NOTE: A Conditional p.d.f. Is Not t

NOTE: A Conditional p.d.f. Is Not the Result Conditioning on a Set of Probability Zero. The conditionalp.d.f. g_1 (x│y) of X given Y = y is the p.d.f. we would use for Z if we were to learn that Y = y . This sounds as if we were conditioning on the event {Y=y},which has zero probability if Y has a continuous distribution. Actually, for the cases we shall see in this text, the value of g_1 (x│y) is a limit:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หมายเหตุ: มีเงื่อนไข p.d.f. มีผลไม่ปรับชุดความน่าเป็นศูนย์ Conditionalp.d.f g_1 (x│y) ของ X กำหนดให้ Y = y จะ p.d.f. ที่เราจะใช้สำหรับ Z ถ้าเราเรียนรู้ที่ Y = y ฟังดูเหมือนกับว่าเราได้ปรับในเหตุการณ์ { Y = y }, ซึ่งมีความน่าเป็นศูนย์ถ้า Y มีการกระจายอย่างต่อเนื่อง จริง ในกรณีเราจะได้เห็นข้อความนี้ ค่าของ g_1 (x│y) เป็นขีดจำกัด:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หมายเหตุ: ไฟล์ PDF เงื่อนไขไม่ปรับอากาศผลใน​​ชุดของความน่าจะเป็นศูนย์ g_1 conditionalp.df (x│y) ของ X ให้ Y = y เป็นไฟล์ PDF ที่เราจะใช้สำหรับการ Z ถ้าเราจะได้เรียนรู้ว่า Y = y เสียงนี้เช่นถ้าเรามีเครื่องในกรณีที่ {y = y} ซึ่งมีความน่าจะเป็นศูนย์ถ้า Y มีการกระจายอย่างต่อเนื่อง ที่จริงสำหรับกรณีที่เราจะได้เห็นในข้อความนี้ค่าของ g_1 (x│y) จำกัด :

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หมายเหตุ : เงื่อนไข p.d.f. ไม่ได้มาจากเครื่องปรับอากาศ ในชุดของความน่าจะเป็นที่ศูนย์ การ conditionalp . d.f. g_1 ( X │ y ) X ให้ y = y เป็น p.d.f. เราจะใช้ Z ถ้าเราได้เรียนรู้ว่า y = y เสียงนี้เช่นถ้าเราปรับในเหตุการณ์ { Y = Y } ซึ่งมีศูนย์ ความน่าจะเป็น ถ้า Y มีการแจกแจงแบบต่อเนื่อง จริงๆ แล้ว สำหรับ กรณี คุณจะเห็นข้อความนี้คุณค่าของ g_1 ( X │ Y ) จำกัด :