🔗 Distribuciones Conjuntas

Cuando dos variables aleatorias bailan juntas

Conjunta Marginal Condicional Independencia
Módulo 7 de 12
💡 Piénsalo así: Si una variable aleatoria es una persona, la distribución conjunta es la foto grupal. Las marginales son cómo es cada persona individualmente, y las condicionales son cómo se comporta una persona cuando sabe algo de la otra. ¿Son independientes? ¡Como saber si dos personas se influyen mutuamente!

🎯 ¿Que aprenderas en este modulo?

Conceptos Clave

🔗 Función Conjunta

P(X=x, Y=y) en discreto. f(x,y) en continuo. Describe la probabilidad de que X e Y tomen valores simultáneamente.

P(X=x, Y=y) = p(x,y)

📊 Distribución Marginal

p_X(x) = ∑ p(x,y). Suma sobre todos los valores de Y. Es la distribución de X ignorando a Y.

p_X(x) = ∑_y p(x,y)

🎯 Distribución Condicional

p(x|y) = p(x,y) / p_Y(y). Distribución de X dado que Y=y.

p(x|y) = p(x,y) / p_Y(y)

🆓 Independencia

X e Y son independientes si p(x,y) = p_X(x) · p_Y(y) para todo x, y.

p(x,y) = p_X(x)·p_Y(y)
Ejemplo: Tabla de Contingencia
X \ YY=0Y=1Y=2P_X(x)
X=00.100.080.060.24
X=10.150.120.090.36
X=20.250.100.050.40
P_Y(y)0.500.300.201.00
Generador de Pares (Dados)

Lanza dos dados y observa la distribución conjunta de sus resultados.

Dado 1
-
Dado 2
-
Suma
-
Lanza los dados para empezar.
Mini Quiz: Distribuciones Conjuntas
💡 Responde las preguntas sobre distribuciones conjuntas.

📖 Resumen del modulo