Ekspektasi bersyarat adalah ekspektasi dari variabel acak, informasi yang diberikan pada variabel lain atau variabel (kebanyakan, dengan menentukan nilainya).
Apa arti sebenarnya dari notasi subskrip dalam harapan bersyarat dalam kerangka teori ukuran? Subskrip ini tidak muncul dalam definisi ekspektasi bersyarat, tetapi kita dapat melihat misalnya di halaman wikipedia ini . (Perhatikan bahwa itu tidak selalu terjadi, halaman yang sama beberapa bulan...
Saya baru-baru ini menemukan identitas ini: E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E \left[ E \left(Y|X,Z \right) |X \right] =E \left[Y | X \right] Saya tentu saja akrab dengan versi sederhana dari aturan itu, yaitu bahwa tetapi saya tidak dapat menemukan pembenaran untuk
Misalkan ( Ω , F , μ )(Ω,F,μ)(\Omega,\mathscr{F},\mu) menjadi ruang probabilitas, diberi variabel acak ξ : Ω → Rξ:Ω→R\xi:\Omega \to \mathbb{R} dan σ-σ\sigma aljabar G ⊆ FG⊆F\mathscr{G}\subseteq \mathscr{F} kita dapat membuat variabel acak baru E [ ξ | G ]E[ξ|G]E[\xi|\mathscr{G}] , yang merupakan...
Saya punya masalah dengan bukti E(Y|X)∈argming(X)E[(Y−g(X))2]E(Y|X)∈argming(X)E[(Y−g(X))2]E(Y|X) \in \arg \min_{g(X)} E\Big[\big(Y - g(X)\big)^2\Big] yang sangat mungkin mengungkapkan kesalahpahaman yang lebih dalam dari harapan dan harapan bersyarat. Buktinya saya tahu sebagai berikut...
Secara umum, Apa perbedaan antara E(X|Y)E(X|Y) dan E(X|Y=y)E(X|Y=y) ? Mantan adalah fungsi dan yang terakhir adalah fungsi ? Sangat membingungkan
Saya merasa sedikit tidak nyaman dengan bagaimana saya secara mental berurusan dengan paradoks Borel dan "paradoks" terkait lainnya yang berhubungan dengan probabilitas bersyarat. Bagi mereka yang membaca ini yang tidak terbiasa dengannya, lihat tautan ini . Respons mental saya sampai saat ini...
Misalkan YYY menunjukkan median dan misalkan ˉ XX¯\bar{X} menunjukkan rata-rata, dari sampel acak berukuran n = 2 k + 1n=2k+1n=2k+1 dari distribusi yaitu N ( μ , σ 2 )N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) . Bagaimana saya bisa menghitung E ( Y | ˉ X = ˉ x )E(Y|X¯=x¯)E(Y|\bar{X}=\bar{x}) ? Secara intuitif, karena...
Asumsikan XXX dan memiliki momen kedua terbatas. Dalam ruang Hilbert variabel acak dengan momen terbatas kedua (dengan produk dalam didefinisikan oleh , ), kita dapat menafsirkan sebagai proyeksi dari ke ruang fungsi
Pertanyaan Jika adalah IID, maka hitung , di mana .X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X_1,\cdots,X_n \sim \mathcal{N}(\mu, 1)E(X1∣T)E(X1∣T)\mathbb{E}\left( X_1 \mid T \right)T=∑iXiT=∑iXiT = \sum_i X_i Coba : Silakan periksa apakah di bawah ini benar. Katakanlah, kita mengambil penjumlahan dari...
Untuk variabel acak ( ) Saya merasa secara intuitif bahwa harus sama dengan karena oleh properti tanpa memori distribusi sama dengan distribusi tetapi bergeser ke kanan sebesar .X∼Exp(λ)X∼Exp(λ)X\sim \text{Exp}(\lambda)E[X]=1λE[X]=1λ\mathbb{E}[X] =
Saya ingin memahami uji pasti fisher dengan lebih baik, jadi saya menyusun contoh mainan berikut ini, di mana f dan m berhubungan dengan pria dan wanita, dan n dan y berhubungan dengan "konsumsi soda" seperti ini: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Jelas, ini adalah penyederhanaan yang...
