【徹底解説】期待値ベクトルの定義

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期待値ベクトル

$n$次元確率ベクトル$X=[X_{1},\ldots,X_{n}]^{T}$の要素ごとの期待値を縦ベクトルとして表した

\begin{align}
E[X] &= \left(E[X_{1}],\ldots,E[X_{n}]\right)^{T}
\end{align}

を期待値ベクトルという。

線形代数や機械学習の分野では,一つの確率変数を考える場面より複数の確率変数を考える場面の方が多いことから,この確率ベクトルによる表記が頻出です。

参考文献

本稿の執筆にあたり参考にした文献は,以下でリストアップしております。

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