Y 和 aX+b 以概率1相等,即Y 和aX+b 在概率测度可测范围内都是相等的,期望即关于概率测度积分,所以也相等。也可以考虑随机变量Z=Y-aX-b, 即Z=0 的概率为1,所以Z的期望等于0
楼上前半部分为高观点(测度视角)下的解释,对于深入理解概率、期望非常有意义;
后半部分构造变量Z,证明Z=0的概率为1,实际上没有证完。还需要继续…
由以上可知 EZ=0
又由 EZ=E(Y-aX-b)=EY-E(aX+b)
因此 EY=E(aX+b)
实际上,从初等概率论视角来看:
(1)若变量离散
\[EY = \sum y_{i}p_{i} = \sum (ax_{i}+b)p_{i} = E(aX+b)\]
(2)若变量连续
\[EY = \int_{-\propto }^{\propto }yf(y) dy= \int_{-\propto }^{\propto }(ax+b)f(ax+b) d(ax+b)= E(aX+b)\]