[PS] Updated marginal distribution tips & tricks

semester4/ps/ps-jh/parts/03_expected-value/05_variance.tex

@@ -14,7 +14,8 @@ $\V[\cX] = \E[\cX^2] - \E[\cX]^2 = a^2\E[1_\Omega] - a^2 = 0$
 \shortremark $\E[\cX] < \8$, dann $\V[\cX] \geq 0$ mit $=$ g.d.w. $\cX$ konst; \hl{zudem} $\V[a \cX] = a^2 \V[\cX]$ und $\V[\cX + a] = \V[\cX]$
 
 \shortproposition $\cX_k$ paarw. unabh. $\V\left[ \sum_{k = 1}^{n} \cX_k \right] = \sum_{k = 1}^{n} \V[\cX_k]$.
-Falls $\cX_k$ abhängig, dann gilt $\neq$
+Falls $\cX_k$ abhängig, dann gilt $\neq$.
+Falls \bi{mermals} selbe Z.V. (e.g. $\cX - \cY - \cY$, ist $\cX - 2\cY$, dann $\V = 2^2 \V[\cY]$)
 
 \newpage
 \shortexample Varianz von bekannten Verteilungen