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# System prepended metadata

title: MGF Bernoulli 和 其他分佈|第五週
tags: [機率]

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title: MGF Bernoulli 和 其他分佈|第五週
tags: 機率
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# 回顧 MGF

上週有提到，課本對於期望值的定義，是直接求以某個隨機變數 $X$ 為變數的函數，的期望值

$$
E[u(X)]=\sum_{x_{i}\in S}u(x_{i})P_{X}(x_{i})
$$

而 MGF 就是以 $e^{tX}$ 作為 $u(X)$

而 MGF 延伸的一個性質是，如果兩個隨機變數的 MGF 一樣，則代表他們的 PMF 是一樣的

## MGF 範例 - 還原原本的 PMF

$$
M(t)=\frac{\frac{e^{t}}{2}}{1-\frac{e^{t}}{2}}
$$

注意看，這個數列太狠了，乍看之下似乎不知如何下手，但是如果我們把它拆成兩部分

$$
M(t)=\frac{e^{t}}{2}\frac{1}{1-\frac{e^{t}}{2}}
$$

則右邊的部分可以看成是一個等比級數

$$
M(t)=\frac{e^{t}}{2}\sum_{n=0}^{\infty} 1×(\frac{e^{t}}{2})^{n}=\sum_{n=1}^{\infty}(\frac{e^{t}}{2})^{n}\\
=\sum_{n=1}^{\infty}e^{nt}(\frac{1}{2})^{n}\\
$$

回去對照當初 MGF 的定義，就可以知道 PMF 是

$$
P_{X}(x)=(\frac{1}{2})^{x}, x=1,2,3...
$$

## 求出各階 moment 

只要對 MGF 做 $k$ 次微分，然後 t 代 0 可以得到 $k$ 階的 moment 

$$
\frac{d^{k}M_{X}(t)}{d^{k}t}=\sum_{x_{i}\in S}x_{i}^{k}e^{tx_{i}}P_{X}(x_{i})\\
\frac{d^{k}M_{X}(0)}{d^{k}t}=\sum_{x_{i}\in S}x_{i}^{k}P_{X}(x_{i})=E[X^{k}]\\
$$

上週可以知道，我們能夠從動量，計算出期望值和變異數

$$
E[X]=M'(0)\\
Var[X]=M''(0)-M'(0)^{2}
$$

因此只要有了 MGF  就可以輕鬆的求出期望值和變異數

::: warning 
要記住變異數和動量不是等於關係，是函數關係
:::

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# Bernoulli  Random Variable / Distribution

所謂的 Bernoulli Experiment，是指結果**只有成功與不成功** Success and Failure

如果有一連串的 Bernoulli Experiment，則每次的實驗都是獨立的，也就是說成功的機率都是一樣的

因此可以定義 Bernoulli  Random Variable 的 PMF 

$$
f(x)=p^{x}(1-p)^{1-x},x=0,1
$$

或者

$$
P_{X}(x)=
\left\{\begin{matrix}
  1-p & x=0 \\
  p   & x=1\\
  0   & otherwise
\end{matrix}\right.
\\
0<p<1
$$

## 期望值和變異數

- $E[X]=p$
- $Var[X]=pq$


::: success 
現在才注意到有 PMF 公式的好處，就是算式可以寫成較簡潔的 $\sum$
:::

# 二項式分佈 Binomial Distribution

從多次連續的 Bernoulli 實驗來的

$$
P_{X}(k)=Prob(X=k)=C^{n}_{k}p^{k}(1-p)^{n-k}
$$

隨機變數代表的是「成功的次數」但其實也可以是失敗的次數，因為你只要把「原本的失敗」當作是你要記錄的成功就好

## 簡記

$$
b(n,p) 
$$

因為 $n,p$ 就可以決定 PMF 長怎樣

## 二項式實驗的性質

- 是由多次的 Bernoulli Experiment 組成
- 每次單獨實驗之間都是獨立的；或者說，就好像每次都放回 with replacement 
- 成功跟失敗的機率都是固定的
- 隨機變數要代表成功的次數
   - 但就像上面說的，是「你要記錄的成功」的次數

## CDF 的連續性

- CDF 函數的變數 t 可以是連續的，不用跟隨機變數一樣是離散的
- 但是 CDF 寫成數學式子，像是寫進 $\sum$ 的時候要記得向下取整
    - 下面用二項式分佈的 CDF 舉例
$$
P(X\le x)=\sum_{k=0}^{\left \lfloor x \right \rfloor }C^{n}_{k}p^{k}(1-p)^{n-k}
$$

