概率论-条件数学期望(复习笔记自用)

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条件分布

实际上,求条件期望就是在新的概率空间上进行计算,即条件期望怎么求,概率论,Powered by 金山文档,因此也继承了期望的所有性质

  • 如果条件期望怎么求,概率论,Powered by 金山文档,则E(X)=Eg(Y)

  • 使用全概率公式,可以容易得到证明

  • 理解,找到共性

  • 正态分布的优良性质:正态分布的条件分布仍为正态分布

条件密度

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  • 公式的证明充分体现出微分法的优势

  • 理解:对于固定的y,条件密度是x的函数且和f(x,y)只相差常数因子(充分理解这句话!!)

条件数学期望

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  • m(y)=E(X|Y=y)是已知Y=y时X的数学期望,m(Y)是已知Y时X的条件数学期望

  • 计算方法:要求条件数学期望E(X|Y),只需要先计算E(X|Y=y),然后将计算结果中的y替换成Y即可。其中最重要的公式重期望公式也就不难以理解EX=E(E(X|Y))

极值的分布

(186)非常清晰,此处略

关于次序统计量的初步研究,主要运用微分法文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-716964.html

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