Для связи в whatsapp +905441085890

Условные законы распределения

Условные законы распределения
Условные законы распределения
Условные законы распределения
Условные законы распределения
Условные законы распределения
Это изображение имеет пустой атрибут alt; его имя файла - image-10-1.png

Условные законы распределения

  • Метод условного распределения Сначала рассмотрим случай, когда вектор 5 = (| b ••• ♦ | „) имеет дискретное распределение. P {1 = x} = pi (x) = p (x) = p {xi xn), Где x = (x \ 9xn) выполняется с конечным или счетным набором возможных значений p (x)> 0, Yp (x) = 1. х
  • Предположим, у нас есть функция t (x) = t (xb xn). Условное распределение при условии / ()) = / представляет собой набор фиксированных / условных вероятностей. P (x \ t) = p {i = x \ t (t) = t) = P {‘») =’} ‘£ PW’ xf: fix ‘) -1 Он является бесчисленным числом, и стохастик (8) не равен нулю. т знаменатель (8) Не равно нулю.
Если g (x) — числовая функция аргументов вектора x- (x1, …, xn), то d) = — & (£) — случайная величина. Людмила Фирмаль

Ее математические ожидания равны х Условное ожидаемое значение M g (D 11 (6) = /}) определяется с использованием условного распределения (8). M {g (Q! / (!) = /} = z smp (x) «£ * (‘> P <’10 -» . I t x: t [x) -t t x: t (x) -f * Поэтому мы показали это M * ® «M [Mte (0 | / (6) — />]; (10) То есть при расчете математического ожидаемого значения g (l) сначала рассчитывают условное математическое ожидаемое значение g (l).

При условии f (£) = /, затем Может использоваться для усреднения математических ожиданий. Уравнение (10) сохраняет свое значение, даже если оно не имеет дискретного распределения, но имеет, например, плотность p (x) = p (x \ 9 xn). Предположим, что плотность p (x) непрерывна в точке x. Тогда Λ, 0, i = 1, …, n, P {*, P *> ….. * I) (P) + l ** (* «+! ….. Xp) * где Ой ой ой ой = 5 * * * S ‘Xm%’ xn) dX \ ••• — O — O

  • Предел в левой части (11) можно естественно назвать условной плотностью gt, 0,1 м для 9 м + I, £ „. l * m + i ••• ‘*’ »1 * t + 1″ ••• «L» l) ™ ….. * «) Математическое ожидание Mg (£ ……. £ „) = = 5 •••••• »Xn) Pli … ln (xu …. rfx * Его можно рассчитать по уравнению (10). Сначала рассчитайте условное ожидание M {g (g | 9 Sn) I Sm + I == Xm + Sn = Xn) = X Pit … im | £ m + l … ••• »xm \ xm + i9 …, xn) dx {.. .dxm = S -….. •••

1 л (*! ….. * n) рф * | ••• дХм Ти средние с Реш + 1 …? I (* t + 1 «xn): M {M [g (|| f …… € „]} = , «. (W •••• — ••• (,» … « l) /> 5 | .. „ ( ….. ** «! *» +! ••• • -M eh = M *) «…, tm = /. Decision (*)) функция /// = * // () Предполагая, что вы можете выбрать, / = 1, …, —я, преобразование C, определяемое функцией /, = /, (). * = 1 «Y / * = /// (*)» / ■ = I, …. i-m, (13) Один на один с соответствующими полями.

Далее, плотности pn (x) и pXl, (f, y) b, где m = f, (t), m = (mТTm), T) = (T) |, Rn-m). Людмила Фирмаль

‘= (‘ |. •••> tm) * Y = = (Y | »•••> Yn). Одинаково связаны Где-Якобиан преобразования С. Функция …, | n). Рассчитать условную математику Ожидание g (ξ1, …, ξn) при условии m = f. = **> b = 1, …, n \ x (t, y) = (g, (/, y), … …, * ((/, * /)) обратное преобразование определения функции С-1, а затем M = 5 … Jff (* (/ …. dyn_m = ^ … ^ C (A- CO CO rf / i = 5 … $ £ (* (/, у)) яг (у, т) дтл … … = S ••• ….. * ”)?”, … “„ (*! ••••••• (Я использовал равенство (14) здесь).

Смотрите также:

Решение задач по теории вероятностей

Критерии для проверки сложных гипотез Достаточные статистики
Непараметрические критерии Эффективность оценок

Если вам потребуется помощь по теории вероятности вы всегда можете написать мне в whatsapp.