統計学

ポアソン分布

ある試行を1回行って、ある事象Aが発生する確率をp、ある事象Aが発生しない確率をqとする。

この試行をn回行って、x回だけ事象Aが発生する確率は次のようになる(ベルヌーイ分布)。
\[P_{B}(x) = nCx p^{x}q^{n-x} (x=0,1,2,...,n)\]

このとき、モーメント母関数は次のようになる。
\[M_{B}(\theta)=E[e^{\theta X}]=\sum_{x=0}^n e^{\theta X}・P_{B}(x)=(pe^{\theta}+q)^n\]

この期待値はモーメント母関数の微分係数を用いて、
\[\mu = E_{B}[X] = M_{B}'(0) = np\]

この時、期待値 μ=np を一定にして、n→∞、p→0に近づけていくとポアソン分布と呼ばれる分布になる。

ベルヌーイ分布からポアソン分布の導出

\[P_{B}(x) = nCx p{x}q^{n - x}=\frac{n!}{x!(n - x)!}p^{x}・(1 - p)^{n-x}\]
\[= \frac{n(n - 1)(n - 2)・・・(n - x + 1)}{x!}・(\frac{\mu}{n})^{x}・(1 - \frac{\mu}{n})^{n - x}\]
\[P_{B}(x) = \frac{n^{x}・1・(1−\frac{1}{n})・(1−\frac{2}{n})・・・(1−\frac{x−1}{n}))}{x!}・\frac{\mu^{x}}{n^{x}}・(1−\frac{\mu}{n})^{n}・(1−\frac{\mu}{n})^{−x}\]
\[= (1-\frac{1}{n})・(1-\frac{2}{n})・・・・(1-\frac{x−1}{n})・\frac{\mu^{x}}{x!}\{(1+\frac{1}{−\frac{n}{\mu}})^{−\frac{n}{\mu}}\}^{−\mu}・(1−\frac{\mu}{n})^{−x} \]

ここで、 \[−\frac{n}{\mu}=\theta\]

とおくと、n→∞のとき、θ→−∞となるので、 \[\lim_{\theta\to ±∞} {(1+\frac{1}{\theta})^\theta} = e\]

となることから、 \[\lim_{n\to ∞} {P_{n}(x)} = (1−0)・(1−0)・・・\frac{\mu^{x}}{x!}・e^{−\mu}・1\]

\[\lim_{n\to ∞} {P_{n}(x)} = \frac{\mu^{x}}{x!}・e^{−\mu}\]


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