数学 › 確率論 › 条件付き期待値

条件付き分散

定義 5.3(「条件付き期待値」§5)

X∈L2X \in L^2 に対し Var⁡(X∣G)=E[X2∣G]−(E[X∣G])2\operatorname{Var}(X \mid \mathcal{G}) = E[X^2 \mid \mathcal{G}] - \bigl(E[X\mid\mathcal{G}]\bigr)^2 を条件付き分散とよぶ。定理 4.6 を φ(x)=x2\varphi(x)=x^2 に適用すると、これはほとんど確実に非負である。

本文で読む(前後の説明と例)→

閉包の状態

定義

定義は閉包の起点です(証明を要しません)。

印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。

これを使っている定理 証明で参照している 1 件

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