基于“蘑菇书”的强化学习知识点（五）：条件期望

摘要

本系列知识点讲解基于蘑菇书EasyRL中的内容进行详细的疑难点分析！具体内容请阅读蘑菇书EasyRL！

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对应蘑菇书EasyRL——2.2.2 贝尔曼方程

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条件期望 是概率论中的一个核心概念，表示在给定某个条件的情况下，随机变量的期望值。条件期望不仅是一个数值，还可能是另一个随机变量。下面是条件期望的定义和具体解释。

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一、条件期望的定义

对于两个随机变量 $X$ 和 $Y$：

1. 离散情况：
   如果 $X$ 和 $Y$ 是离散随机变量，则 $X$ 在给定 $Y=y$ 的条件下的条件期望定义为：
   $$\mathbb{E}[X\mid Y=y]=\sum _{x}x\cdot P(X=x\mid Y=y).$$

   • $P(X=x\mid Y=y)$ 是条件概率，表示在 $Y=y$ 的情况下，$X=x$ 的概率。
   • $\mathbb{E}[X\mid Y=y]$ 是一个数，表示在 $Y=y$ 时，随机变量 $X$ 的期望值。

2. 连续情况：
   如果 $X$ 和 $Y$ 是连续随机变量，则 $X$ 在给定 $Y=y$ 的条件下的条件期望定义为：
   $$\mathbb{E}[X\mid Y=y]={\int }_{-\infty }^{+\infty }x\cdot f_{X\mid Y}(x\mid y)dx,$$

   • $f_{X\mid Y}(x\mid y)$ 是条件概率密度函数。
   • 该积分表示在 $Y=y$ 的条件下，随机变量 $X$ 的加权平均值。

3. 随机变量形式：
   当 $Y$ 不是固定值，而是一个随机变量时，条件期望 $\mathbb{E}[X\mid Y]$ 被看作是一个关于 $Y$ 的新随机变量，其值依赖于 $Y$。

   直观来说，$\mathbb{E}[X\mid Y]$ 表示在已知 $Y$ 的情况下，$X$ 的期望值。它是一个函数：
   $$\mathbb{E}[X\mid Y]=g(Y),$$
   其中 (g(Y)) 是某个由 (Y) 确定的函数。

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二、条件期望的关键性质

1. 期望的分解（全期望公式）：
   $$\mathbb{E}[X]=\mathbb{E}[\mathbb{E}[X\mid Y]].$$
   这是条件期望最重要的性质，表明我们可以通过先计算条件期望，再对条件变量 $Y$ 求期望，得到整体期望。

2. 线性性：
   条件期望是线性的：
   $$\mathbb{E}[aX+bY\mid Z]=a\mathbb{E}[X\mid Z]+b\mathbb{E}[Y\mid Z],$$
   其中 $a$ 和 $b$ 是常数。

3. 塔式性质（Law of Iterated Expectations）：
   如果 $X$、$Y$、$Z$ 是随机变量，且 $Z$ 包含的条件比 $Y$ 多，那么：
   $$\mathbb{E}[\mathbb{E}[X\mid Y]\mid Z]=\mathbb{E}[X\mid Z].$$

4. 条件期望约简：
   如果 $X$ 与 $Y$ 条件独立于 $Z$，则：
   $$\mathbb{E}[X\mid Y,Z]=\mathbb{E}[X\mid Y].$$

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三、条件期望的直观理解

条件期望可以理解为在给定条件（如随机变量 $Y=y$）下，随机变量 $X$ 的“平均值”。

• 假设你有一个测量身高 $X$ 和年龄 $Y$ 的数据集。你想知道“给定某个年龄 $Y=y$，对应的平均身高是多少”。这个问题的答案就是条件期望 $\mathbb{E}[X\mid Y=y]$。

• 如果 $Y$ 是随机变量而不是固定值，比如不同年龄的分布未知，那么条件期望 $\mathbb{E}[X\mid Y]$ 是一个关于 $Y$ 的函数，用于描述不同年龄对应的平均身高。

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四、条件期望的应用场景

1. 强化学习：
   在强化学习中，条件期望用于计算值函数（Value Function）和 Q 函数。例如，状态值函数 $V(s)$ 是一个条件期望：
   $$V(s)=\mathbb{E}[R_t+\gamma V(S_{t+1})\mid S_t=s].$$

2. 保险精算：
   条件期望被用于计算在给定信息下的风险和保费。例如，给定过去的索赔记录，计算未来可能的平均赔偿额。

3. 金融：
   在期权定价和投资组合分析中，条件期望用于分析在给定市场条件下资产的期望收益。

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五、简单例子

离散情况

假设 $X$ 表示某人某天吃的苹果数，$Y$ 表示当天的天气。我们有以下概率分布：

• $P(Y=\text{晴天})=0.6$，$P(Y=\text{雨天})=0.4$。
• 如果是晴天，$P(X=1\mid Y=\text{晴天})=0.3$，$P(X=2\mid Y=\text{晴天})=0.7$。
• 如果是雨天，$P(X=1\mid Y=\text{雨天})=0.8$，$P(X=2\mid Y=\text{雨天})=0.2$。

求条件期望 $\mathbb{E}[X\mid Y=\text{晴天}]$ 和 $\mathbb{E}[X\mid Y=\text{雨天}]$。

解：
$$\mathbb{E}[X\mid Y=\text{晴天}]=1\cdot 0.3+2\cdot 0.7=0.3+1.4=\mathrm{1.7.}$$
$$\mathbb{E}[X\mid Y=\text{雨天}]=1\cdot 0.8+2\cdot 0.2=0.8+0.4=\mathrm{1.2.}$$

连续情况

假设 $X$ 表示一个股票的价格变化，$Y$ 表示市场波动程度。已知：

• $f_{X\mid Y}(x\mid y)=y\cdot e^{-yx}$（指数分布，$x\ge 0$）。
• 给定 $Y=y$，随机变量 $X$ 的条件期望为：
  $$\mathbb{E}[X\mid Y=y]={\int }_0^{\infty }x\cdot y\cdot e^{-yx}dx.$$

计算：
使用分部积分：
$$\mathbb{E}[X\mid Y=y]=\frac{1}{y}.$$

这表明 $X$ 的条件期望依赖于市场波动 $Y$ 的大小。