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※ 引述《[email protected] (老怪物)》之铭言: : ※ 引述《[email protected] (阿伟)》之铭言: : > 令Y=hx+k ,Φ(hX + k)=Φ(Y)~U(0,1) : > k : > k : > 不知道对不对?? : 当然不对! : 要证的是 : E[Φ(hX + k)] = Φ[k/√(1+h^2)] : for all real numbers h and k : 怎可能推出 "k=0" 的结论? : E[Φ(hX + k)] ≡ 1/2? 根本是观念不清的答案! : 将 E[Φ(hX + k)] 依计算式(积分式)写出, : 并将 Φ 以积分式表示. : 注意 Φ(hX + k) 依 h 正负而有不同意义. : 当 h>0 时它是 N(-k/h,1/h^2) 的分布函数; h<0 时则反 : 方向, 取 Φ(hX + k) = 1 - Φ(-hX - k), 而 (-h)>0; : h=0 时, Φ(hX + k) = Φ(k). 三种情形要分别谈. : 如上, h≠0 时 E[Φ(hX + k)] 写成双重积分, 立即可知 : 它与两个 normal 随机变数的差的机率有关. 如 h>0 时, : E[Φ(hX + k)] = P[X>Y] 其中 : X~N(0,1), Y~N(-k/h,1/h^2), X 与 Y 独立 : 故立即可得 E[Φ(hX + k)] = Φ[k/√(1+h^2)], 当 h>0, : k any real. : 附言: 原题右式显然有错! h=1 或 -1 代入即知. 太漂亮...谢谢指导 我从後面向上证... 没有问题... 但"Φ(hX + k) 依 h 正负而有不同意义,当 h>0 时它是 N(-k/h,1/h^2) 的分布函数" 怎麽思考出来的... 太神了... --



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