이항 및 포아송 랜덤 변수의 합


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두 개의 독립적 인 랜덤 변수 X1Binom(n,p) 및 가 있으면 의 확률 질량 함수는 무엇입니까?X 1 + X 2X2Pois(λ)X1+X2

NB 이것은 나에게 숙제가 아니다.


나는 당신이 복잡한 것을 시도했다고 생각 하는가? en.wikipedia.org/wiki/… 어디에 갇히게 되었습니까? 나는 닫힌 형태가 없다고 가정한다. 그렇지 않으면 해결책은 아마도 여기에있을 것이다 : en.wikipedia.org/wiki/…
Stephan Kolassa

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네, 제가 시도한 것이지만 여기서는 정답을 찾았습니다. mathstatica.com/SumBinomialPoisson Kummer 수렴형지오메트리 기능 ..hugh !
Matteo Fasiolo

1
이 사이트에서의 사용에 따라 숙제 태그 읽었습니다 . 건배. :-)
추기경

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소설은 새로운 것을 의미합니다 (이전에 알려 지거나 출판되지 않은). 또한 새로운 문제를 해결하기 위해 알려진 방법을 사용하는 것이 숙제가된다는 데 동의하지 않습니다.
wolfies

2
하이퍼 지오메트리 함수가 필수 인수와 함께 나타나는 통계의 다른 많은 경우와 마찬가지로 원하는 경우 컨볼 루션의 암시 적 (유한) 합계에 대한 속기 표기법으로 이해할 수 있습니다. 이러한 표현의 장점은 더 간단한 형태로 조작 할 수있는 무수한 방법이 있으며 실제로 합산을 수행하지 않고도 평가할 수 있다는 것입니다.
whuber

답변:


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, 0 k < n , k n에 대해 서로 다른 두 가지 공식으로 끝납니다 . 이 문제를 수행하는 가장 쉬운 방법은 n i = 0 p x 1 ( i ) z kj = 0 p X 2 ( j ) z j 의 곱을 계산하는 것입니다 . 그런 다음 ppX1+X2(k)0k<nkni=0npX1(i)zkj=0pX2(j)zj는곱의zk계수입니다. 합계의 단순화는 불가능합니다.pX1+X2(k)zk


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다른 답변에서 암시 된 일반화 된 초 기하 함수 (GHF) 측면에서 닫힌 공식을 제공합니다 (이 경우 GHF는 실제로 유한 다항식이므로 유한 합계의 약어입니다). 결과 :

P(X1+X2=k)=x1=0min(n,k)(nx1)px1(1p)nx1eλλkx1(kx1)!=(1p)neλλkΓ(k+1)2F0(k,n; ;p(p1)λ)


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Dilip Sarwate는 7 년 전 단순화가 불가능하다고 언급했지만, 이는 의견에서 도전을 받고있다. 그러나 단순화하지 않아도 스프레드 시트 또는 프로그래밍 언어에서 계산이 매우 간단하다는 점에 유의하는 것이 좋습니다.

다음은 R의 구현입니다.

# example parameters
n <- 10
p <- .3
lambda <- 5

# probability for just a single value
x <- 10  # example value
sum(dbinom(0:x, n, p) * dpois(x:0, lambda))

# probability function for all values
x0  <- 0:30   # 0 to the maximum value of interest
x   <- outer(x0, x0, "+")
db  <- dbinom(x0, n, p)
dp  <- dpois(x0, lambda)
dbp <- outer(db, dp)
aggregate(as.vector(dbp), by=list(as.vector(x)), sum)[1:(max(x0)+1),]

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Dilip은 합계의 단순화가 불가능하다는 것을 보여주지 않았습니다. 그는 그러한 주장을 진술했습니다 (그리고 주장은 정확하지 않은 것으로 보입니다). OP에서 제공하는 링크를 따라 가면 Kummer 합류 성 초 지오메트리 기능 측면에서 솔루션이 제공됩니다.
wolfies

@ wolfies-그것은이 오래된 질문에 대한 새로운 답변에서 매우 흥미로운 지적이 될 것입니다. 아마 내 것보다 더 재미있을 것입니다.
Pere

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이항에서 큰 n에 대해 잠재적으로 더 빠른 접근 방법과 큰 람다는 빠른 푸리에 변환 (또는 유사한)을 포함합니다. 나는 컨볼 루션이 대수적으로 편리하지 않지만 숫자 답변이 충분하고 여러 개의 독립적 인 변이가 추가되는 많은 실제 문제에 성공적으로 사용했습니다.
Glen_b-복귀 모니카

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@Glen_b의 의견에 따르면, 과 값이 클수록 이 무차별 대립 은 번거로워집니다. 더욱이 문제는이를 구현하는 것이 아니라 어레이 를 계산하기에 적합한 엔드 포인트를 찾는 것입니다. 10으로 고정 하면 분명히 줄어들지 않습니다. 신뢰할 수있는 방법 중 하나 는 분포와 같은 분포의 극한 백분위 수로 설정 한 다음 범위 를 계산 한 다음 외부 제품을 진행하기 전에 결과를 "(으 )로 잘라내는 것입니다. 때 큰, 이항 확률에 유사한 절차를 적용 할 수 있습니다. λnλdpoisxxx<-qpois(0:1+c(1,-1)*1e-6, lambda)dpoisxzapsmalln
whuber

과연. 나는 내 자신의 응용 프로그램과 비슷한 것을했습니다. 충분히 나가면 필요한만큼 정확한 수량을 얻었습니다.
Glen_b-복지 주 모니카
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