내가 어떻게 계산


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가정하자 및 Φ ( ⋅ )는 밀도 함수 표준 정규 분포의 분포 함수이다.ϕ(⋅)Φ(⋅)

적분을 어떻게 계산할 수 있습니까?

∫−∞∞Φ(w−ab)ϕ(w)dw

5
이건 다 괜찮아 이것을 포함하는보다 일반적인 결과에 대한 초기 언급은 Ellison (1964, J.Am.Stat.Assoc, 59, 89-95); 정리 2의 목록 1을 참조하십시오.

답변:


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보다 일반적인 표기법은

y(μ,σ)=∫Φ(x−μσ)ϕ(x)dx=Φ(−μ1+σ2).

이것은 와 σ에 대해 적분을 차별화하여 닫힌 형태로 표현 될 수있는 기본 적분을 생성 함으로써 찾을 수 있습니다.μσ

∂y∂μ(μ,σ)=−12πσ2+1e−12μ2σ2+1,

∂y∂σ(μ,σ)=μσ2π(σ2+1)3/2e−12μ2σ2+1.

이 시스템은 초기 상태로 시작 통합 될 수 = ∫ Φ ( X ) φ ( X ) (D) X = 1 / 2 , (쉽게 분화에 의해 확인된다) 소정의 용액을 얻었다.y(0,1)∫Φ(x)ϕ(x)dx1/2


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나는 숫자 통합을 통해 답을 재확인와의 비율을 윤곽 , 0 < σ ≤ 2 계약이 범위에서 열한 유효 숫자였다. −2≤μ≤20<σ≤2
— whuber

와우, 영리한 해결책.
— Cam.Davidson.Pilon 2016

2
나는이 검사가 거의 수행 될 수 있다고 생각합니다. 적분 아래의 첫 번째 항은 균일 한 [0,1] 랜덤 변수입니다. 일반 pdf는 대칭이므로 적분은 1 이어야합니다.12
— soakley

1
@soakley 귀하의 접근 방식은 에 적용되지만 다른 y 인수에 어떻게 적용되는지는 확실하지 않습니다 . y(0,1)y
— whuber

1
@whuber 이해하지 못해서 미안하지만, 미분과 초기 조건에 대한 두 개의 닫힌 양식이 있으면 거기에서 최종 솔루션으로 어떻게 이동합니까? 다시 말해, 미분과 초기 조건에 대한 닫힌 양식 표현식으로 무엇을 했습니까?
— user106860

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하자 및 Y는 독립적 정상 랜덤 변수 일 X ~ N ( , B 2 ) 및 Y 표준 정규 확률 변수. 그런 다음 PXYX∼N(a,b2)Y따라서 총 확률 법칙을 사용하여 P{X≤Y}=∫ ∞ − ∞ P{X≤Y∣Y=w}ϕ(w)

P{X≤Y∣Y=w}=P{X≤w}=Φ(w−ab).
이제, P { X ≤ Y } = P { X - Y ≤ 0 } 으로 표현 될 수 Φ ( ⋅ ) 에 주목하여 그 X - Y ~ N ( , B 2 +
P{X≤Y}=∫−∞∞P{X≤Y∣Y=w}ϕ(w)dw=∫−∞∞Φ(w−ab)ϕ(w)dw.
P{X≤Y}=P{X−Y≤0}Φ(⋅) , 따라서 우리는 얻을 ∫ ∞ − ∞ Φ ( w - aX−Y∼N(a,b2+1) whuber의 답변 결과와 동일합니다.
∫−∞∞Φ(w−ab)ϕ(w)dw=Φ(−ab2+1)

2

또 다른 해결책은 다음과 같습니다. 우리는 I ( γ )를 정의합니다.

I(γ)=∫−∞∞Φ(ξx+γ)N(x|0,σ2)dx,
γ=−ξμI(γ)I(0)=0γ
dIdγ=∫−∞∞N((ξx+γ)|0,1)N(x|0,σ2)dx=∫−∞∞12πexp⁡(−12(ξx+γ)2)12πσ2exp⁡(−x22σ2)dx.
(ξx+γ)2+x2σ2=(ξ2+σ−2)⏟=ax2+−2γξ⏟=bx+γ2⏟=c=a(x−b2a)2+(c−b24a)(c−b24a)=γ2−4γ2ξ24(ξ2+σ−2)=γ2(1−ξ2ξ2+σ−2)=γ2(11+ξ2σ2)
dIdγ=12πσexp⁡(−12(c−b24a))2πa∫−∞∞a2πexp⁡(−12a(x−b2a)2)dx=12πσexp⁡(−12(c−b24a))2πa=12πσ2aexp⁡(−12(c−b24a))=12π(1+σ2ξ2)exp⁡(−12γ21+ξ2σ2)

I(γ)=∫−∞γ12π(1+σ2ξ2)exp⁡(−12z21+ξ2σ2)dz=Φ(γ1+ξ2σ2)

이것은 암시

∫−∞∞Φ(ξx)N(x|μ,σ2)dx=I(ξμ)=Φ(ξμ1+ξ2σ2).

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