- MAT-01530
- 3. Satunnaismuuttuja
- 3.5 Marginaalijakaumat
Marginaalijakaumat¶
Oletetaan, että satunnaismuuttujien X ja Y yhteisjakauman, eli satunnaisvektorin (X, Y) tiheysfunktio f(x, y) tunnetaan. Usein halutaan tutkia tapahtumia, joissa vain toisen muuttujan arvoja rajoitetaan. Tällöin siis tarkkaillaan satunnaiskokeen tuloksia vain muuttujan X osalta, ja ollaan siis kiinnostuneita siihen liittyvästä jakaumasta. Tälle satunnaisvektorin (X, Y) komponentin X marginaalijakaumalle (marginal distribution) voidaan muodostaa tiheysfunktio, ja sitä merkitään f_1(x). Vastaavasti myös komponentin Y marginaalijakaumalle löytyvää tiheysfunktiota merkitään f_2(y). Kyseessä on yhden satunnaismuuttujan tiheysfunktio, joka muodostetaan yhteisjakauman perusteella.
Äärellisen otosavaruuden diskreetin satunnaisvektorin tapauksessa marginaalijakaumat saadaan taulukoimalla ja laskemalla todennäköisyyksien rivi- ja sarakesummia seuraavan esimerkin mukaan.
Esimerkki 3.5.1
Aikaisemman esimerkin 3.4.1 satunnaisvektorissa (X, Y) molempien komponenttien omat otosavaruudet ovat \Omega_X = \Omega_Y = \{0, 1, 2\}. Merkitään taulukkoon muuttujan X mahdolliset arvot riveille, muuttujan Y mahdolliset arvot sarakkeisiin, sekä satunnaisvektorin (X, Y) tiheysfunktion f(x, y) = \frac{1}{12}(x + 2y) arvot risteämäkohtiin.
x | |||||
0 | 1 | 2 | \sum | ||
0 | 0 | \frac{1}{12} | \frac{2}{12} | \frac{3}{12} | |
y | 1 | \frac{2}{12} | \frac{3}{12} | 0 | \frac{5}{12} |
2 | \frac{4}{12} | 0 | 0 | \frac{4}{12} | |
\sum | \frac{6}{12} | \frac{4}{12} | \frac{2}{12} | \frac{12}{12}=1 |
Muuttujan X marginaalijakaumassa Y voi saada mitä tahansa arvoja, joten sen tiheysfunktio f_1 : \Omega_X \rightarrow [0, 1] saadaan taulukon sarakesummista, jolloin
Vastaavasti muuttujan Y marginaalijakauman tiheysfunktio f_2 : \Omega_Y \rightarrow [0, 1] saadaan taulukon rivisummista, jolloin
Jatkuvan satunnaisvektorin kohdalla marginaalijakaumien tiheysfunktiot saadaan “integroimalla toisen muuttujan vaikutus pois” seuraavan lauseen mukaisesti.
Lause 3.5.2
Jatkuvan satunnaisvektorin (X, Y), jonka tiheysfunktio on f(x, y), komponenttien X ja Y marginaalijakaumien tiheysfunktiot ovat
Satunnaismuuttujaan X liittyvä tapahtuma A \subseteq \R voidaan esittää myös satunnaisvektorin tapahtumana \{(x, y) : x \in A, y \in \R\} \subseteq \R^2, joten
missä f_1(x)=\int_{-\infty}^\infty f(x,y)\,\rd y on tiheysfunktion määritelmän nojalla muuttujan X marginaalijakauman tiheysfunktio. Toinen väite todistuu vastaavasti.
Määritelmä 3.5.3
Satunnaisvektorin (X, Y) sanotaan olevan tasajakautunut (uniformly distributed) joukossa \Omega \subset \R^2, (X,Y)\sim\Tas(\Omega), jos sen tiheysfunktio
missä a(\Omega) = \iint_{\Omega} 1\,\rd x\rd y on joukon \Omega pinta-ala. Jos tapahtuma A\subseteq\Omega, niin
Esimerkki 3.5.4
Olkoon satunnaisvektori (X, Y) tasajakautunut pisteiden (0, 0), (1, 0) ja (0, 1) rajaamaan kolmioon. Kolmion ala on \frac{1}{2}, joten satunnaisvektorin (X, Y) tiheysfunktio
Vektorin komponenttien marginaalijakaumien tiheysfunktiot ovat
ja