En la primera parte de la clase vamos a resumir los conceptos básicos del Tema 8 sobre variables aleatorias multidimensionales.
En concreto, y por motivos pedagógicos, nos vamos a centrar en vectores aleatorios bidimensionales.
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.
Se introducirán los conceptos de distribución conjunta, marginal, condicionada, independencia de variables aleatorias, momentos de una variable aleatoria bidimensional asociados a una distribución conjunta, la formulación del Teorema de Bayes con variablea aleatorias y la reproductividad de distribuciones.
Aviso: Recordad que la teoría de este tema no entra en el examen de la UD 2 y 3.
En la segunda parte de la clase , se plantearán y resolverán problemas de la UD 3. Este es el listado de problemas que se resolverán en clase, ordenados por orden de exposición:
- Ejercicio adicional 2 del Tema 7 (Moodle)
- Ejercicios autocomprobación 1,
2, 5 y3del Tema 6 (Moodle) Ejercicios adicionales 3, 5 y 8 del Tema 7 (Moodle)
Estas serán las trasparencias que se utilicen en clase para la primera parte de la clase:
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