Clase del día 12-4-12

(UD3) VARIABLES ALEATORIAS. Tema 8: Variables aleatorias multidimensionales (1/2).

Muchas veces resulta interesante medir más de una característica en un fenómeno aleatorio. Por ejemplo, al estudiar la contaminación del agua tendremos que tener en cuenta factores como los de la concentración de diversos contaminantes presentes en esta, o en un proceso de producción de tornillos nos podría interesar controlar aspectos como su longitud o su grosor.

En este primera parte del Tema 8 vamos a analizar la ley de incertidumbre conjunta y marginales para vectores aleatorios. En concreto, y por motivos pedagógicos, nos vamos a centrar en vectores aleatorios bidimensionales.

Sea X =(X,Y) un vector aleatorio (variable aleatoria bidimensional) y (S, P(S), P) el espacio probabilístico asociado . A partir de dicho espacio probabílístico, vamos a definir un conjunto de funciones reales bidimensionales con las que describir la distribución de valores de dicho vector aleatorio. Para ello vamos a distinguir entre vector discreto, cuando ambas componentes son variables discretas, y vector continuo, cuando ambas componentes son continuas. Además, para describir dicha  incertidumbre mediante una función, vamos a distinguir entre representación diferencial y representación integral.

Estas serán las trasparencias que se utilicen en clase para esta primera parte del Tema 8:

Tema8a ud3

View more presentations from Jacinto González Pachón