條件方差:條件方差公式[朗讀]

dy=ey^2-(ey)^2de[y|f]=e(e[y|f])^2-(ey)^2dy-de[y|f]=ey^2-e(e[y|f])^2條件方差e[y-e[y|f]]^2=e[y^2-2ye[y|f]+(e[y|f])^2]=ey^2-2e[ye[y|f]+(e[y|f])^2=ey^2-2ee[[ye[y|f]|f]+(e[y|f])^2=ey^2-2(e[y|f])^2+(e[y|f])^2=ey^2-(e[y|f])^2所以dy-de[y|f]=e(y-e[y|f])^2dy=e(y-e[y|f])^2+de[y|f]。

＂條件方差＂英文對照conditionalvariance;＂條件方差＂在學術文獻中的解釋1、我們較全面的討論了arch過程的一些問題.但是,arch對條件方差的定義是有一定。

s^2=[(x-x1)^2+(x-x2)^2+(x-x3)^2+(x-xn)^2]/n。

隨機變量x加上一個常數c:y=x+c其方差:d(y)=d(x+c)=d(x)不變。

還有一點應該指出的是,對於用得最廣泛的正態分布來說,可以從例3.27知道,兩類回歸恰好是一致的.這一事實表明,就正態分布而言,最佳線性估計就是最佳估計.當然,這裡「最佳」的意思是指均方差最小由(3.96)式還可得到最佳線性估計的均方誤差為e[]=e[]=這個均方誤差常常稱為剩餘方差.由上式可知,當與間的相關係數||=1時,剩餘方差為零.這時,可以用(3.96)式來準確估計,也就是說與之間存在著線性關係.於是我們又一次證明了相關係數是隨機變量間線性相依程度的反映。