for distribution N(10,4):
μ = 10 , σ 2 = 4 \mu=10, \sigma^2=4 μ = 10 , σ 2 = 4
a)
for pdf of Y:
f Y ( y ) = 1 σ 2 π e − 1 2 ( y − μ σ ) 2 = 1 2 2 π e − 1 2 ( y − 10 2 ) 2 f_Y(y)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{1}{2}(\frac{y-\mu}{\sigma})^2}=\frac{1}{2\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{1}{2}(\frac{y-10}{2})^2} f Y ( y ) = σ 2 π 1 e − 2 1 ( σ y − μ ) 2 = 2 2 π 1 e − 2 1 ( 2 y − 10 ) 2
∫ − ∞ ∞ f Y ( y ) d y = 1 \int^{\infin}_{-\infin}f_Y(y)dy=1 ∫ − ∞ ∞ f Y ( y ) d y = 1
d y = e − y d x dy=e^{-y}dx d y = e − y d x
then:
f Y ( y ) = e y f X > 0 ( x ) = 2 e y f X ( x ) f_Y(y)=e^yf_{X>0}(x)=2e^yf_{X}(x) f Y ( y ) = e y f X > 0 ( x ) = 2 e y f X ( x )
f X ( x ) = f Y ( y ) / ( 2 e y ) = 1 4 x 2 π e − 1 2 ( l o g x − 10 2 ) 2 f_{X}(x)=f_Y(y)/(2e^y)=\frac{1}{4x\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{1}{2}(\frac{logx-10}{2})^2} f X ( x ) = f Y ( y ) / ( 2 e y ) = 4 x 2 π 1 e − 2 1 ( 2 l o gx − 10 ) 2
b)
mean of X:
E ( X ) = ∫ 0 ∞ x f X ( x ) d x = 1 4 2 π ∫ 0 ∞ e − 1 2 ( l o g x − 10 2 ) 2 d x = E(X)=\int^{\infin}_0xf_X(x)dx=\frac{1}{4\sqrt{2\pi}}\int^{\infin}_0e^{-\frac{1}{2}(\frac{logx-10}{2})^2}dx= E ( X ) = ∫ 0 ∞ x f X ( x ) d x = 4 2 π 1 ∫ 0 ∞ e − 2 1 ( 2 l o gx − 10 ) 2 d x =
= e 12 4 e r f ( l n x − 14 2 2 ) ∣ 0 ∞ = e 12 / 4 =\frac{e^{12}}{4}erf(\frac{lnx-14}{2\sqrt2})|^{\infin}_0=e^{12}/4 = 4 e 12 er f ( 2 2 l n x − 14 ) ∣ 0 ∞ = e 12 /4
where erf is the error function.
variance of X:
V a r ( X ) = E ( X 2 ) − ( E ( X ) ) 2 Var(X)=E(X^2)-(E(X))^2 Va r ( X ) = E ( X 2 ) − ( E ( X ) ) 2
E ( X 2 ) = ∫ 0 ∞ x 2 f ( x ) d x = 1 4 2 π ∫ 0 ∞ x e − 1 2 ( l o g x − 10 2 ) 2 d x = E(X^2)=\int^{\infin}_0x^2f(x)dx=\frac{1}{4\sqrt{2\pi}}\int^{\infin}_0xe^{-\frac{1}{2}(\frac{logx-10}{2})^2}dx= E ( X 2 ) = ∫ 0 ∞ x 2 f ( x ) d x = 4 2 π 1 ∫ 0 ∞ x e − 2 1 ( 2 l o gx − 10 ) 2 d x =
= e 28 4 e r f ( l n x − 18 2 2 ) ∣ 0 ∞ = e 28 / 4 =\frac{e^{28}}{4}erf(\frac{lnx-18}{2\sqrt2})|^{\infin}_0=e^{28}/4 = 4 e 28 er f ( 2 2 l n x − 18 ) ∣ 0 ∞ = e 28 /4
V a r ( X ) = e 28 / 4 − e 24 / 4 Var(X)=e^{28}/4-e^{24}/4 Va r ( X ) = e 28 /4 − e 24 /4
c)
P ( X ≤ 1000 ) = ∫ 0 1000 f ( x ) d x = 1 4 2 π ∫ 0 1000 e − 1 2 ( l o g x − 10 2 ) 2 x d x = P ( X ≤ 1000)=\int^{1000}_0f(x)dx=\frac{1}{4\sqrt{2\pi}}\int^{1000}_0\frac{e^{-\frac{1}{2}(\frac{logx-10}{2})^2}}{x}dx= P ( X ≤ 1000 ) = ∫ 0 1000 f ( x ) d x = 4 2 π 1 ∫ 0 1000 x e − 2 1 ( 2 l o gx − 10 ) 2 d x =
= 1 4 e r f ( l n x − 10 2 2 ) ∣ 0 1000 = 1 4 ( e r f ( l n 1000 − 10 2 2 ) + 1 ) = 0.0765 =\frac{1}{4}erf(\frac{lnx-10}{2\sqrt2})|^{1000}_0=\frac{1}{4}(erf(\frac{ln1000-10}{2\sqrt2})+1)=0.0765 = 4 1 er f ( 2 2 l n x − 10 ) ∣ 0 1000 = 4 1 ( er f ( 2 2 l n 1000 − 10 ) + 1 ) = 0.0765
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