Distribuzione condizionata

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Date due variabili aleatorie X e Y, la distribuzione condizionata di Y dato X è la probabilità di Y quando è conosciuto il valore assunto da X. A ogni distribuzione condizionata è associato un valore atteso condizionato e una varianza condizionata.

Caso discreto

Nel caso di variabili aleatorie discrete, la distribuzione condizionata di Y dato X=x, è data da:

p Y ( y X = x ) = P ( Y = y X = x ) = P ( X = x   Y = y ) P ( X = x ) . {\displaystyle p_{Y}(y\mid X=x)=P(Y=y\mid X=x)={\frac {P(X=x\ \cap Y=y)}{P(X=x)}}.}

È necessario quindi che P(X=x)>0.

Caso continuo

Nel caso di variabili aleatorie continue, la densità condizionata di Y dato X=x è data da

f Y ( y X = x ) = f X , Y ( x , y ) f X ( x ) , {\displaystyle f_{Y}(y\mid X=x)={\frac {f_{X,Y}(x,y)}{f_{X}(x)}},}

Anche in questo caso, si deve avere che f X ( x ) > 0 {\displaystyle f_{X}(x)>0} .

Indipendenza

Se per due variabili aleatorie X e Y si ha che P(Y = y | X = x) = P(Y = y) per ogni x e y o, nel caso continuo, fY(y | X=x) = fY(y) per ogni x e y, allora le due variabili sono dette indipendenti.

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