Симуляция одним распределением другого

<wikitex>

Распределение

Геометрическое распределение с p = 3/4

Распределение — одно из основных понятий в теории вероятностей и математической статистике. Распределение вероятностей какой-либо случайной величины задается в простейшем случае указанием возможных значений этой величины и соответствующих им вероятностей, в более сложных — т. н. функцией распределения или плотностью вероятности.

Примеры распределений

• Биномиальное распределение
• Нормальное распределение
• Равномерное распределение

Симуляция распределений

Для того, чтобы создать необходимое распределение вероятностей, достаточно иметь последовательность независимых случайных величин типа "честной монеты". Например, для создания схемы с двумя исходами $A_1$ и $A_2$:

$P(A_1)=\frac{3}{4}$ $,$ $P(A_2)=\frac{1}{4}$

можно из датчика случайных двоичных величин получить два результата "честой монеты" $\delta_1$ и $\delta_2$ и, например, при $\delta_1 = \delta_2 = 1$ выработать исход $A_2$, а в остальных случаях $A_1$. Аналогично для схемы с четырьмя исходами

$P(A_1)=\frac{3}{16}$ $,$ $P(A_2)=\frac{1}{16}$ $,$ $P(A_3)=\frac{8}{16}$ $,$ $P(A_4)=\frac{4}{16}$

можно получить четыре результата "честной монеты" $\delta_1$ $,$ $\delta_2$ $,$ $\delta_3$ $,$ $\delta_4$ и любым способом сопоставить трём из 16 возможных наборов исход $A_1$, одному $-$ $A_2$, восьми $-$ $A_3$, четырём $-$ $A_4$. Если же вероятности исходов не кратны $2^{-k}$, можно применить два различных варианта действий.

1. Можно приблизить вероятности двоичными дробями (с любой точностью), далее работать с полученными приближёнными значениями
2. Пусть все вероятности $n_i$ $-$ дроби со знаменателем $r$. Найдём $k$, для которого $r < 2^k$. Предложим схему с $k$ результатами "честной монеты", в которой $r$ наборов объявляются "неудачными" и требуют повторного эксперимента (пока не встретится удачный). Чем выше доля полезных исходов равная $r2^{-k}$, тем схема будет эффективнее.

Количество результатов "честной монеты" $\lambda$, которые необходимы для формирования случайного исхода, $-$ это случайная величина. Её математическое ожидание:

$E\lambda = \frac{1}{2}\cdot1+\frac{1}{4}\cdot2+\frac{1}{8}\cdot3+\frac{1}{16}\cdot3+\frac{1}{16}\cdot4 = 1\frac{7}{8}$

Можно сделать схему более экономной, используя свойство датчика случайных чисел формировать не отдельные результаты "честной монеты", а целые наборы их, например в виде числа, равномерно распределённого в $[0, 1]$. Образуем по данному набору вероятностей $p_i$ накопленные суммы $s_i$: $s_0 = 0; s_i = s_{i-1} + p_i, i > 0$. Случайный исход будет вырабатываться так: по полученному из датчика случайному числу $\gamma$ определяется такой индекс $i$, для которого $s_{i-1} < \gamma \le s_i$. Найденное значение индекса $i$ и определяет исход $A_i$.

Индекс $i$ можно определять непосредственно просмотром $s_i$ подряд. Если $k$ велико, можно применять специальные приёмы ускоренного поиска, например, деление множества индексов примерно пополам.

Общий случай

В распределении q количество элементарных исходов равно 2

Допустим у нас есть распределение [math]p.[/math] Нам нужно получить распределение [math]q[/math].

Для начала рассмотрим случай, когда все [math]p_i = \frac{1}{k},[/math] а в распределении [math]q [/math] количество элементарных исходов равно [math]2.[/math] Проводим эксперимент: если попадаем в область пересекающуюся с [math] q_1 [/math] и [math] q_2,[/math] то увеличиваем ее и повторяем эксперимент. На рисунке слева красным обозначенно распределение [math] q. [/math] Вероятность того, что на этом шаге эксперимент не закончится — [math]\frac{1}{k}.[/math] Математическое ожидание количества экспериментов — [math] \frac{k}{k-1}, max(\frac{k}{k-1}) = 2 ([/math]при [math]k = 2) [/math]

Количество элементарных исходов распределения q равно n

Теперь рассмотрим случай, когда все элементарные исходы [math]p_i[/math] по-прежнему равновероятны [math](p_i = \frac{1}{k}),[/math]а количество элементарных исходов распределения [math]q[/math] равно [math]n (\sum\limits_{j=1}^{n}q_j = 1).[/math] Повторим эксперимент [math] t [/math] раз.

[math] k^t \ge 2n, t \ge \log\limits_{k}2n [/math]

Отрезок разбился на [math] k^t [/math] отрезков. Стык будет не более, чем в половине отрезков. Математическое ожидание количества экспериментов [math] \approx 2t [/math]

[math]p_i, \sum\limits_{i}p_i = 1,[/math]

[math]q_j, \sum\limits_{j}q_j = 1[/math]

Берем [math]p_i[/math], и пусть оно максимальной длины. Проводим [math]t[/math] экспериментов. [math]{p_i}^t \lt \frac{1}{2n}, [/math] все остальные еще меньше. Суммарная длина отрезков не больше [math]\frac{1}{2}.[/math] Нужно [math] t \ge \log\limits_{p}\frac{1}{2n} [/math]

Вывод: из любого исходного распределения можно получить любое нужное нам распределение.

</wikitex>

См. также

• Условная вероятность
• Дискретная случайная величина
• Дисперсия случайной величины

Литература

• Боровков А.А. Математическая статистика: оценка параметров, проверка гипотез. - М., Физматлит, 1984.
• Т. Кормен, Ч. Лейзерсон, Р. Ривест, К. Штайн - Алгоритмы. Построение и анализ 1244c.
• Романовский И.В. Дискретный анализ