Probabilidad y Procesos Estocásticos

Presentación del tema: "Probabilidad y Procesos Estocásticos"— Transcripción de la presentación:

1 Probabilidad y Procesos Estocásticos
Variable Aleatoria Multidimensional 07/11/2018 René Játiva Espinoza

2 Estadística Conjunta de dos variables aleatorias
Dadas las v.a. x, e y, se desea determinar la probabilidad de que el punto (x,y) se encuentre en una región especificada D, del plano xy. Esta probabilidad no puede expresarse en términos de Fx(x) y Fy(y). La estadística conjunta de las v.a. x e y están completamente determinadas si la probabilidad de este evento se conoce para cada x e y. 07/11/2018 René Játiva Espinoza

3 Estadística Conjunta de dos variables aleatorias
y x D X1 X2 y1 y2 07/11/2018 René Játiva Espinoza

4 Densidad y Distribución Conjuntas
La distribución conjunta de las v.a. x, e y se nota por Fxy(x,y) o por F(x,y), y corresponde a la probabilidad del siguiente evento: La densidad conjunta de las v.a. x, e y es por definición la función siguiente: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

5 Propiedades de la Distribución Conjunta
La función F(x,y) es tal que se cumple: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

6 Propiedades de la Distribución Conjunta
Dados los eventos {x1<x<x2,y≤y} y {x<x,y1<y≤y2} se cumple: Dado el evento {x1<x<x2,y1<y≤y2}, puede demostrarse lo siguiente: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

7 Estadística Conjunta Puede demostrarse que la probabilidad de que el punto (x,y) esté en la región D del plano xy es igual a la integral de f(x,y) en D, siendo {(x,y) elemento de D} el evento que contiene todas las realizaciones tales que el punto (x,y) se encuentre en D. 07/11/2018 René Játiva Espinoza

8 Estadísticos Marginales
En el estudio de algunas v.a., los estadísticos de cada uno de ellos se denominan marginales. Así, Fx(x) y fx(x) son la la distribución marginal y la densidad marginal de x, respectivamente. En particular: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

9 El Caso Discreto Si las v.a, x e y son discretas y toman los valores xi e yk con probabilidades p{x=xi}=pi, p{y=yk}=qk, su estadística conjunta se determina en términos de probabilidades conjuntas p{x=xi, y=yk}=pik Se cumple lo siguiente: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

10 Teorema de Existencia Dada una función F(x,y) o f(x,y) que cumpla las siguientes propiedades, pueden encontrarse dos v.a., x e y definidas en algún espacio U, con distribución F(x,y) o densidad f(x,y). 07/11/2018 René Játiva Espinoza

11 Normalidad Conjunta Se dice que las v.a, x e y son normalmente conjuntas si su densidad conjunta está dada por f(x,y), y se nota por N(η1,η2,σ1,σ2,r). Las densidades marginales corresponden a fx(x) y fy(y). 07/11/2018 René Játiva Espinoza

12 Normalidad Conjunta En particular cuando r=0, η1=η2=0, y σ1=σ2=σ, f(x,y), se reduce a N(0,0,σ,σ,0), y fx(x) y fy(y) son distribuciones normales de media cero y varianza : Observación: Si dos v.a., son conjuntamente normales, ellas serán marginalmente normales. Lo inverso no es cierto. 07/11/2018 René Játiva Espinoza

13 Dos funciones de dos variables aleatorias
Dadas dos v.a. x e y, y dos funciones g(x,y) y h(x,y), formamos las v.a. z y w. Se desea obtener la estadística conjunta de z y w en términos de las funciones g(x,y) y h(x,y) y de la estadística conjunta de x e y. 07/11/2018 René Játiva Espinoza

14 Densidad Conjunta Dadas las v.a. x, y, z, w, y las funciones g(x,y) y h(x,y), se puede demostrar que fzw(z,w) puede calcularse como sigue: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

15 Estadística Conjunta de dos variables aleatorias
y x Dxy X1 X2 y1 y2 w z Dzw z1 z2 w1 w2 07/11/2018 René Játiva Espinoza

16 Densidad Conjunta Donde J(x,y) es el Jacobiano de la transformación, y todos los pares (xn,yn) son las raíces reales que resultan de resolver el sistema g(x,y)=z y h(x,y)=w. El teorema anterior se prueba considerando que el diferencial de área dzdw se relaciona con los diferenciales en el plano xy a través del Jacobiano: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

17 Momentos Conjuntos Dadas dos v.a. x e y, y una función g(x,y) de forma que z=g(x,y), se cumple que: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

18 Covarianza La covarianza C o Cxy de dos v.a. x e y, y el coeficiente de correlación r son por definición los números siguientes, donde r cumple las dos propiedades siguientes: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

