条件期望公式E(Y|X)怎么计算,重期望公式如何理解

条件期望公式E(Y|X)怎么计算,重期望公式如何理解

连续性条件期望E(Y∣X=xi)=∫−∞+∞yfY∣X(y∣x)dyE(Y|yf_{Y|X}(y|x)dyE(Y∣X=xi​)=∫−∞ +∞​yfY∣X​(y∣x)条件期望计算公式为：E(Y|X=x)=∫y*g(y|x)dy。在概率论中，条件期望是相对于条件概率分布的随机变量的期望值。换句话说，这是给定一个或多个其他变量的值时一个变量的期望值

一、条件期望公式E(Y|X)=E(XY)/E(X)

╯△╰ 计算公式为：$$E(X|Y)=\sum_{x\inX}xP(X=x|Y)$$其中，X$是随机变量，Y$是给定条件，P(X=x|Y)$是随机变量$X的概率 $在给定条件$Y$下取值$x$。 接下来，我们需要计算条件总期望公式，该公式是利用条件期望来计算数学期望的公式：EY=E[E(Y|X)]。 总期望公式是条件数学期望的一个非常重要的性质，其重要性可与概率论中总概率公式的作用相媲美。 介绍

二、条件期望公式e(y|x)例题

条件期望计算公式：E(Y|X=x)=∫y*g(y|x)dy。 条件期望，又称条件数学期望。 为了方便起见，我们讨论两个随机变量X和Y的情况，假设它们有密度函数f(x,y)，并在Y的证明中用E表示，条件是X=xi已知g(y|x)(Y|x)是E(Y|X=x)，即连续期望公式中的"x"。当给定条件X时，条件期望E(Y|X)是随机变量它自己的分布。 当给定条件X=xi时，条件概率E(Y|X=x)为函数，可记为ash(x)，如

三、条件期望e(x|y)表达式

\mathrm{E}(X)=\mathrm{E}(\mathrm{E}(X\midY))=\sum_{i}\mathrm{E}(X\midA_i)\cdot\mathrm{P}( A_i)\tag{8}通过一个例子来理解完整的期望公式。如果我们想通过概率分布来描述它，即给定X=x，Yf_{Y|X}(y|x)的条件概率密度，它描述了X决定Y的程度。但是我们比概率密度更关心的是它的条件期望：E(Y|X=x)(原因