幾何分布の平均の公式は
[math]\mu _{x}=\sum kp\left( 1-p\right) ^{k-1}=\dfrac {1}{p}[/math]
分散の公式は
[math]\sigma ^{2}_{x}=\dfrac {1-p}{p^{2}}[/math]
(1)平均
[math]E\left[ X\right] =\sum ^{\infty }_{k=0}k\dfrac {3}{8}\left( \dfrac {5}{8}\right) ^{k}[/math]
[math]\dfrac {8}{5}E\left[ X\right] =\sum ^{\infty }_{k=0}k\dfrac {3}{8}\left( \dfrac {5}{8}\right) ^{k-1}[/math]
右辺の方を幾何分布の平均の公式に当てはめると
[math]\begin{aligned}\dfrac {8}{5}E\left[ X\right] =\dfrac {1}{\dfrac {3}{8}}=\dfrac {8}{3}\\E{}\left[ X\right] =\dfrac {5}{8}\times \dfrac {8}{3}=\dfrac {5}{3}\end{aligned}[/math]
(2)分散は
[math]V\left( X\right) =\dfrac {1-\dfrac {3}{8}}{\left( \dfrac {3}{8}\right) ^{2}}=\dfrac {40}{9}[/math]
参考事項 幾何分布の公式の導き方
パラメーターpの幾何分布(0<p<1)を考えると
[math]\begin{aligned}P_{x}\left( k\right) =p\left( 1-p\right) ^{k-1}\\ k=1.2.3\ldots \end{aligned}[/math]
[math]1+p+p^{2}+p^{3}+\ldots =\sum ^{\infty }_{k=0}p^{k}=\dfrac {1}{1-p}\ldots \left( 1\right)[/math]
両辺を微分すると
[math]1+2p+3p^{2}+4p^{3}+\ldots =\sum ^{\infty }_{k=1}kp^{k-1}=\dfrac {1}{\left( 1-p\right) ^{2}}\ldots \left( 2\right)[/math]
さらに微分すると
[math]2+3\cdot 2p+4\cdot 3p^{2}+\ldots =\sum ^{\infty }_{k=2}k\left( k-1\right) p^{k}=\dfrac {2}{\left( 1-p\right) ^{3}}\ldots \left( 3\right)[/math]
平均の場合(2)より
[math]\sum ^{\infty }_{k=1}kp\left( 1-p\right) ^{k-1}=p\sum ^{\infty }_{k=1}k\left( 1-p\right) ^{k-1}=p\cdot \dfrac {1}{p2}=\dfrac {1}{p}[/math]
分散の場合は(2)と(3)より
[math]\begin{aligned}\sigma ^{2}_{x}=E\left[ X^{2}\right] -E^{2}\left[ X\right] \\ =E\left[ X\left( X-1\right) \right] +E\left[ X\right] -E^{2}\left[ X\right] \end{aligned}[/math]
[math]\begin{aligned}=\sum ^{\infty }_{k=2}k\left( k-1\right) p\left( 1-p\right) ^{k-1}+\dfrac {1}{p}-\dfrac {1}{P^{2}}\\ =\dfrac {2\left( 1-p\right) }{p^{2}}+\dfrac {p}{p^{2}}-\dfrac {1}{p^{2}}=\dfrac {1-p}{p^{2}}\end{aligned}[/math]
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