数理統計の問題
確率変数 は区間 の値をとる連続型確率変数で、その確率密度関数は母数 を用いて
で与えられるとする( の外では密度は )。 を 回だけ観測し、その値にもとづいて
を有意水準 で検定する。ネイマン・ピアソンの補題により得られる最強力検定の検出力( が正しいときに を棄却する確率)を求めよ。
この問題で使うもの
- ネイマン・ピアソンの補題と最強力検定(説明と入口の問題)
この問題を解けるようになるまで(99 技能)
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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。
一覧で見る(前提が先)
- 樹形図で数え上げる
- 積の法則と和の法則
- 和の法則・積の法則と樹形図
- 順列・円順列・重複順列
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- 確率の定義と和事象・余事象
- 期待値
- 確率変数と確率分布
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- 平均値・中央値・最頻値
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- 変量の変換と平均・分散
- 確率変数の期待値・分散と
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- 正負の数の加法・減法
- 分数のかけ算・わり算
- 四則の混じった計算の順序
- 正負の数の乗除・累乗と四則混合
- 分配法則を使った計算のくふう
- 文字式の計算(同類項・分配法則)
- 乗法公式による展開
- 因数分解
- 3 次式までの展開と因数分解
- 微分係数と導関数の定義
- 多項式の微分
- 多項式の不定積分
- 定積分の計算
- 連続型確率変数と確率密度関数
- 正規分布と標準化
- 確率変数の和と積(独立な場合)
- 標本平均の分布
- 母平均・母比率の区間推定
- 独立な試行と反復試行
- 二項分布
- 二項分布の正規近似
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- 数列の極限
- 関数の極限
- 積と商の微分
- 合成関数の微分
- 円の周の長さと面積
- おうぎ形の弧の長さと面積
- 弧の長さからおうぎ形の中心角と面積を求める
- 三角形・四角形の面積
- 約数の見つけ方
- 素因数分解と約数の個数
- 平方根の意味と根号の簡単化
- 三平方の定理
- 特別な直角三角形の辺の比
- 弧度法と単位円による三角関数
- の極限
- 加法定理と 2 倍角・半角・積和の公式
- 三角関数の導関数
- 根号の乗除と加減
- 指数の拡張と指数関数
- 対数の定義と性質
- 自然対数の底
- 指数関数・対数関数の導関数
- 基本的な関数の不定積分
- 置換積分
- 部分積分
- 定積分の置換・部分積分と偶関数・奇関数
- 重積分と累次積分
- 偏微分と全微分
- 多変数の連鎖律
- 重積分の変数変換とヤコビアン
- 広義積分
- ガウス積分
- 正規分布の密度と積率
- 検定の有意水準と検出力
- 同時分布・周辺分布と独立性
- 対数微分法
- 最尤推定
- 小数と分数のまじった計算
- 逆算(□ を求める)
- 1 次方程式の解き方
- 比例・反比例の式とグラフ
- 関数 の式と変域
- 平方完成と 2 次関数のグラフ
- 2 次不等式
- 剰余の定理・因数定理と高次方程式
- 増減表と極値
- 関数の連続性と中間値の定理
- 平均値の定理
- 第 2 次導関数とグラフの凹凸
- 増減・凹凸・漸近線とグラフ
- テイラー展開
- 無限等比級数と無限級数
- べき級数と収束半径
- 幾何分布・ポアソン分布
- 一様分布・指数分布
- 積率母関数
- 確率変数の変換
- 独立な確率変数の和の分布
- ネイマン・ピアソンの補題と最強力検定
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
ネイマン・ピアソンの補題を使います。まず と のときの尤度(観測値 1 個なので密度そのもの)を書き、尤度比 を求めましょう。
ヒント 2
尤度比は です。 という条件は という形に直せます。 のもとで となるように を決めます。
ヒント 3
のもとでは密度が なので より です。あとは のもとでの密度 を から まで積分します。
答えと解説
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解説を読む
手順 1:尤度比を書く。 観測値は 個なので、尤度は密度そのものである。 で
よって尤度比は
手順 2:棄却域を検定統計量の条件に直す。 ネイマン・ピアソンの補題より、最強力検定の棄却域は、ある定数 を用いて の形で表される。 は と同値なので、棄却域は定数 を用いて
の形になる。
手順 3:有意水準から境界 を決める。 ()のもとで の密度は (区間 上の一様分布)なので
これを有意水準 に等しくして 、すなわち 。棄却域は である。
手順 4:検出力を求める。 ()のもとで密度は なので
よって最強力検定の検出力は である。
別解
尤度比は で、 について単調増加である。ネイマン・ピアソンの補題より、最強力検定の棄却域は の形になる。
有意水準の条件: のもとで は 上の一様分布なので、 より 。
検出力: のもとで密度は なので、
検算: は連続型なので、有意水準をちょうど にできる非確率化検定が得られる。また のもとでの分布関数は であり、 となって一致する。
答え: