Primer teorema de la transformación para variables aleatorias
Teorema de Cambio de Variable 1
Def. Sea X una variable aleatoria continua con valores dentro de un intervalo (a,b) ∈ ℝ , y con función de densidad f(x).
Sea φ: (a,b) →ℝ, una función continua, estrictamente creciente o decreciente y con inversa diferenciable. Entonces la variable aleatoria Y= φ(x), tiene la siguiente función de densidad con su dominio.
Segundo teorema de la transformación para variables aleatorias
Teorema de Cambio de Variable 2
Def. Sea X una variable aleatoria continua con valores dentro de un intervalo (a,b)∈ ℝ y con función de densidad f(x), entonces, si tenemos una φ(x) que sea creciente y decreciente para diferentes intervalos, se denotarán como φ1(x), φ2(x), respectivamente, cumpliendo que sean continuas, creciente y decreciente, y tengan inversas diferenciables, la función de densidad para la variable Y= φ(x) está dada por.
Tercer teorema de la transformación para vectores aleatorias
Tercer Teorema de Cambio de Variable
Def. Sea (X,Y) un vector continuo con valores en I⊆ℝ^2 y con función de densidad f(x,y). Sea φ(x,y): I→ℝ^2 una función continua con inversa φ^-1(u,v) diferenciable.
Entonces el vector (U,V)=φ(x,y) toma valores en φ(I) y tiene función de densidad.
Paso 1: Identificar la f(x,y) y su dominio.
Paso 2: Plantear el vector de transformación.
Paso 3: Hallar las inversas respectivas.
Paso 4: Utilizando el Teorema, elaboramos la f(u,v).
Paso 5: Hallamos el dominio de f(u,v).
Paso 6: Hallamos la función de densidad que nos pide.
Definición de los Vectores de Transformación
Suma
x+y
(x,x+y) o (x+y, y)
Resta
x-y
(x-y, y) o (x, x-y)
y-x
(y-x, y) o (x, y-x)
Producto
xy
(xy, y) o (x, xy)
Cociente
𝑥/𝑦
(x, 𝑥/𝑦) o (𝑥/𝑦, y)
𝑦/𝑥
(x, 𝑦/𝑥) o (𝑦/𝑥, y)
Muestra Aleatoria
Una muestra aleatoria son variables aleatorias x1, x2, ..., xn que cumplen el ser independientes e idénticamente distribuidas.
Estadístico
Un estadístico es cualquier función de la muestra, se dice que g(x1, x2, ..., xn) es un estadístico
Valor esperado y varianza
X barra
Esperanza
Varianza
𝑠^2
Esperanza
Varianza
Proposiciones importantes de las distribuciones muestrales
Fórmulas de los Estadísticos
Media Muestral
Varianza Muestral
Rango
Mediana