脳内ライブラリアン

脳内ライブラリアン

医療、統計、哲学、育児・教育、音楽など、学んだことを深めて還元するために。

MENU

現代数理統計学の基礎 3章 問9

ポアソン分布に従う確率変数Xがλ→∞のときに\frac{X-\lambda}{\sqrt\lambda}=Zが標準正規分布に収束することを証明する問題ですね。

 

2017年の統計検定1級の問3の最後で全く同じ問題が出ています。

お馴染みのテイラー展開を活用して解いていきます。

 

〜はどのような分布になるかか、という問題を解く際には、一つは変数変換、平方変換、確率積分変換などをして解く方法と、モーメント母関数を利用して解く方法がありますが、今回はモーメント母関数を使っていきます。

 

まずポアソン分布のモーメント母関数は

M_X(t)=exp[\lambda(e^t-1)]

でした。

 

よって確率変数Zのモーメント母関数は

M_Z(t)=E[e^tZ]\\=E[e^{\frac{X-\lambda}{\sqrt\lambda}t}]\\=e^{-\lambda t}exp[\lambda(e^t-1)]

となります。

 

続いて対数をとってキュムラント母関数にしてテイラー展開をしていきます。

logM_Z(t)=-\sqrt\lambda t+\lambda(e^{\frac{t}{\sqrt\lambda}}-1)\\=-\sqrt\lambda t-\lambda+\lambda+\sqrt\lambda t+\frac{1}{2}t^2+\frac{1}{3\lambda}t^3+...\\=\frac{t^2}{2}+\frac{1}{3\lambda}t^3+...

 

ここで2項目以降はλ→∞のとき全て0になるので

logM_Z(t)=\frac{t^2}{2}

となり、標準正規分布のモーメント母関数と一致します。

 

基本的なやり方は二項分布が正規分布に近似されるド・モアブル=ラプラスの定理とも同じですね。以下の記事で一度解いています。

medibook.hatenablog.com 

どちらも重要な問題なので、 1級の数理統計ではまた出るかもしれません。