The conditional distribution of one

The conditional distribution of one random variable X given an observed value y of another random variable Y is the distribution we would use for X if we were to learn that Y=y. when dealing with the conditional distribution of X given Y=y, it is safe to behave as if Y were the constant y. If X and Y have joint p.f.,p.d.f., or p.f./p.d.f. f(x,y) then the conditionalp.f. or p.d.f. of X given Y=y is g_1 (x│y)=f(x,y)/f_2 (y), where f_2is the marginal p.f. or p.d.f. of Y . when it is convenient to specify a conditional distribution directly, the joint distribution can be constructed from the conditional together with the other marginal. For example,

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การแจกแจงแบบมีเงื่อนไขของหนึ่งตัวแปรสุ่ม X ให้ y มีค่าสังเกตของตัวแปรสุ่มอีก Y เป็นการกระจายเราจะใช้ใน X ถ้าเราเรียนรู้ที่ Y = y. เมื่อจัดการกับการแจกแจงแบบมีเงื่อนไขของ X กำหนดให้ Y = y จึงปลอดภัยในการทำงานเป็นถ้า Y y คง ถ้า X และ Y ได้ร่วม p.f.,p.d.f หรือ p.f./p.d.f. f(x,y) แล้ว conditionalp.f หรือ p.d.f. ของ X กำหนดให้ Y = y คือ g_1 (x│y) = f(x,y)/f_2 (y), ที่ f_2is p.f. กำไรหรือ p.d.f. ของ Y เมื่อมีการระบุการแจกแจงแบบมีเงื่อนไขโดยตรง สามารถสร้างกระจายร่วมจากแบบมีเงื่อนไขกับอื่น ๆ กำไร ตัวอย่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เงื่อนไขการจำหน่ายของหนึ่งตัวแปรสุ่ม X ได้รับและค่าสังเกตอีกตัวแปรสุ่ม Y คือการกระจายเราจะใช้สำหรับการ X ถ้าเราจะได้เรียนรู้ว่า Y = y เมื่อต้องรับมือกับเงื่อนไขการจำหน่ายของ X ให้ Y = y มันมีความปลอดภัยที่จะประพฤติเช่นถ้า Y เป็นและคงที่ ถ้า x และ y มี pF ร่วม, PDF, หรือ pF / pdf f (x, y) แล้ว conditionalp.f หรือรูปแบบ pdf X ให้ Y = y เป็น g_1 (x│y) = f (x, y) / F_​​2 (Y) ที่ f_2is pF ร่อแร่หรือ PDF ของ Y เมื่อมันมีความสะดวกในการระบุเงื่อนไขการจำหน่ายโดยตรง, การจัดจำหน่ายร่วมกันสามารถถูกสร้างขึ้นจากเงื่อนไขร่วมกันกับคนอื่น ๆ เล็กน้อย ยกตัวอย่างเช่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การกระจายของตัวแปรสุ่ม X เป็นหนึ่งให้สังเกตค่าของตัวแปรสุ่ม Y Y อีกคือการกระจายเราก็ใช้ x ถ้าเราได้เรียนรู้ว่า Y = Y เมื่อจัดการกับการกระจายตามเงื่อนไขของ X ให้ Y = Y , มันปลอดภัยที่จะปฏิบัติตนเป็นถ้าคุณเป็นคงที่ถ้า X และ Y Y ได้ร่วม p.f. p.d.f. , หรือ p.f. / p.d.f. f ( x , y ) แล้ว conditionalp p.d.f. เอฟ หรือของ X ให้ y = y ( x g_1 │ y = f ( x , y ) / f_2 ( Y ) ที่ f_2is ค่า p.f. หรือ p.d.f. ของ y เมื่อมันสะดวกที่จะระบุเงื่อนไขการกระจายโดยตรงร่วมเผยแพร่สามารถถูกสร้างขึ้นจากเงื่อนไขพร้อมกับอื่น ๆขอบ . ตัวอย่างเช่น