next up previous index
Next:  Распределение «хи-квадрат»   Up:  Распределения, связанные с нормальным   Previous:  Распределения, связанные с нормальным

6.1.   Гамма-распределение и его свойства

С определением гамма-распределения мы познакомились в курсе теории вероятностей. вспомнить!   Нам понадобится свойство устойчивости по суммированию этого распределения, которое до сих пор было доказано только в частном случае — когда независимые слагаемые имеют одно и то же показательное распределение ${\mathsf E}\,{\!}_{\alpha}=\text{\boldmath\ensuremath \Gamma}_{\alpha,1}$.


Свойство 7.

Пусть $\xi_1$, $\ldots$, $\xi_n$ независимы, и $\xi_i$ имеет гамма-распределение $\text{\boldmath\ensuremath \Gamma}_{\alpha,\lambda_i}$, $i=1, \ldots, n$. Тогда

\begin{displaymath}
S_n=\sum_{i=1}^n \xi_i \textrm{имеет распределение } \text{\boldmath\ensuremath \Gamma}_{\alpha,\sum_1^n\lambda_i}.\end{displaymath} имеет распределение $\text{\boldmath\ensuremath \Gamma}_{\alpha,\sum_1^n\lambda_i}$

 

Доказательство свойства устойчивости по суммированию (свойства 7.)  Воспользуемся свойствами характеристических функций. Характеристическая функция гамма-распределения $\text{\boldmath\ensuremath \Gamma}_{\alpha,\lambda}$ вычислена нами в курсе теории вероятностей и равна

\begin{displaymath}
\varphi_\xi(t)={\mathsf E}\, e^{it\xi}=\left(1-\dfrac{it}{\alpha}\right)^{-\lambda}.\end{displaymath}

Характеристическая функция суммы независимых случайных величин есть произведение характеристических функций слагаемых:

\begin{displaymath}
\varphi_{S_n}(t)=\prod_{i=1}^n \varphi_{\xi_i}(t) =
\prod_{i...
 ...mbda_i}=
\left(1-\frac{it}{\alpha}\right)^{-\sum_1^n\lambda_i} \end{displaymath}

— х.ф. распределения $\text{\boldmath\ensuremath \Gamma}_{\alpha,\sum_1^n\lambda_i}$.

Q.D.E.



Свойство 8.

Если $\xi$ имеет стандартное нормальное распределение, то $\xi^2$ имеет гамма-распределение $\text{\boldmath\ensuremath \Gamma}_{1/2,1/2}$.

Доказательство.

Найдем производную функции распределения величины $\xi^2$ и убедимся, что она является плотностью распределения.

При $y\leqslant 0$

\begin{displaymath}
F_{\xi^2}(y)={\mathsf P}\,(\xi^2<y)=0, \textrm{поэтому и плотность } f_{\xi^2}(y)=0.\end{displaymath}

При $y\gt$

\begin{displaymath}
F_{\xi^2}(y)={\mathsf P}\,(\xi^2<y)={\mathsf P}\,(-\sqrt{y}<\xi<\sqrt{y})=F_\xi(\sqrt{y})-
F_\xi(-\sqrt{y}).\end{displaymath}

Тогда

\begin{displaymath}
f_{\xi^2}(y)=\left(F_{\xi^2}(y)\right)'=F'_\xi(\sqrt{y})\cdot (\sqrt{y})'-
F'_\xi(-\sqrt{y})\cdot (-\sqrt{y})'=\end{displaymath}

\begin{displaymath}
=\bigl(f_\xi(\sqrt{y})+f_\xi(-\sqrt{y})\bigr)\cdot 
\dfrac{1...
 ...f_\xi(\sqrt{y})}{\sqrt{y}}=
\dfrac{1}{\sqrt{2\pi y}}\,e^{-y/2}.\end{displaymath}

Но функция $f_{\xi^2}(y)$, равная 0 при $y\leqslant 0$, и равная

\begin{displaymath}
f_{\xi^2}(y)=\dfrac{1}{\sqrt{2\pi y}}\,e^{-y/2}=
 \frac{\,(1/2)^{1/2}}{\Gamma(1/2)\,}\, y^{1/2-1}\, e^{-y/2}\end{displaymath}

при $y\gt$, является плотностью гамма-распределения $\text{\boldmath\ensuremath \Gamma}_{1/2,1/2}$.

Q.D.E.




N.I.Chernova
9 сентября 2002