Quelle est la façon la plus simple de vérifier que l'énoncé suivant est vrai?
Supposons que . Afficher .
Notez que .
Par , cela signifie que .
Il est facile de voir que . De plus, nous avons également sous le paramétrage
Solution donnée par la réponse de Xi'an : en utilisant la notation dans la question d'origine:
De cela, nous obtenons que 1) .
self-study
distributions
exponential
order-statistics
jacobian
Clarinettiste
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Réponses:
La preuve est donnée dans Mother of All Random Generation Books, Devroye's Non-uniform Random Variate Generation , p.211 (et c'est très élégant!):
Preuve. Depuis le la densité conjointe de la statistique d'ordre s'écrit comme Réglage , le changement de variables de à a une constante jacobienne [accessoirement égale àmais cela n'a pas besoin d'être calculé] et donc la densité de (E(1),…,E(n
Une alternative proposée par Gérard Letac est de vérifier que a la même distribution que (en vertu de la propriété sans mémoire), ce qui rend la dérivation de simple.( E 1
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Je présente ici ce qui a été suggéré dans les commentaires de @jbowman.
Soit une constante . Soit suivre un et considérons . alorsa ≥ 0 Ouije Exp (1) Zje= Yje- un
qui est la fonction de distribution de .Exp (1)
Décrivons ceci: la probabilité qu'un rv tombe dans un intervalle spécifique (le numérateur sur la dernière ligne), étant donné qu'il dépassera la borne inférieure de l'intervalle (le dénominateur), dépend uniquement de la la longueur de l'intervalle et non sur l'endroit où cet intervalle est placé sur la ligne réelle.Exp (1) Ceci est une incarnation de la propriété " sans mémoire " de la distribution exponentielle, ici dans un cadre plus général, libre d'interprétations temporelles (et cela vaut pour la distribution exponentielle en général)
Maintenant, en conditionnant sur on force à être négative, et surtout, le résultat obtenu est titulaire . Nous pouvons donc affirmer ce qui suit:{ Yje≥ a } Zje ∀ a ∈ R+
Si , alors .Ouije∼ Exp (1) ∀ Q ≥ 0 : Zje= Yje- Q ≥ 0 ⟹ Zje∼ Exp (1)
Pouvons-nous trouver un libre de prendre toutes les valeurs réelles non négatives et pour lequel l'inégalité requise tient toujours (presque sûrement)? Si nous le pouvons, alors nous pouvons nous passer de l'argument du conditionnement.Q ≥ 0
Et en effet, nous le pouvons. C'est la statistique d'ordre minimum , , . Nous avons donc obtenuQ = Y( 1 ) Pr ( Yje≥ Y( 1 )) = 1
Cela signifie que
Donc, si la structure probabiliste de reste inchangée si l'on soustrait la statistique d'ordre minimum, il s'ensuit que les variables aléatoires et où indépendant, sont également indépendants puisque le lien possible entre eux, n'a pas d'effet sur la structure probabiliste.Ouije Zje= Yje- Oui( 1 ) Zj= Yj- Oui( 1 ) Ouije, Yj Oui( 1 )
Alors la somme contient iid variables aléatoires (et un zéro), et ainsi∑ni = 1( Oje- Oui( 1 )) n - 1 Exp (1)
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