Yoni Nazarathy CV
Yoni Nazarathy CV
Yoni Nazarathy CV
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
207.2250<br />
מבוא לתהליכים סטוכסטיים<br />
m n m n<br />
E[ X | X = k] = E[ X | X = k]<br />
∑ ∑ ∑ ∑<br />
i j i j<br />
i= 1 j= 1 i= 1 j=<br />
1<br />
n i−1<br />
n<br />
k<br />
E[ X | ∑ X = k] = P( X = 1| ∑ X + X + ∑ X = k)<br />
=<br />
n<br />
i j i j i j<br />
j= 1 j= 1 j= i+<br />
1<br />
i<br />
i= 1 j=<br />
1<br />
ובנוסף מתקיים<br />
m n<br />
k<br />
E[ ∑ X | ∑ X<br />
j<br />
= k]<br />
= m n<br />
ולכן<br />
משפט התוחלת המותניית: ] X . E[ E[ X | Y ]] = E[<br />
כנאמר קודם, E[X|Y] הוא משתנה מקרי ולכן המשמעות של התוחלת החיצונית במשפט היא תוחלת על<br />
המשתנה המקרי הנ"ל (זאתי תוחלת המחשבים לפי חוק ההסברות של Y).<br />
הוכחה (למקרה הרציף):<br />
f ( x, y)<br />
E E X Y = E xf x y dx = E x dx =<br />
∞<br />
∞<br />
X , Y<br />
[ [ | ]] [ ∫ X | Y<br />
( | ) ] [ ∫<br />
]<br />
fY<br />
( y)<br />
−∞<br />
−∞<br />
f<br />
( x, y)<br />
∞ ∞ ∞ ∞ ∞<br />
X , Y<br />
∫ ∫ x dxfY ( y) dy = xf<br />
X , Y<br />
( x, y) dxdy xf<br />
X<br />
( x)<br />
dx EX<br />
fY<br />
( y)<br />
∫ ∫ = ∫ =<br />
−∞ −∞ −∞ −∞ −∞<br />
ההוכחה למקרה הבדיד דומה.<br />
דוגמא:<br />
Var( X ) = E[ X ] − ( E[ X ]) = EE[[ X | Y ]] − ( E[ E[ X | Y ]])<br />
2 2 2 2<br />
- 28 -