title: Distribuzione condizionata
text: # Distribuzione condizionata
  
  Date due variabili aleatorie X e Y, la distribuzione condizionata di Y dato X è la probabilità di Y quando è conosciuto il valore assunto da X. A ogni distribuzione condizionata è associato un valore atteso condizionato e una varianza condizionata.
  
  ## Caso discreto
  
  Nel caso di variabili aleatorie discrete, la distribuzione condizionata di Y dato X=x, è data da:
  
      $p_{Y}(y\mid X=x)=P(Y=y\mid X=x)={\frac {P(X=x\ \cap Y=y)}{P(X=x)}}.$
  
  È necessario quindi che P(X=x)>0.
  
  ## Caso continuo
  
  Nel caso di variabili aleatorie continue, la densità condizionata di Y dato X=x è data da
  
      $f_{Y}(y\mid X=x)={\frac {f_{X,Y}(x,y)}{f_{X}(x)}},$
  
  Anche in questo caso, si deve avere che $f_{X}(x)>0$.
  
  ## Indipendenza
  
  Se per due variabili aleatorie X e Y si ha che P(Y = y | X = x) = P(Y = y) per ogni x e y o, nel caso continuo, $f_Y(y$ | X=x) = $f_Y(y)$ per ogni x e y, allora le due variabili sono dette indipendenti.
  
  