活発度aが予想誤差A(ξ)で分布しているというのは、
確率変数aに対して、
確率変数\(( \frac{ \hat E (a)}{a} -1)\)の分布関数がA(ξ)であるということである。
これを計算するために、x≦qの場合とx>qの場合とにわけて予測利潤を計算する。
なお、ここで考えている確率変数は\(a\)である。
(予測利潤+wn)
\(= \hat E (p \cdot y ) \)
\(= \hat E (p \cdot \min [p^{-η}a,q] ) \)
\(= \hat E (p \cdot p^{-η}a: p^{-η}a \le q) + \hat E (p \cdot q: p^{-η}a \gt q ) \)
\(= \hat E (p q \cdot p^{-η}a /q : p^{-η}a \le q) + \hat E (p q: p^{-η}a \gt q ) \)
確立変数aは活発度のことであった。確率的に考えるのは活発度であり、それによって利潤を予測し最適価格を求める。
次に活発度について説明する。
「独自記号\( \hat a\)」
\( \hat a = \hat E(a:\delta)\) で定義する。
新たな確立変数\( X = a / \hat a -1\)の確立分布は関数\(A(X)\)によって与えられていると仮定する。
確率分布関数の使い方
確率分布関数がA(X)で確率変数Xが-3より大きくて4より小さい確率が1/2であることは、\( A(-3<X<4)=1/2 \)と表すことができる。
p278 途中式の修正
(誤)$$=pq \hat E \left\{\frac{ga}{\hat E (a)}:\frac{a}{\hat E (a)}-1 \le \frac{1}{g}-1 \right\}+pq \hat E \left\{1:\frac{a}{\hat E (a)}-1 \le \frac{1}{g}-1 \right\}$$
(正)$$=pq \hat E \left\{\frac{ga}{\hat E (a)}:\frac{a}{\hat E (a)}-1 \le \frac{1}{g}-1 \right\}+pq \hat E \left\{1:\frac{a}{\hat E (a)}-1 \gt \frac{1}{g}-1 \right\}$$
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