
【計】 conditional variance
條件方差(Conditional Variance)是概率論與統計學中的重要概念,指在已知某一隨機變量或事件發生的條件下,另一隨機變量的方差度量。其數學定義為:
$$
text{Var}(Y|X) = Eleft[(Y - E[Y|X]) | Xright]
$$
其中,$E[Y|X]$ 表示給定$X$時$Y$的條件期望。
從漢英詞典角度解析,中文“條件方差”對應英文“Conditional Variance”,強調隨機變量間動态關聯性。例如,在金融領域,條件方差用于描述資産收益率的波動性(如ARCH/GARCH模型);在機器學習中,它幫助建模異方差性問題,提升預測精度。
與無條件方差(Unconditional Variance)不同,條件方差通過引入信息集,量化了變量不确定性如何隨已知條件變化。例如,預測某地區降雨量時,若已知季節信息(如夏季),條件方差可反映該季節内的降雨波動範圍。
權威參考來源:
條件方差是概率論與統計學中的重要概念,用于衡量在給定某些條件下隨機變量的離散程度。以下是詳細解釋:
條件方差指在已知隨機變量( X )取特定值時,隨機變量( Y )的條件概率分布的方差。其數學定義為: $$ D(Y|X=x) = Eleft[ left( Y - E(Y|X=x) right) bigg| X=x right] $$ 或等價表示為: $$ D(Y|X=x) = E(Y|X=x) - left[ E(Y|X=x) right]
總方差可分解為兩部分: $$ text{Var}(Y) = Eleft[ text{Var}(Y|X) right] + text{Var}left( E(Y|X) right) $$
需注意,、2将條件方差與普通方差混淆,其公式實際為普通方差的定義,而非條件方差。正确理解應基于條件概率分布(如定義)。
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