全變異數公式

本頁導覽
  1. 數學敘述
  2. 代表公式(精確 TeX)
  3. 成立條件
  4. 符號作用域
  5. 直觀、定義與常見誤解
  6. 已採用的推導導讀
  7. 前置知識
  8. 驗證界線
  9. 下一個義務
  10. 同源結構化資料

同一有限law與完整partition生成的G下,總變異數等於cell內變異數期望加cell均值變異數。

mko-law-of-total-variance · theorem · v0.10.0

數學敘述

Var(X)=E[Var(X|G)]+Var(E[X|G])。partition cells兩兩不交、非空且union為全部outcomes;zero-mass cell仍是含零質量outcomes的非空事件。同一cell conditional mean與variance使用同一law;positive-mass cell才可除法。zero-mass cell條件值只a.s.決定,外層加權貢獻為0。within與between不可交換或漏項,不要求partition events independent。

代表公式(精確 TeX)

V(X)=E(V(X\mid G))+V(E(X\mid G))

成立條件

  • 完整正規化有限law、exact values與由非空cells組成的完整disjoint partition。
  • G由該partition生成;zero-mass cells不做conditional division。

符號作用域

  • V — 變異數算子
  • X — 有限隨機變數
  • E — 期望算子
  • G — partition生成的sigma-algebra

直觀、定義與常見誤解

partition cells非空;zero-mass指cell含有outcomes但其總機率為0。

within term平均cell variances。

between term計算cell means的variance,且zero-mass cell不影響兩個outer terms。

以empty cell冒充zero-mass event、漏掉between term、交換兩項語義或除以0。

已採用的推導導讀

within與between的精確分解

原始 MKO 保留;導讀有自己的追加式修訂與驗證界線,不代表新 Lean 證明。

前置知識

驗證界線

本輪限完整有限law;一般conditional variance需measure-theoretic證明。

not_formalized

這不表示內容錯誤;只表示尚未登錄可重播的計算或形式證據。

下一個義務

加入bias-variance decomposition。

同源結構化資料

本頁與互動版共用同一個物件與既有語言 edition;未新增證明或人工審定。

原始 MKO JSON · 純文字 Markdown