## 二項式實驗的 CDF

以前沒有電腦的時候，就是要查那張表，然後從那張表得到各種情形的 CDF，或者自行進行簡單的加減法得到 PMF

![](https://drive.google.com/uc?id=10YH38Lhl1Zhr8e4_gFBI3IcGX10vScSS&export=download)


下面會有一堆 1.0 不是因為真的是 1，而是因為到了 0.99999 後面的小位數顯示不了

:::info
但現在有電腦後，這張表就不常用了
:::

## 換個角度想 

如果在算某個隨機變數 A 的某個 CDF，然後又沒有表又很難算，此時可以換個角度，建立跟他相反的隨機變數，也就是以「原先的失敗」作為「成功」的隨機變數

舉例來說，你有個 $Y\sim b(8,0.65)$，如果想要計算 $P(Y\ge 6)$，你可以建立一個新的隨機變數 $X$

其中 $X=8-Y$，也就是說 X 是跟 Y 相反的情況，$X\sim b(8,0.35)$；於是

$$
P(Y\ge 6)=P(8-Y\le 8-6)=P(X\le 2)
$$

## 二項式展開

可以用二項式展開，確認二項式分佈的機率總和等於1，也就是滿足我們的第二個定義

$$
\sum_{k=0}^{n} C^{n}_{k}p^{k}(1-p)^{n-k}=(p+(1-p))^{n}=1
$$

## 期望值和變異數

如果真的從定義弄會很痛苦，所以這裡我們使用 MGF 這個好用的工具

$$
E[e^{tX}]=\sum^{n}_{k=0}e^{tk}C^{n}_{k}p^{k}(1-p)^{n-k}\\
=\sum^{n}_{k=0}C^{n}_{k}(e^{t}p)^{k}(1-p)^{n-k}\\
=((e^{t}p)+(1-p))^{n}
$$

有了最後的結論，就可以輕鬆的對 t 微分，然後將 t 代入 0 之後就可以輕鬆的得到各階動量

$$
M'(t)=n((e^{t}p)+(1-p))^{n-1}e^{t}p\\
M'(0)=np\\
M''(t)=n(n-1)((e^{t}p)+(1-p))^{n-1}e^{2t}p^{2}+n((e^{t}p)+(1-p))^{n-1}e^{t}p\\
M''(0)=n(n-1)p^{2}+np\\
$$

有了 mgf 很多分佈的高階動量就很好算

- $E[X]=np$
- $Var[X]=n(n-1)p^{2}+np-n^{2}p^{2}=np-np^{2}=npq$

## 與 Hypergeometric distribution 的關係

:::warning
回顧

從 $N_{1}+N_{2}$ 個東西中取 $n$ 個出來，像是從一堆紅色卡片和藍色卡片

則超幾何分佈為，「在紅色卡片中有 x 個的機率是多少」，也就是說

- 紅色有 x 個
- 藍色有 n-x 個
- 總共有 $N=N_{1}+N_{2}$

$$
f(x)=P(X=x)=\frac{C^{N_{1}}_{x}C^{N_{2}}_{n-x}}{C^{N}_{n}}
$$

然後記得每從公式中的 C 可以知道每個卡片依舊是不同的卡片
:::

超幾何在 $n=1$ 的時候其實跟二項式是一樣的，都是 Bernoulli 
但是到了 $n\ge 2$，超幾何「不會放回」，二項式「會放回」

因此造成了兩者的機率分佈很相似

# Geometric distribution

跟二項式很像，都是考慮一連串的 Bernoulli；但是隨機變數求的是，**「直到第 x 次才成功的機率」**

$$
P(X=x)=(1-p)^{x-1}p
$$

從公式看的出來，失敗的次數的乘積，其實就是一種幾何級數 geometric series，或者說等比級數
所以這個分佈才叫 geometric distribution 

## k 次以上(不包含)才成功的機率

$$
P(X>k)=\sum_{x=k+1}^{\infty}(1-p)^{x-1}p=\sum_{x=1}^{\infty}(1-p)^{x-1+k}p\\
\sum_{x=1}^{\infty}(1-p)^{x-1}p(1-p)^{k}=\frac{p(1-p)^{k}}{1-(1-p)}\\
=(1-p)^{k}=q^{k}
$$

## k 次以下(包含)才成功的機率

$$
P(X\le k)=1-P(X>k)=1-q^{k}
$$

:::info
有了上面兩個 CDF 就可以打天下了
:::

