\subsection{Eigenschaften des Erwartungswerts}
\shorttheorem[Linearität] Falls $\E[\cX]$ und $\E[\cY]$ wohldefiniert:\\
$\E[\lambda \cX] = \lambda \E[\cX]$ und $\E[\cX + \cY] = \E[\cX] + \E[\cY]$

\shortremark Z.V $\cX_k$ und $\lambda_k$: $\E\left[ \sum_{k = 1}^{n} \lambda_k \cX_k \right] = \sum_{k = 1}^{n} \lambda_k \E[\cX_k]$

\shorttheorem[Monotonie] Sei $\cX \leq \cY$ mit $\E$ wohldef.: $\E[\cX] \leq \E[\cY]$

\shorttheorem $\cX, \cY$ unabh., dann $\E[\cX \cY] = \E[\cX] \E[\cY]$

\shorttheorem $\cX_k$ alle unabhängig mit $\E[\cX_k]$ endlich. Dann gilt\\
$\E\left[ \prod_{k = 1}^n \cX_k \right] = \prod_{k = 1}^n \E[\cX_k]$

\shorttheorem $f : \R \rightarrow \R_+$ mit $\int_{-\8}^{\8} f(x) \dx x = 1$. Dann ist äquivalent:
\bi{(1)} $\cX$ stetig mit Dichte $f$ und \bi{(2)} für jede stückweise stetige Abb. $\varphi : \R \rightarrow \R$ gilt $\E[\varphi(\cX)] = \int_{-\8}^{\8} \varphi(x) f(x) \dx x$

\shorttheorem äquivalent: \bi{(1)} $\cX_i$ unabhängig,\\
\bi{(2)} $\forall \varphi_i$: $\E[\varphi_1(\cX_1) \cdots \varphi_n(\cX_n)] = \E[\varphi_1(\cX_1)] \cdots \E[\varphi_n(\cX_n)]$

\shortremark[Bedingte W.] $\E[I] = \P[K \cap R]\E[I | K, R] + \ldots$\\
{\scriptsize Dabei beinflussen $K$ und $R$ den Wert nur durch Bedingte W.}
