大阪大学 大学院
情報科学研究科 情報数理学専攻
2020年度 情報数理学 数理基礎 2




(1)

\begin{align} \iint_{x \gt 0, y \gt 0} e^{-2(x+2y)} dx dy &= \int_0^\infty e^{-2x} dx \int_0^\infty e^{-4y} dy \\ &= \left[ - \frac{1}{2} e^{-2x} \right]_0^\infty \left[ - \frac{1}{4} e^{-4y} \right]_0^\infty \\ &= \frac{1}{8} \end{align} なので、 \begin{align} c = 8 \end{align}

(2)

$X,Y$ のそれぞれの周辺確率密度関数を $f_X(x), f_Y(y)$ とすると、 \begin{align} f_X(x) &= \int_0^\infty e^{-2(x+2y)} dy = 2 e^{-2x} \ \ \ \ (x \gt 0) \\ f_Y(y) &= \int_0^\infty e^{-2(x+2y)} dx = 4 e^{-4y} \ \ \ \ (y \gt 0) \end{align} なので、任意の $x,y$ について \begin{align} f(x,y) = f_X(x) f_Y(y) \end{align} が成り立つから、 $X$ と $Y$ は独立である。

(3)

確率を $P$ で表すと、 求める確率は次のように計算できる: \begin{align} P \left( X \geq \frac{1}{2} \text{ or } Y \geq \frac{1}{2} \right) &= 1 - P \left( X \lt \frac{1}{2} \text{ and } Y \lt \frac{1}{2} \right) \\ &= 1 - \int_0^{1/2} f_X(x) dx \int_0^{1/2} f_Y(y) dy \\ &= 1 - (1-e^{-1})(1-e^{-2}) \\ &= e^{-1} + e^{-2} - e^{-3} \\ &\approx 0.4534244 \end{align} よって、 45.3% である。