Vjerojatnost i matematička statistika - Poslijediplomski specijalistički ...
Vjerojatnost i matematička statistika - Poslijediplomski specijalistički ...
Vjerojatnost i matematička statistika - Poslijediplomski specijalistički ...
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
2.9.2 Neprekidne razdiobe<br />
Neka je X neprekidna slučajna varijabla, a F x i f X njene funkcije distribucije i gustoće.<br />
Pretpostavimo da je funkcija g strogo rastuća na intervalu ImX. Tada je za y ∈ ImY ,<br />
F Y (y) = P(Y ≤ y) = P(g(X) ≤ y) = P(X ≤ g −1 (y)) = F X (g −1 (y)). (2.10)<br />
Ako je g strogo padajuća na ImX, tada je za sve y ∈ ImY ,<br />
F Y (y) = P(Y ≤ y) = P(g(X) ≤ y) = P(X ≥ g −1 (y)) = 1 − F X (g −1 (y)). (2.11)<br />
U slučaju da je g −1 diferencijabilna u y ∈ ImY ,<br />
f Y (y) = dF Y<br />
dy (y).<br />
Budući da za rastuću funkciju g vrijedi (2.10), slijedi<br />
dF Y<br />
dy (y) = dF X<br />
dx (g−1 (y)) dg−1<br />
dy (y) = f X(g −1 (y)) dg−1<br />
dy (y).<br />
Slično, budući da za padajuću funkciju g rijedi (2.11), slijedi<br />
dF Y<br />
dy (y) = −dF X<br />
dx (g−1 (y)) dg−1<br />
dy (y) = −f X(g −1 (y)) dg−1<br />
dy (y).<br />
Dakle, ako je inverz strogo monotone funkcije g diferencijabilan, vrijedi formula:<br />
∣ f Y (y) = f X (g −1 dg −1 ∣∣∣∣<br />
(y))<br />
∣ dy (y) za y ∈ ImY. (2.12)<br />
Primjer 2.3 Kažemo da slučajna varijabla Y ima log-normalnu razdiobu s parametrima<br />
µ i σ 2 , ako je strogo pozitivna i log Y ima normalnu distribuciju N(µ, σ 2 ). Označimo<br />
X = log Y . Tada je Y = e X , X ∼ N(µ, σ 2 ) i g(x) = e x . g je strogo rastuća funkcija na<br />
R = ImX, a njen inverz g −1 (y) = log y je diferencijabilna funkcija na ⟨0, +∞⟩ = ImY s<br />
derivacijom (g −1 ) ′ (y) = 1/y. Prema formuli (2.12),<br />
f Y (y) = f X (log y) · 1<br />
y = 1<br />
yσ √ (log y−µ)2<br />
e− 2σ 2 za y > 0.<br />
2π<br />
Često puta u primjenama funkcija g nije strogo monotona na intervalu ImX, ali je takva<br />
po dijelovima. Na sljedećem primjeru ilustrirat ćemo kako se u tom slučaju izvodi formula<br />
za gustoću od Y = g(X).<br />
Primjer 2.4 Neka je Y = X 2 . Tada je g(x) = x 2 i g očito nije strogo monotona na<br />
svakom intervalu realnih brojeva. Na primjer, nije monotona na R. Nadalje, očito je<br />
ImY ⊆ [0, +∞⟩. Za y > 0 računamo<br />
F Y (y) = P(Y ≤ y) = P(X 2 ≤ y) = P(|X| ≤ √ y) = P(− √ y ≤ X ≤ √ y) =<br />
= F X ( √ y) − F X (− √ y).<br />
Deriviranjem tog izraza dobijamo formulu:<br />
f Y (y) = (f X (− √ y) + f X ( √ y)) ·<br />
30<br />
1<br />
2 √ , y > 0. (2.13)<br />
y