Propriedades dos valores esperados

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Anonim

O valor esperado de uma variável aleatória é o conceito análogo à álgebra matemática que contempla a média aritmética do conjunto de observações dessa variável.

Em outras palavras, o valor esperado de uma variável aleatória é o valor que aparece com mais frequência durante a repetição de um experimento muitas vezes.

Propriedades dos valores esperados de uma variável aleatória

O valor esperado de uma variável aleatória tem três propriedades que desenvolvemos a seguir:

Propriedade 1

Para qualquer constante g, o valor esperado dessa constante será expresso como E (g) e será a mesma constante g. Matematicamente:

E (g) = g

Como g é uma constante, ou seja, não depende de nenhuma variável, seu valor permanecerá o mesmo.

Exemplo

Qual é o valor esperado de 1? Em outras palavras, que valor atribuímos ao número 1?

E (1) =?

Exatamente, atribuímos o valor 1 ao número 1 e seu valor não mudará por mais que os anos passem ou ocorram desastres naturais. Então, estamos lidando com uma variável constante e, portanto:

E (1) = 1 ou E (g) = g

Eles podem tentar outros números.

Propriedade 2

Para qualquer constante hek, o valor esperado da reta h · X + k será igual à constante h multiplicada pela expectativa da variável aleatória X mais a constante k. Matematicamente:

E (h X + k) = h E (X) + k

Olhe bem, isso não te lembra um heterossexual muito famoso? Exatamente, a linha de regressão.

Se substituirmos:

E (hX + k) = Y

E (X) = X

k = B0

h = B1

Ter:

Y = B0 + B1X

Quando os coeficientes B são estimados0 , B1 , isto é, B0 , B1 , eles permanecem os mesmos para toda a amostra. Portanto, estamos aplicando a propriedade 1:

E (B0) = B0

E (B1) = B1

Aqui também encontramos a propriedade de imparcialidade, ou seja, o valor esperado do estimador é igual ao seu valor populacional.

Voltando a E (h · X + k) = h · E (X) + k, é importante ter em mente que Y é E (h · X + k) ao tirar conclusões das linhas de regressão. Em outras palavras, seria o mesmo que dizer que quando X aumenta em um, Y aumenta em metade h unidades, uma vez que Y é o valor esperado da reta h · X + k.

Propriedade 3

Se H é um vetor de constantes e X é um vetor de variáveis ​​aleatórias, o valor esperado pode ser expresso como a soma dos valores esperados.

H = (h1 , h2, , …, hn)

X = (X1 , X2, ,…, Xn)

Ei1X1 + h2X2 +… + HnXn) = h1·ANTIGO1) + h2·ANTIGO2) +… + Hn·ANTIGOn)

Expresso com somas:

Esta propriedade é muito útil para derivações no campo da estatística matemática.