📂確率分布論

F分布からベータ分布を導出する

定理 ¹

自由度 $r_{1} , r_{2}$ の F-分布に従う確率変数 $X \sim F \left( r_{1}, r_{2} \right)$ に対して、以下のように定義される $Y$ は、ベータ分布 $\text{Best} \left( {{ r_{1} } \over { 2 }} , {{ r_{2} } \over { 2 }} \right)$ に従う。 $$Y := {{ \left( r_{1} / r_{2} \right) X } \over { 1 + \left( r_{1} / r_{2} \right) X }} \sim \text{Beta} \left( {{ r_{1} } \over { 2 }} , {{ r_{2} } \over { 2 }} \right)$$

証明

戦略：確率密度関数を直接演繹する。

F-分布の定義：自由度 $r_{1}, r_{2} > 0$ に対して、以下のような確率密度関数を持つ連続確率分布 $F \left( r_{1} , r_{2} \right)$ をF-分布という。 $$f(x) = {{ 1 } \over { B \left( r_{1}/2 , r_{2} / 2 \right) }} \left( {{ r_{1} } \over { r_{2} }} \right)^{r_{1} / 2} x^{r_{1} / 2 - 1} \left( 1 + {{ r_{1} } \over { r_{2} }} x \right)^{-(r_{1} + r_{2}) / 2} \qquad , x \in (0, \infty)$$

ベータ分布の定義：$\alpha , \beta > 0$ に対して、以下のような確率密度関数を持つ連続確率分布 $\text{Beta}(\alpha,\beta)$ をベータ分布という。 $$f(x) = {{ 1 } \over { B(\alpha,\beta) }} x^{\alpha - 1} (1-x)^{\beta - 1} \qquad , x \in [0,1]$$

• $B(r_{1} / 2, r_{2}/2)$ は ベータ関数を意味する。

---

$$\begin{align*} & Y = {{ \left( r_{1} / r_{2} \right) X } \over { 1 + \left( r_{1} / r_{2} \right) X }} \\ \implies & Y \left( 1 + \left( r_{1} / r_{2} \right) X \right) = \left( r_{1} / r_{2} \right) X \\ \implies & Y = \left( r_{1} / r_{2} \right) X (1 - Y) \\ \implies & \left( r_{1} / r_{2} \right) X = {{ Y } \over { 1 - Y }} \end{align*}$$ かつ $$\begin{align*} dy =& \left[ {{ \left( r_{1} / r_{2} \right) } \over { 1 + \left( r_{1} / r_{2} \right) x }} - \left( r_{1} / r_{2} \right) {{ \left( r_{1} / r_{2} \right) x } \over { \left[ 1 + \left( r_{1} / r_{2} \right) x \right]^{2} }} \right] dx \\ =& {{ \left( r_{1} / r_{2} \right) } \over { 1 + \left( r_{1} / r_{2} \right) x }} \left[ {{ 1 + \left( r_{1} / r_{2} \right) x } \over { 1 + \left( r_{1} / r_{2} \right) x }} - {{ \left( r_{1} / r_{2} \right) x } \over { 1 + \left( r_{1} / r_{2} \right) x }} \right] dx \\ =& {{ \left( r_{1} / r_{2} \right) } \over { \left[ 1 + \left( r_{1} / r_{2} \right) x \right]^{2} }} dx \end{align*}$$ であるため、$Y$ の確率密度関数 $f_{Y}$ は $$\begin{align*} & B \left( r_{1}/2 , r_{2} / 2 \right) f_{Y} (y) \\ =& \left( {{ r_{1} } \over { r_{2} }} \right)^{r_{1} / 2} x^{r_{1} / 2 - 1} \left( 1 + {{ r_{1} } \over { r_{2} }} x \right)^{-(r_{1} + r_{2}) / 2} \cdot {{ \left[ 1 + \left( r_{1} / r_{2} \right) x \right]^{2} } \over { \left( r_{1} / r_{2} \right) }} \\ =& \left( {{ r_{1} } \over { r_{2} }} \right)^{r_{1} / 2 - 1} x^{r_{1} / 2 - 1} \left( 1 + {{ r_{1} } \over { r_{2} }} x \right)^{2-(r_{1} + r_{2}) / 2} \\ =& \left( {{ r_{1} } \over { r_{2} }} x \right)^{r_{1} / 2 - 1} \left( 1 + {{ r_{1} } \over { r_{2} }} x \right)^{2-(r_{1} + r_{2}) / 2} \\ =& y^{r_{1} / 2 - 1} \left( 1 + {{ r_{1} } \over { r_{2} }} x \right)^{r_{1} / 2 - 1} \left( 1 + {{ r_{1} } \over { r_{2} }} x \right)^{2-(r_{1} + r_{2}) / 2} \\ =& y^{r_{1} / 2 - 1} \left( 1 + {{ r_{1} } \over { r_{2} }} x \right)^{1 - r_{2} / 2} \\ =& y^{r_{1} / 2 - 1} \left( 1 + {{ y } \over { 1 - y }} \right)^{1 - r_{2} / 2} \\ =& y^{r_{1} / 2 - 1} \left( {{ 1 } \over { 1 - y }} \right)^{1 - r_{2} / 2} \\ =& y^{r_{1} / 2 - 1} \left( 1 - y \right)^{r_{2} / 2 - 1} \end{align*}$$ 要するに、$Y$ の確率密度関数は以下のようになる。$\text{Beta} \left( {{ r_{1} } \over { 2 }} , {{ r_{2} } \over { 2 }} \right)$ $$f_{Y} (y) = {{ 1 } \over { B \left( r_{1}/2 , r_{2} / 2 \right) }} y^{r_{1} / 2 - 1} \left( 1 - y \right)^{r_{2} / 2 - 1}$$

■