切断正規分布 (せつだんせいきぶんぷ) は正規分布と似ているが、確率変数 x {\displaystyle x} の定義域が有限な確率分布である。上下とも有界 (AxB) なものを二重に切断された正規分布、どちらか一方だけのものを単一切断正規分布という。

定義と性質

切断正規分布の確率密度関数は以下で定義される。

f ( x ; μ , σ , a , b ) = 1 σ ϕ ( x μ σ ) Φ ( b μ σ ) Φ ( a μ σ ) {\displaystyle f(x;\mu ,\sigma ,a,b)={\frac {{\frac {1}{\sigma }}\phi ({\frac {x-\mu }{\sigma }})}{\Phi ({\frac {b-\mu }{\sigma }})-\Phi ({\frac {a-\mu }{\sigma }})}}}

ここで ϕ ( )   {\displaystyle \scriptstyle {\phi (\cdot )}\ } は標準正規分布 N(0, 1) の確率密度関数、 Φ ( ) {\displaystyle \scriptstyle {\Phi (\cdot )}} は標準正規分布 N(0, 1) の累積分布関数である。

モーメント

切断正規分布の期待値と分散は、二重に切断されている場合、

E ( X | A < X < B ) = μ ϕ ( a μ σ ) ϕ ( b μ σ ) Φ ( b μ σ ) Φ ( a μ σ ) σ {\displaystyle \operatorname {E} (X|A
Var ( X | A < X < B ) = σ 2 [ 1 a μ σ ϕ ( a μ σ ) b μ σ ϕ ( b μ σ ) Φ ( b μ σ ) Φ ( a μ σ ) ( ϕ ( a μ σ ) ϕ ( b μ σ ) Φ ( b μ σ ) Φ ( a μ σ ) ) 2 ] {\displaystyle \operatorname {Var} (X|A

であり、単一切断正規分布の場合は

E ( X | X > A ) = μ σ R ( A μ σ ) {\displaystyle \operatorname {E} (X|X>A)=\mu {\frac {\sigma }{R\left({\frac {A-\mu }{\sigma }}\right)}}}
Var ( X | X > A ) = σ 2 [ 1 A μ σ R ( A μ σ ) { 1 R ( A μ σ ) } 2 ] {\displaystyle \operatorname {Var} (X|X>A)=\sigma ^{2}\left[1 {\frac {\frac {A-\mu }{\sigma }}{R\left({\frac {A-\mu }{\sigma }}\right)}}-\left\{{\frac {1}{R\left({\frac {A-\mu }{\sigma }}\right)}}\right\}^{2}\right]}

である。ここで

R ( x μ σ ) = 1 Φ ( x μ σ ) ϕ ( x μ σ ) {\displaystyle R\left({\frac {x-\mu }{\sigma }}\right)={\frac {1-\Phi \left({\frac {x-\mu }{\sigma }}\right)}{\phi \left({\frac {x-\mu }{\sigma }}\right)}}}

は、ミルズ比である。

参考文献

  • 蓑谷千凰彦、統計分布ハンドブック、朝倉書店 (2003).

関連項目

  • 確率分布

標準正規分布と性質

切断正規分布の平均値と分散 ブログ 統計WEB

切断正規分布 NtRand

Excelで正規分布を扱う!関数とグラフで分析

Truncated normal distribution NtRand