse meine Kommentare zusammen und poste sie zur Klarheit als Antwort. Ich gehe jedoch davon aus, dass Sie nicht sehr zufrieden sein werden, da ich Ihr Problem nur auf ein anderes Problem beschränke.
Meine Notation:
Q ∩ [ 0 , 1 ] Q Q XQ ist ein RV , deren Unterstützung ist - mein ist nicht das gleiche wie die die OP - Konstrukte aus seinem . Wir werden dieses mit und , die ich unten einführe.Q∩[0,1] Q Q XY Q Y f
Jetzt behaupte ich, ich kann Ihr Problem darauf reduzieren, nur ein und sein :f f−1
Lass einfach und du bist fertig. Die PMF von ist . Q PrQ=f(Y) Q Pr[Q=q]=Pr[Y=f−1(q)]
Bearbeiten:
Hier ist eine Funktion g, die die Rolle von , obwohl sie keine Eins-zu-Eins-Entsprechung ist (wegen Duplikaten):f
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