Saya mengalami beberapa masalah dalam menyelesaikan yang berikut ini. Anda mengambil kartu dari tumpukan kartu 52 kartu standar tanpa penggantian sampai Anda mendapatkan kartu As. Anda menarik dari apa yang tersisa sampai Anda mendapatkan 2. Anda melanjutkan dengan 3. Berapa angka yang diharapkan...
The mgcvpaket untuk Rmemiliki dua fungsi untuk pas interaksi produk tensor: te()dan ti(). Saya memahami pembagian kerja dasar antara keduanya (menyesuaikan interaksi non-linear vs menguraikan interaksi ini menjadi efek utama dan interaksi). Yang tidak saya mengerti adalah mengapa te(x1, x2)dan...
Mari X1, . . . , XnX1,...,XnX_{1},...,X_{n} menjadi pengamatan yang berbeda (tidak ada ikatan). Mari X∗1, . . . , X∗nX1∗,...,Xn∗X_{1}^{*},...,X_{n}^{*} menunjukkan sampel bootstrap (sampel dari CDF empiris) dan biarkan . Temukan dan . E( ˉ X ∗ n )Var( ˉ X ∗ n )X¯∗n= 1n∑ni =...
Biarkan dan menjadi variabel acak. adalah mean bersyarat dari diberikan . Kami mengatakan tidak terkait dengan jika tidak bergantung pada , yang berarti sama dengan . Sekarang, mari kita ikuti definisi kausalitas ini sebentar. Menurut hukum ekspektasi berulang, . Ini berarti bahwa jika tidak...
Saya memiliki dua variabel terdistribusi normal dan X 2 dengan mean nol dan matriks kovarians Σ . Saya tertarik untuk mencoba menghitung nilai E [ X 2 1 X 2 2 ] dalam hal entri Σ .X1X1X_1X2X2X_2ΣΣ\SigmaE[ X21X22]E[X12X22]E[X_1^2 X_2^2]ΣΣ\Sigma Saya menggunakan hukum probabilitas total untuk...
Pertimbangkan 3 sampel awal yang diambil dari distribusi seragam u(θ,2θ)u(θ,2θ)u(\theta, 2\theta) , di mana θθ\theta adalah parameter. Saya ingin mencari E[X(2)|X(1),X(3)]E[X(2)|X(1),X(3)] \mathbb{E}\left[X_{(2)}| X_{(1)}, X_{(3)}\right] mana X( i )X(i)X_{(i)} adalah statistik pesanan...
Menurut Hukum Varians Total, Var(X)=E(Var(X∣Y))+Var(E(X∣Y))Var(X)=E(Var(X∣Y))+Var(E(X∣Y))\operatorname{Var}(X)=\operatorname{E}(\operatorname{Var}(X\mid Y)) + \operatorname{Var}(\operatorname{E}(X\mid Y)) Ketika mencoba membuktikannya, saya
Saya membaca pertanyaan ini , dan berpikir untuk mensimulasikan jumlah yang diperlukan. Masalahnya adalah sebagai berikut: JikaAAA dan BBB apakah standar normal, apa E(A2|A+B)E(A2|A+B)E(A^2|A+B)? Jadi saya ingin mensimulasikanE(A2|A+B)E(A2|A+B)E(A^2|A+B). (untuk nilai yang dipilih...
Saya kutip (penekanan saya) dari definisi wikipedia : Proposisi dalam teori probabilitas dikenal sebagai hukum ekspektasi total, ..., menyatakan bahwa jika X adalah variabel acak yang dapat diintegrasikan (yaitu, variabel acak yang memenuhi E (| X |) <∞) dan Y adalah variabel acak apa pun,...