Reunajakauma on todennäköisyyslaskennassa usean satunnaismuuttujan todennäköisyysjakaumasta muodostettu rajoitettu jakauma, jossa varioi vain yksi satunnaismuuttuja, tai osa satunnaismuuttujista, ja samalla huomioidaan muiden satunnaismuuttujien yhteisvaikutus todennäköisyyteen.[1] Reunajakaumat ovat erityisen hyödyllisiä kaksiulotteisissa yhteisjakaumissa, jossa reunajakaumiin jää jäljelle vain toinen satunnaismuuttuja. Niillä yritetään pääasiassa helpottaa yhteisjakauman toiminnan ymmärtämistä, mikä toimii hyvin riippumattomien satunnaismuuttujien tapauksessa.

Kahden normaalisti jakautuneen satunnaismuuttujan yhteisjakauman (vihreä) reunajakaumien kuvaajat (punainen, sininen).

Kaksiulotteisen yhteisjakauman reunajakaumat muokkaa

Todennäköisyysfunktioilla muokkaa

Kaksiulotteinen yhteisjakauma muodostuu kahdesta satunnaismuuttujasta   ja  , jotka muodostavat järjestetyn parin   Diskreetin yhteisjakauman pistetodennäköisyysfunktion arvo annetuilla arvoilla   merkitään

  [1][2]

ja jatkuvalla yhteisjakauman tiheysfunktiolla

 

olevalla reaaliarvoisella lausekkeella.

Reunajakaumia on kaksi, koska yksi satunnaismuuttuja voidaan "jättää pois" kahdella eri tavalla. Diskreetillä satunnaismuuttujaparilla reunajakaumat muodostetaan ensimmäisen satunnaismuuttujan   suhteen

  [1][2]

tai toisen satunnaismuuttujan   suhteen

  [1][2]

Jatkuvilla satunnaismuuttujaparilla muodostetaan vastaavasti

  [1][2]

tai

  [1][2]

Kertymäfunktioilla muokkaa

Kaksiulotteinen yhteisjakauman   kertymäfunktiot muodostetaan todennäköisyysfunktioista summan tai määrätyn integraalin avulla. Tässä esitetään ylhäältä rajoitettujen kertymäfunktioiden muodostustavat. Diskreetin satunnaismuuttujaparin yhteisjakauman kertymäfunktio arvojen   alla merkitään ja lasketaan

  [1]

ja vastaavasti jatkuvan satunnaismuuttujaparin yhteisjakauman kertymäfunktio merkitään ja lasketaan

  [1]

Näistä muodostetut reunajakaumien kertymäfunktiot ovat diskreettisillä satunnaismuuttujilla vastaavasti

  [1]

sekä

  [1]

ja jatkuvilla satunnaismuuttujilla

  [1][3]

sekä

  [1][3]

Esimerkki kahdella satunnaismuuttujalla muokkaa

Kaksi diskreettiä satunnaismuuttujaa muodostavat yhteisjakauman  . Satunnaismuuttujalla   on vain neljä arvoa   joita ei mainita tässä. Vastaavasti satunnaismuuttujalla   on myös neljä arvoa   Jokaista arvoparia   vastaa pistetodennäköisyys   jollainen on esimerkiksi   Kaikki todennäköisyydet on esitetty oheisessa taulukossa.

fxy(x,y) x1 x2 x3 x4 fy(y)↓
y1 432 232 132 132 832
y2 232 432 132 132 832
y3 232 232 232 232 832
y4 832 0 0 0 832
fx(x) → 1632 832 432 432 3232
Yhteis- ja reunajakaumat järjestetylle diskreetille satunnais- muuttujaparille. Yhteisjakauman pistetodennäköisyydet sijaitsevat keskustan 4×4-alueella, ja reunajakaumien todennäköisyydet sijaitsevat alimmalla vaakarivillä ja oikeanpuoleisessa pystysarakkeessa.

Yhteisjakaumalla   on kaksi reunajakaumaa   ja  . Reunajakaumat muodostetaan laskemalla kullekin satunnaismuuttujan arvoille yhteistodennäköisyydet. Esimerkiksi   lasketaan

 

ja se on sijoitettu taulukkoon satunnaismuuttujan   reunajakauman omalle riville alareunaan. Oikeassa pystysarakkeessa sijaitsevat satunnaismuuttujan   reunajakauman todennäköisyydet.[1]

Moniulotteiset reunajakaumat muokkaa

Kolmiulotteiset yhteisjakaumien todennäköisyysfunktiot satunnaismuuttujille  ,   ja   ovat muotoa   ja kertymäfunktioille   Näiden reunajakaumia voidaan muodostaa "jättämällä pois" kaksi satunnaismuuttujaa laskemalla niiden vaikutukset todennäköisyyksiin mukaan jäljelle jäävän satunnaismuuttujan vaihteluihin. Silloin saadaan kolme reunajakaumaa:  ,   ja  

Näiden lisäksi voidaan muodostaa vielä kolme reunajakaumaa "jättämällä pois" vain yksi satunnaismuuttuja. Näin muodostettujen reunajakaumien todennäköisyysfunktiot olisivat  ,   ja  

Kun todennäköisyysjakaumien ulottuvuudet kasvavat, lisääntyvät myös eri mahdollisten reunajakaumien lukumäärät.

Lähteet muokkaa

  1. a b c d e f g h i j k l m Mellin, Ilkka: Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja jakaumat, s.187−202, luentomoniste kurssista Todennäköisyyslaskenta, Aalto-yliopisto, 2007
  2. a b c d e Luentomoniste: Joint, marginal, and conditional distributions (Arkistoitu – Internet Archive), kurrsilta Fundamental Principles of Actuarial Science (Arkistoitu – Internet Archive), Toronton Yliopisto
  3. a b Weisstein, Eric W.: Joint Distribution Function (Math World – A Wolfram Web Resource) Wolfram Research. (englanniksi)