19 Función Característica Conjunta
La función característica Φ(w1,w2) de las v.a. x e y, es por definición la integral siguiente: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

20 Segunda Función Característica Conjunta
La segunda función característica Ψ(w1,w2) de las v.a. x e y, es por definición el logaritmo natural de la primera: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

21 Teorema de Momentos La función generadora de momentos de x e y está dada por: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

22 Teorema de Momentos Las derivadas de la segunda función generadora de momentos de x e y son por definición los cumulantes conjuntos λkr de x e y. También puede demostrarse lo siguiente: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

23 Ejercicios Sean X e Y variables aleatorias estadísticamente independientes, con distribuciones Gaussianas, de media cero y varianza unitaria. Se define el proceso Gaussiano Z(t)=Xcos(2πt)+Ysin(2πt). A) Determine la función de densidad de probabilidad conjunta de las variables aleatorias Z(t1) y Z(t2) que se obtiene de observar Z(t) en los instantes t1 y t2 respectivamente. B) ¿Es el proceso Z(t) estacionario? ¿Por qué? 07/11/2018 René Játiva Espinoza

24 Ejercicios 07/11/2018 René Játiva Espinoza

25 Ejercicios Calculemos el Jacobiano de la Transformación y resolvamos el sistema para x e y. 07/11/2018 René Játiva Espinoza

26 Ejercicios Reemplazando los valores anteriores se tiene que la función de densidad conjunta de z(t1) y z(t2) es la siguiente: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

27 Ejercicios R: Se observa que la función de densidad conjunta del proceso Z(t) para los instantes t1 y t2 depende únicamente de la diferencia entre los instantes de tiempo seleccionados, τ= t2-t1. Esto significa que el proceso de salida Z(t) es estacionario respecto de la función de correlación cruzada, y puesto que el valor medio de las variables de salida es constante e igual a cero para cualquier valor de t, se demuestra que el proceso es estacionario en sentido amplio. Así mismo se observa que la función de densidad conjunta corresponde a una distribución Gaussiana, por tanto este proceso es también estacionario en sentido estricto. 07/11/2018 René Játiva Espinoza

28 Ejercicios: Fabrega 3 C3 Un sistema de comunicación transmite uno de los cuatro mensajes m1=(1,1), m2=(-1,1), m3=(-1,-1) o m4=(1,-1). El receptor recibe el mensaje (z1,z2)=mi+(n1,n2), donde mi es el mensaje transmitido y (n1,n2) es el valor que toma la variable aleatoria (N1,N2), donde N1 y N2 son Gaussianas normalizadas independientes. El receptor decide que se ha enviado el mensaje mi si (z1,z2) está en el cuadrante i (Vea la figura). ¿Cuál es la probabilidad de error en términos de la función complementaria de error evaluada en el punto 1, Q(1). 07/11/2018 René Játiva Espinoza

29 Ejercicios: Fabrega 6 C3 Sea (X,Y) una variable aleatoria con función de densidad conjunta fXY(x,y). Encuentre la función de densidad marginal fX(x). 07/11/2018 René Játiva Espinoza

30 Ejercicios: Fabrega 16 C3 Sean X,Y, dos variables aleatorias independien-tes, de valor medio cero y varianza σ2. ¿Cuál es la función de densidad de probabilidad de P=(X2+Y2)1/2? (Utilice coordenadas polares) 07/11/2018 René Játiva Espinoza

31 Ejercicios: Fabrega 16 C3 La función de densidad conjunta en el nuevo sistema de coordenadas, se calcula como sigue: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

32 Ejercicios: Fabrega 16 C3 Por fin calculemos la función de densidad marginal de P requerida: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

33 Ejercicios Encuentre la expresión de la segunda función característica de la v.a, n, si ésta tiene una distribución de Poisson con parámetro a. 07/11/2018 René Játiva Espinoza

34 Ejercicios C3 Demuestre que si las v.a, x e y son independientes, y verifican la distribución de Poisson, con parámetros a y b respectivamente, su suma z=x+y también verifica la distribución de Poisson con parámetro a+b. 07/11/2018 René Játiva Espinoza

35 Ejercicios C3 Demuestre que si las v.a, x e y son normales e independientes, entonces su suma z=x+y es también normal. 07/11/2018 René Játiva Espinoza

36 Ejercicios: Fabrega C3 Si el cabezal de un disco se posiciona aleatoria-mente en cualquier punto a lo largo de su radio, de longitud R; determine la función de densidad de la v.a. D que se origina cuando el cabezal se desplaza entre dos accesos consecutivos. 07/11/2018 René Játiva Espinoza

37 Ejercicios: Fabrega C3 Calculemos la función de distribución conjunta de X=Xi e Y=Xi+1: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

