vectores aleatorios

distirbucion conjunta
1. discreta
  1. funcion
2. continua
  1. Funcion
    1. distribucion marginal
      1. si decimos que X tiende a infinito o Y tiende a infinito, evaluada coN RESPECTO A F(x,y) se vuelve distribucion marignales
      2. con respecto a X
      3. con respecto a Y
  2. propiedad importante
funciones marginales
1. discretas
  1. con respecto a X
    1. propiedades
    2. EJEMPLO: se lanzan dos dados
  2. con respecto a Y
    1. propiedades
    2. EJEMPLO:se lanzan dos dados
2. continuas
  1. con respecto a X
    1. propiedades
  2. con respecto a Y
    1. propieades
funcion de distribucion condicional
1. si Xy Y son indepdendientes
  1. funcion condicional xly
    1. si fy(y)>0
      1. f(xly)=fx(x)
  2. funcion condicional ylx
    1. si fx(x)>0
      1. f(ylx)=fy(y)
2. si X y Y son depdendientes
  1. funciones discretas
    1. funciono condicional xly
    2. funcion condicional ylx
  2. funciones continuas
    1. funcion condicional ylx
      1. solo si fx(x)>o
    2. funcion condicional xly
indepdencia de funciones
1. f(x,y)=fx(x)fy(y)
2. nota importante la formula de la indepedencia aplica a funciones continuas como con discreta obviamente con sus respectivas marignales pero en escencia es lo mismo
  1. funcion
  2. EJEMPLO
vectores aleatorios discretos y continuos
1. vectores continuos
  1. funcion de probablidad continua
    1. funcion
    2. propiedades
  2. Es una superficie en R3 estos vectores toman valores de una region o intervalo
2. Vectores discretos
  1. funcion de probablidad discreta
    1. funcion
    2. propiedades
    3. EJEMPLO: se lanzan dos dados
  2. son puntos que estan en R3 estos vectores toman los valores contables

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