漫步数理统计十二——随机变量的期望
来源:互联网 发布:后窗知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/04/20 08:09
本篇讲解期望运算,之后内容都会涉及到这种运算。
那么
如果
那么
有时候期望
如果
那么
现在考虑随机变量
- 假设
X 是连续的,pdf为fX(x) 。如果∫∞−∞|g(x)|fX(x)dx<∞ ,那么Y 的期望存在且为E(Y)=∫∞−∞g(x)fX(x)dx - 假设
X 是离散的,pmf为pX(x) 。假设X 的支撑用SX 表示,如果Σx∈SX|g(x)|pX(x)<∞ ,那么Y 的期望存在且为E(Y)=∑x∈SXg(x)pX(x)
意味着下面的结论为真:
- 级数
Σx∈SXg(x)pX(x) 收敛 - 上式或1中级数的重排跟原级数一样,收敛到相同的值。
我们需要的重排是Y 的支撑SY ,结果2说明∑x∈SX|g(x)|pX(x)=∑y∈SY∑{x∈SX:g(x)=y}|g(x)|pX(x)=∑y∈SY|y|∑{x∈SX:g(x)=y}pX(x)=∑y∈SY|y|pY(y)
左边是有限的;因此右边也是有限的,所以
即所要求的结论。
定理1说明了期望运算
离散情况与此类似,用到的是和的线性性质。
下面的例子说明这些定理。
那么
当然
那么
即一般情况下,乘积的期望值不等于各自期望值的乘积。
如果
或者
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