38 Ejercicios: Fabrega C3 A partir de la geometría calculemos la función de distribución de D: R Y X d R-d 07/11/2018 René Játiva Espinoza

39 Ejercicios: Fabrega C3 El área del trapecio A, puede calcularse, a partir de su geometría; y a partir de la función de distribu-ción, se calcula la pdf. Note que la función de distribución también puede calcularse como sigue: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

40 Ejercicios: Fabrega 39 C3 Sean las v.a, x e y; cuya función de densidad conjunta fxy(x,y) está dada por la siguiente expresión. A) Determine las funciones de densidad marginales fx(x) y fy(y). B) Calcule su covarianza. C) determine si son independientes. 07/11/2018 René Játiva Espinoza

41 Ejercicios: Fabrega 39 C3 07/11/2018 René Játiva Espinoza

42 Ejercicios: Fabrega 39 C3 07/11/2018 René Játiva Espinoza

43 Ejercicios: Fabrega 44 C3 Se escoge un punto aleatoriamente con distribución uniforme en la región R. ¿Cuál es la probabilidad de que |x-y| sea menor o igual que 1, si x es mayor o igual que 2? 07/11/2018 René Játiva Espinoza

44 Ejercicios: Fabrega 44 C3 Calculemos el valor de AR y de la función de densidad conjunta de x e y. 07/11/2018 René Játiva Espinoza

45 Ejercicios: Fabrega 44 C3 Calculemos ahora la probabilidad de que el punto (x,y) se encuentre dentro de la región especificada: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

46 Ejercicios: Fabrega 45 C3 Una moneda con probabilidad de cara p(cara)=p se lanza N veces, donde N es una v.a, de Poisson con parámetro λ. Pruebe que el número X de caras,y Y de cruces en los N lanzamientos son v.a, indepen-dientes. ¿Se puede decir lo mismo si N es un número fijo? 07/11/2018 René Játiva Espinoza

47 Ejercicios: Fabrega 45 C3 Puesto que N=X+Y, para probar que X e Y son v.a, independientes, bastará probar que el producto de sus funciones características corresponde a la función característica de N. 07/11/2018 René Játiva Espinoza

48 Ejercicios: Fabrega 45 Calculemos las funciones características de X y de Y: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

49 Ejercicios: Fabrega 45 En forma similar para la v.a, Y:
A) Se compueba que en efecto X e Y son v.a. Independientes. B) En caso de N fijo, las v.a. X e Y son dependientes: Y=N-X 07/11/2018 René Játiva Espinoza

50 Ejercicios: Fabrega 14 C4 De una urna con dos bolas blancas y tres negras se extraen dos bolas. Sea X la v.a, que representa el número de bolas blancas extraídas. A) Determine la función característica de X, MX(w) B) Usando la función característica, encuentre la esperanza y la varianza de X C) De otra urna idéntica a la anterior se extraen igualmente dos bolas. Encuentre la función característica de la v.a. Y que representa el número de bolas blancas extraídas entre las dos extracciones. R: MX(w)=(3+6ejw+ej2w)/10 07/11/2018 René Játiva Espinoza

51 Ejercicios: Papoulis 7-7
Muestre que si la v.a, n, tiene una distribución de Poisson con parámetro λ; si la v.a, x, es independiente de n,y tiene por pdf fx(x); y por último,si z=nx; la función característica de z tiene la siguiente expresión: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

52 Ejercicios: Papoulis 7-7
de z tiene la siguiente expresión: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

53 Ejercicios: Fabrega C4-13
A) Determine la función característica de una v.a, T exponencial con parámetro λ. B) Demuestre que MX(w) es función característica y calcule E{X} y Var{X}: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

54 Ejercicios: Fabrega C4-13
07/11/2018 René Játiva Espinoza

55 Ejercicios: Fabrega C4-13
07/11/2018 René Játiva Espinoza

56 Ejercicios Obtenga la función característica de una v.a, x que tiene una distribución Gaussiana de media ηx y varianza σ2. 07/11/2018 René Játiva Espinoza

57 Ejercicios Reagrupando términos y notando que el valor de la integral es igual a uno: 07/11/2018 René Játiva Espinoza

58 Ejercicios: Fabrega C4-17
Sean Y1 y Y2, v.a, conjuntamente gaussianas con parámetros E(Y1)=1, E(Y2)=-1, Var(Y1)=4, Var(Y2)=1 y ρ=1/2. Sea N, independiente de (Y1,Y2), también gaussiana con E(N)=0 y Var(N)=2. Si X=Y1-Y2+N, demuestre que (X,Y1) es una v.a, bidimensional gaussiana y calcule el valor de sus parámetros. 07/11/2018 René Játiva Espinoza