\newcommand{\var}{\operatorname{var}}\newcommand{\E}{\operatorname{E}} Sea Y=0\text{ or }1 según N<4 o N\ge 4 . Para la distribución de Poisson la expectativa es la misma que la varianza, por lo que tenemos 4 = \var(N) = \var(\E(N\mid Y)) + \E(\var(N\mid Y)). Siguiente 4 = \E(N) = \E(N\mid N < 4)\Pr(N < 4) + \E(N\mid N \ge 4)\Pr(N\ge 4). \tag 1 No es difícil encontrar \Pr(N<4) y para encontrar \E(N\mid N<4) necesitas cuatro probabilidades condicionales: \begin{align} \Pr(N=0\mid N<4) & = \frac{e^{-4}}{e^{-4} + 4e^{-4} + \frac{16e^{-4}} 2 + \frac{64 e^{-4}} 6} = \frac 1 {1+4+\frac{16} 2 + \frac{64} 6} = \frac 3{71} \\[8pt] \Pr(N=1 \mid N<4) & = \frac{12}{71} \\[8pt] \Pr(N=2 \mid N<4) & = \frac{24}{71} \\[8pt] \Pr(N=3 \mid N<4) & = \frac{32}{71} \end{align} Así que \E(N\mid N<3) = 156/71 \approx 2.197\ldots
\Pr(N<4) se encuentra fácilmente y \Pr(N\ge 4) es 1 menos eso.
Esto permite encontrar \E(N\mid N\ge 4) .
Entonces tenemos la variable aleatoria \E(N\mid Y) : \E(N\mid Y) = \begin{cases} \E(N\mid N<4) & \text{with the probability $p$ found above}, \\ \E(N\mid N\ge 4) & \text{with probablity }1-p. \end{cases} Por lo tanto \var(E(N\mid Y)) = \Big( \E(N\mid N<4) - \E(N\mid N\ge 4) \Big)^2 p(1-p).
Proceda de forma similar para encontrar el otro término en (1) .