5.1 조인트 조건부확률 강의

disjoint라고 생각하시면 됩니다. 뒤조건은 sample space의 파티션이라고 해야 정확한 표현입니다. 어찌됐건 생각하시는 의미는 맞다고 보시면 됩니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
유승후님, 질문해주신 확률과 통계 기초 강의의 ‘조인트 조건부확률’ 부분에 대해 답변드리겠습니다.

네, 맞습니다. 여기서 말하는 조건부 기대값 ( E(X | Y) )는 x가 주어진 조건 y가 x를 분할(partition)하는 조건일 때 성립합니다. 파티션은 전체 공간을 서로 겹치지 않는 부분들로 나누는 것을 의미하는데, 각 부분들의 합이 전체 공간이 되어야 합니다. 따라서 ( E(X | Y=y_i) )를 구할 때 ( y_i )는 x의 파티션으로 가정하는 것이 맞습니다. 이러한 조건 하에 특정 이벤트 Y에 대해 기대값, 분산 등을 구하는 것이 타당합니다.

확률과 통계를 다루는 강의의 경우, 해당 부분의 수학적 개념이 명확히 이해되어야 하므로, 더 자세한 내용이나 궁금한 점이 있다면 강의 내용을 다시 한번 살펴보시거나 질문 게시판을 이용해 강의자에게 직접 질문해보시는 것이 좋겠습니다. 수강 전 문의 게시판을 통해 질문하실 수 있는지 확인해보시기 바랍니다.

추가 질문이나 도움이 필요하다면 언제든지 문의해 주세요. 감사합니다!