期待値の基本的性質
\(X,Y\)を確率変数、\(a,b\)を定数とする。
(1)
\[ E(X+b)=E(X)+b \](2)
\[ E(aX)=aE(X) \](3)
\[ E(X+Y)=E(X)+E(Y) \](4)
\[ E(XY)=E(X)E(Y)+Cov(X,Y) \](1)
\begin{align*} E(X+b) & =\sum_{i}(x_{i}+b)P(X=x_{i})\\ & =\sum_{i}x_{i}P(X=x_{i})+b\sum_{i}P(X=x_{i})\\ & =E(X)+b \end{align*}(2)
\begin{align*} E(aX) & =\sum_{i}ax_{i}P(X=x_{i})\\ & =a\sum_{i}x_{i}P(X=x_{i})\\ & =aE(X) \end{align*}(3)
\begin{align*} E(X+Y) & =\sum_{i,j}(x_{i}+y_{j})P(X=x_{i},Y=y_{j})\\ & =\sum_{i,j}x_{i}P(X=x_{i},Y=y_{j})+\sum_{i,j}y_{j}P(X=x_{i},Y=y_{j})\\ & =\sum_{i}x_{i}P(X=x_{i})+\sum_{j}y_{j}P(Y=y_{j})\\ & =E(X)+E(Y) \end{align*}(4)
\begin{align*} Cov(X,Y) & =E\left(\left(X-E(X)\right)\left(Y-E(Y)\right)\right)\\ & =E(XY)-E\left(XE(Y)\right)-E\left(YE(X)\right)+E\left(E(X)E(Y)\right)\\ & =E(XY)-E(X)E(Y) \end{align*} これより、\[ E(XY)=E(X)E(Y)+Cov(X,Y) \]
ページ情報
タイトル | 期待値の基本的性質 |
URL | https://www.nomuramath.com/b617i9e0/ |
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分散の基本的性質
\[
V\left(\sum_{i=1}^{n}a_{i}X_{i}\right)=\sum_{i,j}a_{i}a_{j}Cov\left(X_{i},X_{j}\right)
\]
独立と無相関の関係
\[
\text{独立}\Rightarrow\text{無相関}
\]
相加平均・相乗平均・調和平均の大小関係
\[
\text{調和平均}\leq\text{相乗平均}\leq\text{相加平均}
\]
チェビシェフの不等式
\[
P(\left|X-\mu\right|\geq\epsilon)\leq\frac{V(X)}{\epsilon^{2}}
\]