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概率与期望

作者:互联网

定义

期望的线性性

\[E(x+y)=E(x)+E(y) \]

证明:

\[E(x+y)=\sum_i \sum_j(i+j)*P(i=x,j=y) \]

\[=\sum_i\sum_ji*P(i=x,j=y)+\sum_i\sum_jj*P(i=x,j=y) \]

\[=\sum_ii*P(i=x)+\sum_jj*P(j=y) \]

\[=E(x)+E(y) \]

进而有:

\[E(ax)=aE(x)\\ \]

\[E(\sum_i a_i x_i)=\sum_i a_i E(x_i)\\ \]

当随机变量 \(x\) 和 \(y\) 独立时,有:

\[E(xy)=E(x)E(y) \]

条件概率

令:

\[P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)} \]

表示 \(B\) 发生之后 \(A\) 发生的概率。

贝叶斯公式:

\[P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} \]

标签:概率,frac,sum,jj,期望,随机变量
来源: https://www.cnblogs.com/A-Quark/p/15834749.html