期待什麼[εc,tMath Processing Error]有條件的[cMath Processing Error]意思是？e,t_varepsilon_{c,t}C_c
從討論中，我得到了一個數學答案，我明白了一點
這種分解總是可以通過設置**[δcMath Processing Error]成為期望[εc,tMath Processing Error]有條件的[cMath Processing Error]**和[γtMath Processing Error] 成為期望[εc,tMath Processing Error]有條件的[tMath Processing Error] $ \delta_c $ $ \varepsilon_{c,t} $ $ c $ $ \gamma_t $ $ \varepsilon_{c,t} $ $ t $
我能問一下這句話是什麼意思嗎？[δcMath Processing Error]成為期望[εc,tMath Processing Error]有條件的[cMath Processing Error]" $ \delta_c $ $ \varepsilon_{c,t} $ $ c $
條件期望僅意味著以某些附加變數為條件的期望。我假設您已經了解期望值是隨機變數的平均值或平均值，並且觀察到的數據可以視為獨立同分佈隨機變數集合的值。因此，樣本均值被定義為數據相對於觀察數據的經驗分佈的期望值，因此對於隨機樣本 $ E[x]=\mu_x $ .
條件期望只是意味著我們將期望限制在其他一些變數上。例如，假設在一所大學，學生樣本的預期成績 (X) 為 8（我使用的是 1-10 級的荷蘭評分系統），那麼我們假設該樣本中女性的預期成績為 9並且該樣本中男性的預期等級為 7。如果我們將性別表示為虛擬變數，其中 $ D=1 $ 表示女性和 $ D=0 $ 表示男性，那麼在這種情況下：
無條件預期成績是 $ E[X]=8 $
有條件的預期成績，以女性為條件是 [E[X|D=1]=9Math Processing Error] $ E[X|D=1]=9 $
有條件的預期成績，以男性為條件是 [E[X|D=0]=7Math Processing Error] $ E[X|D=0]=7 $
因此說“ $ δ_c $ 成為期望[εc,tMath Processing Error]有條件的[cMath Processing Error] $ ε_{c,t} $ $ c $ “只是說[δcMath Processing Error]是期望值 $ \delta_c $ $ \varepsilon $ 以什麼價值觀為條件 $ c $ 拿。例如，如果 $ c $ 是你有多少孩子 $ \delta_c $ 將是預期值 $ \varepsilon $ 考慮到您碰巧擁有的孩子數量，而不是對任何擁有任意數量孩子的人的期望。