:::warning
感覺這裡提到的 CDF 最好要很熟
:::

## 期望值 $\frac{1}{p}$

$$
M(t)=\sum^{\infty}_{x=1} e^{tx}P(X=x)=\sum^{\infty}_{x=1}e^{tx}(1-p)^{x-1}p=\sum^{\infty}_{x=1}\frac{p((1-p)e^{t})^{x}}{(1-p)}\\
=\frac{p}{1-p}×\frac{1}{1-(1-p)e^{t}}-\frac{p}{1-p}\\
M'(t)=\frac{p}{1-p}×\frac{(1-p)e^{t}}{(1-(1-p)e^{t})^{2}}\\
M'(0)=\frac{p}{1-p}×\frac{1-p}{p^{2}}=\frac{1}{p}
$$

## 標準差 $\frac{q}{p^{2}}$

$$
M''(t)=p×\frac{e^{t}(1-(1-p)e^{t})^{2}-e^{t}2(1-(1-p)e^{t})(-(1-p)e^{t})}{(1-(1-p)e^{t})^{4}}\\
M''(0)=p×\frac{(1-(1-p))^{2}-2(1-(1-p))(-(1-p))}{(1-(1-p))^{4}}=p×\frac{p^{2}+2pq}{p^{4}}\\
=\frac{p+2q}{p^{2}}=\frac{1+q}{p^{2}}
$$

:::danger
請不要忘記，$M''(0)$ 不是變異數
:::

$$
Var[X]=M''(0)-M'(0)^{2}=\frac{1+q}{p^{2}}-\frac{1}{p}=\frac{q}{p}
$$

# Negative Binomial Distribution

這個隨機變數比較特別，是記錄，**「在 x 次試驗中，直到成功 r 次才收手」** 的機率

因此可以知道

- 最後一次是成功的最後一次
- 每次試驗的次數 x 要大於等於 r
    - 總不可能我只實驗 3 次但我要成功 5 次

因此可以定義出 PMF

$$
C\binom{x-1}{r-1}p^{r-1}(1-p)^{x-1-(r-1)}×p\\
\Rightarrow P(x)=C\binom{x-1}{r-1}p^{r}(1-p)^{x-r},x=r,r+1,r+2...\\
$$

最右邊那個孤獨的 p 就是最後一次成功的 p

至於為甚麼會叫做 negative binomial 要從馬克勞林序列說起

## Maclaurin series

就是泰勒展開令 x = 0 的特例；觀察以下展開

$$
h(w)=(1-w)^{-r}\\
h'(w)=r(1-w)^{-(r+1)}\\
h''(w)=r(r+1)(1-w)^{-(r+2)}\\
h^{(n)}(w)=r(r+1)...(r+(n-1))(1-w)^{-(r+n)}\\
=\frac{(r+(n-1))!}{(r-1)!}(1-w)^{-(r+n)}\\
\Rightarrow h^{(n)}(0)=\frac{(r+(n-1))!}{(r-1)!}
$$

有了上面的結論後，開始構建馬克勞林級數

$$
h(w)=(1-w)^{-r}=\frac{h^{(0)}(0)}{0!}w^{0}+\frac{h^{(1)}(0)}{1!}w^{1}+...\frac{h^{(n)}(0)}{n!}w^{n}\\
=1+rw+...+\frac{(r+(n-1))!}{(r-1)!n!}w^{n}\\
=\sum_{n=0}^{\infty}C\binom{r+n-1}{r-1}w^{n}
$$

此時將上面的結果對應到我們原本根據定義得到的結果

$$
P(x)=C\binom{x-1}{r-1}p^{r}(1-p)^{x-r},x=r,r+1,r+2...
$$

可以發現在 C 裡面只有 x 跟 r+n 不一樣。
根據定義， x 的意思是總共的試驗次數，當然就包含成功的次數 r，所以我們可以合理的令

$$
x=r+n,n=x-r
$$

就可以得到這樣的結論

$$
(1-w)^{-r}=\sum_{x=r}^{\infty}C\binom{x-1}{r-1}w^{x-r}
$$

只要令 $w=q$ ，這個部分正好是原本公式中去除 $p^{r}$ 的部分；也因此可以驗證這個是合法的 PMF

$$
\sum_{x=r}^{\infty}P(x)=p^{r}×(1-q)^{-r}=p^{0}=1
$$

## 期望值 $\frac{r}{p}$

## 變異數 $\frac{rq}{p^{2}}$

:::success
下週老師有事不上課
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