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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:確率:条件付期待値)

確率:条件付期待値

このQ&Aのポイント
  • 条件付期待値とは何か?その計算方法と意味について解説します。
  • 条件付期待値の計算に関する具体的な例題を挙げながら、式の意味と計算手順について解説します。
  • 条件付期待値について、分かりやすく説明します。具体的な計算方法や意味についても解説します。

質問者が選んだベストアンサー

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  • inqstv
  • ベストアンサー率55% (5/9)
回答No.2

>ただ、(2)においては、E[E[M(2)|N(1)]]=E[N(1) p]の部分が分からず、困っています。 E(X|Y=y)=f(y)ならば、E(X|Y)=f(Y) という定理(ないし公式)がここでは使われていますが、この定理(ないし公式)はご存知でしょうか。 >(4)に関しては、分散がnpqとなるのはわかるのですが、なぜVar[M(2)|N(1)=n]=npqとする必要があるのでしょうか?つまり、Var[M(2)]=npq でもいいのではないのか?と考えてしまいます。 「N(1)=nならば、M(2)~Bin(n,p)」であるだけなので、N(1)=nとは言えず、したがってM(2)~Bin(n,p)とも言えず、Var[M(2)]=npqは言えません。ちなみに、V(X)=V(E(X|Y))+E(V(X|Y))という一般定理を使うと、 Var[M(2)]=V(E(M(2)|N(1)))+E(V(M(2)|N(1))) =V(N(1)p)+E(N(1)pq)=(sp)^2+mpq となるはずです。

kenmogakeu
質問者

お礼

有難うございました。大変参考になり、理解することができました。

その他の回答 (1)

  • inqstv
  • ベストアンサー率55% (5/9)
回答No.1

おそらくもともとの問題文のせいでしょうが、ご質問の内容にはわかりにくい点がいくつもあります。ただ、なかなか回答が得られていないようなので、少しお手伝いをしましょう。 まず、最低限、次のことを確認したいと思います。 問題の条件の最後にある「N(1)=nとし、M(2)~(n,p). 」というのは、 N(1)=nならば、M(2)~Bin(n,p) ということですね(Bin(n,p)は二項分布を意味します)。 あとは、以下の点を指摘しておきます。 (i)条件付期待値に関する次の定理(ないし公式)はご存知でしょうか((2)と(6)ではこれが用いられています)。 「任意の確率変数XとYについて、E(X)=E(E(X|Y))」 (ii)二項分布Bin(n,p)の分散がnpqであることはご存知でしょうか((4)はこれを用いています)。

kenmogakeu
質問者

お礼

ご回答有難うございます、且返答が遅れて申し訳ございません。 N(1)=nならば、M(2)~Bin(n,p)ということで間違いありません。 問題の部分ですが、ご指摘された(i),(ii)に関しては理解しているつもりです。ただ、(2)においては、E[E[M(2)|N(1)]]=E[N(1) p]の部分が分からず、困っています。(4)に関しては、分散がnpqとなるのはわかるのですが、なぜVar[M(2)|N(1)=n]=npqとする必要があるのでしょうか?つまり、Var[M(2)]=npq でもいいのではないのか?と考えてしまいます。もし、宜しければ、もう一度ご教授ください。よろしくお願いします。