Ejercicio 1: Variable aleatoria condicionada y esperanza
Ejercicio 2: Variable aleatoria condicionada, esperanza y esperanza condicional
Ejercicio 3: Variable aleatoria condicionada y función de regresión
Ejercicio 4: Covarianza y pendiente de la recta de regresión
En el capitulo 3 quedo una pregunta sin responder: ¿Cuál es el mejor predictor de $Y$ como función de $X$?.
No el mejor predictor constante o lineal, sino el mejor en términos de minimizar el error cuadrático medio.
En este capitulo vamos a poder responder a esta pregunta.
Queremos entender como se comporta la variable $Y$ si conocemos el valor de $X$ y saber cual es su distribución de probabilidad.
Ya sabemos como se comporta cada variable por separado, como se comportan en conjunto y ahora queremos saber como se comporta una variable si conocemos el valor de la otra.