琴生Jensen不等式,条件期望
1. Jensen 不等式
Jensen 不等式的意義是:函數(shù)的期望大于等于期望的函數(shù)(該函數(shù)必須是凸函數(shù),若為凹函數(shù),則相反),即
E(f(x))≥f(E(x))E(f(x))\geq f(E(x))E(f(x))≥f(E(x))
或者寫成凸函數(shù)條件表達(dá)式的形式,在這個(gè)表達(dá)式式中,ttt 相當(dāng)于 x1x_1x1? 的概率, (1?t)(1-t)(1?t) 相當(dāng)于 x2x_2x2? 的概率:
tf(x1)+(1?t)f(x2)≥f(tx1+(1?t)x2)t∈{0,1}tf(x_1)+(1-t)f(x_2)\geq f(tx_1+(1-t)x_2)\quad t\in\{0,1\}tf(x1?)+(1?t)f(x2?)≥f(tx1?+(1?t)x2?)t∈{0,1}
2. 條件期望
條件期望的表達(dá)式,若 X, Y 是兩個(gè)變量:
E(X∣Y=y)=∫xfX∣Y(x∣y)dx=∫xf(x,y)f(y)dxE(X\mid Y=y) = \int xf_{X|Y}(x\mid y)dx=\int \frac{xf(x,y)}{f(y)}dxE(X∣Y=y)=∫xfX∣Y?(x∣y)dx=∫f(y)xf(x,y)?dx
其中,
fX∣Y(x∣y)=f(x,y)f(y)f_{X|Y}(x\mid y)=\frac{f(x,y)}{f(y)}fX∣Y?(x∣y)=f(y)f(x,y)? 為條件概率密度的定義。
變量的期望可以拆分為可行域之間的條件期望和:
E(x)=∑P(Bi)E(x∣Bi)E(x) = \sum P(B_i)E(x\mid B_i)E(x)=∑P(Bi?)E(x∣Bi?)
總結(jié)
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