確率・統計の問題
ある町の天気は、毎日「晴れ」か「雨」のどちらかであるとする。天気の変わり方は次の規則に従う。
- ある日が晴れのとき、翌日が雨になる確率は 、晴れになる確率は
- ある日が雨のとき、翌日が晴れになる確率は 、雨になる確率は
翌日の天気は当日の天気だけで決まり、それより前の天気には関係しないものとする。 を正の整数とし、今日から 日後が雨である確率を とする。今日の天気にかかわらず、極限 を求めよ。
この問題で使うもの
- マルコフ連鎖と推移確率(説明と入口の問題)
- 定常分布(説明と入口の問題)
この問題を解けるようになるまで(19 技能)
読み込み中…
右端(太枠)がこの問題で使う技能です。左へドラッグすると、さらに前の前提をさかのぼれます。技能を押すと、そこまでの道筋が光ります。
ヒント
行き詰まったら、上から順に 1 つずつ開いてください。
ヒント 1
技能「定常分布」を使います。天気の変化を晴れ・雨の 2 状態のマルコフ連鎖とみて、推移確率行列 を書き、 を満たす分布 を求めましょう。
ヒント 2
とおくと、 の第 1 成分は です。これと を連立します。
ヒント 3
第 1 成分の式を整理すると 、つまり です。あとは に代入して を求めます。
答えと解説
答えを見る
どこでつまずきましたか?(選ぶと、戻る場所を案内します)
解説を読む
状態を 晴れ 、雨 とすると、推移確率行列は
である( 行 列が「状態 から翌日状態 になる確率」)。
この行列の成分はすべて正なので、 日後の分布は今日の天気によらず、ただ一つの定常分布 に収束する。そこで を解いて定常分布を求める。
( が晴れ、 が雨の確率, )とおくと、 の第 1 成分は
である。整理すると 、すなわち となる。(第 2 成分 も同じ式 になる。)
これと を連立すると、 より 、 だから
よって定常分布は であり、長い時間の後の雨の確率はその第 2 成分に一致する。
別解
天気の推移は 2 状態マルコフ連鎖で、推移確率行列は P = [[3/4, 1/4],[1/3, 2/3]](行が今日の天気、列が翌日の天気、順序は晴れ・雨)である。
定常分布 (π_s, π_r) を求める。π_s + π_r = 1 で、つりあいの式は π_s·(1/4) = π_r·(1/3) である。
これより π_s = (4/3)π_r となる。
π_s + π_r = (7/3)π_r = 1 なので π_r = 3/7、π_s = 4/7。
直接の確認として、r_{n+1} = (1-r_n)(1/4) + r_n(2/3) = 1/4 + (5/12) r_n と書ける。
公比 5/12 の絶対値は 1 より小さいので収束し、極限 r は r = 1/4 + (5/12) r を満たす。
これを解くと (7/12) r = 1/4 より r = 3/7。
初期値によらず公比 |5/12|<1 なので、今日の天気にかかわらず極限は 3/7 である。
検算:π_r = 3/7 を再帰式に代入すると 1/4 + (5/12)(3/7) = 1/4 + 5/28 = 7/28 + 5/28 = 12/28 = 3/7 となり、一致する。