Intuición (geométrica u otra) de

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En otra entrega de intuiciones para identidades en probabilidad, considere la Ley de identidad elemental de la varianza total

Var(X)=E[Var(X|Y)]+Var(E[X|Y])

Es una manipulación algebraica simple y directa de la definición de momentos en suma, o, como en el enlace de Wikipedia, a través de la manipulación de E y Var.

Pero esta identidad, no tengo idea de lo que significa . Supongo que significa que presumiblemente podría calcular la varianza de una variable usando otra variable para ayudar, pero no parece que simplifique las cosas o las haga más manejables.

La página wiki dice

El primer componente se llama el valor esperado de la varianza del proceso (EVPV) y el segundo se llama la varianza de los medios hipotéticos (VHM)

lo cual es tan esclarecedor como leer los nombres.

Entonces, ¿qué es lo que realmente significa ? ¿Hay una intuición sobre las dos partes? ¿Necesitas una intuición deE[E[X|Y]]=E[X]¿primero? Una intuición geométrica podría ser agradable, pero también una explicación prolija, un poco de álgebra, sería de gran ayuda.

¿Hay alguna buena interpretación de álgebra lineal o interpretación física u otra que pueda dar una idea de esta identidad?

Mitch
fuente
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pero no parece que simplifique las cosas o las haga más manejables : es útil básicamente en cualquier caso donde haya algún auxiliarY lo que hace XY más fácil de pensar que solo Xsí mismo. Por ejemplo, tome XYnorte(Y,Yσ2) y Ysiyonorteometroyounal(norte,pags); entonces
mi[Var(XY)]=mi[Yσ2]=nortepagsσ2Var(mi[XY])=Var(Y)=nortepags(1-pags).
Tratar de calcular eso directamente hubiera sido mucho menos sencillo.
Dougal

Respuestas:

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Para obtener una intuición simple, compararemos con un análisis de varianza de dos vías. DejarYyoj=μyo+ϵyoj donde el ϵyoj son iid con expectativa cero y varianza común σ2, yo=1,...,k;j=1,...,norteyo.

Luego tenemos la descomposición

yo=1kj=1norteyo(Yyoj-Y¯¯)2=yo=1kj=1norteyo(Yyoj-Yyo¯)2+yo=1knorteyo((Yyo¯-Y¯¯)2
donde el primer término a la derecha mide la varianza dentro del grupo (y se puede usar para estimar la varianza común dentro del grupo σ2), el segundo término mide la varianza entre grupos y puede usarse para estimar σ2 solo bajo la hipótesis de que todo el μyotienen un valor común De lo contrario, contendrá un componente adicional, la "varianza delμyo's ". ¡Tiene la misma forma que la ley de la varianza total!

Formalmente, permita que la pertenencia al grupo sea la variable aleatoria sol. Entonces tenemos

VunarY=miVunar(YEl |sol)+Vunarmi(YEl |sol)
y podemos leer esto como "varianza de Yes el valor esperado de la varianza dentro del grupo más la varianza de las expectativas del grupo ". Es lo mismo que nuestra interpretación de la descomposición ANOVA anterior. Mirando más de cerca la derivación (que no proporcionamos aquí) puede ver que es Realmente una versión del teorema de Pitágoras. Para ese punto de vista ver la Ley de la varianza total como teorema de Pitágoras
kjetil b halvorsen
fuente
Mi truco de Mathjax para obtener doble overlines no funciona muy bien. ¿Ideas para mejorarlo?
kjetil b halvorsen
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La doble línea se ve mucho mejor con X que con Y por alguna razón: X¯¯.
jbowman