균일 [a, b] 밀도와 정규 (0, d ^ 2) 밀도의 컨볼 루션에 대한 표현은 무엇입니까?
내가 가지고 있다고 가정 $X\sim Uniform[a,b]$ 과 $Y\sim normal(0,d^2)$, 밀도에 대한 표현은 무엇입니까 $Z=X+Y$?
허락하다 $F_{Z}(z)$ CDF가된다 $Z$ 평가 $z$, 그리고 $\Phi(\cdot)$ 과 $\phi$각각 표준 일반 cdf 및 pdf가됩니다. 나는 얻었다
$F_{Z}(z)=\frac{1}{b-a}\int_{a}^{b}\Phi(\frac{z-x}{d})dx$,
wrt를 구별하다 $z$ 양쪽에 준다
$f_{Z}(z)=\frac{1}{b-a}\int_{a}^{b}\phi(\frac{z-x}{d})\frac{1}{d}dx=\frac{1}{b-a}(\Phi(\frac{z-a}{d})-\Phi(\frac{z-b}{d}))$ .
이게 맞나요? 감사합니다!
답변
1 BruceET
논평:
현실 확인으로 여기에 컨볼 루션에 대한 시뮬레이션이 있습니다. $U \sim \mathsf{Unif}(a=2, b=7)$ 과 $Z \sim \mathsf{Norm}(\mu = 0, \sigma = 3).$
그러므로 $E(U+Z) = 4.5 + 0 = 4.5$ 과 $V(U+Z) = 25/12 +9 = 4.0833.$
set.seed(2020)
a = 2; b = 7; sg = 3
u = runif(10^6, a, b)
z = rnorm(10^6, 0, sg)
x = u + z
mean(x); mean(u); mean(z); mean(u) + mean(z)
[1] 4.497167 # aprx E(X) = 4.5
[1] 4.500343 # aprx E(U) = 4.5
[1] -0.003175144 # aprx E(Z) = 0
[1] 4.497167
var(x); var(u); 25/12; var(z); var(u) + var(u)
[1] 11.08561 # aprx Var(X)
[1] 2.081356 # aprx Var(U) = 25/12
[1] 2.083333 # 25/12
[1] 9.011073
[1] 4.162712
hist(x, prob=T, br=50, col="skyblue2",
main="Simulated Density of X")
curve(1/(b-a)*( pnorm((x-a)/sg) - pnorm((x-b)/sg) ),
add=T, col="red", lwd=2)
참고 : OP의 편집 및 설명 후 그림이 수정되었습니다.