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Independencia de $X+Y$ y $X-Y$

En una tirada de dado, si $X$ es el número del primer dado y $Y$ es el número del segundo dado, entonces determine si la variable aleatoria $X+Y$ y $X-Y$ son independientes.

La covarianza entre ambos resultó ser $\mathrm{Var}(X) + \mathrm{Var} (Y)$ . Así que una covarianza cero significaría que $\mathrm{Var}(X)$ y $\mathrm{Var}(Y)$ es cero, es decir, no hay dispersión. Pero también sabemos que una covarianza cero no implica independencia. La verdad es que no se me ocurre cómo demostrar la independencia entre ambas.

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El artificio es Var(X) - Var(Y). Además, ¿tienen los troqueles el mismo número de lados?

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La independencia es P(XY)=P(X)P(Y). Puedes calcular todas las probabilidades de 36 resultados y demostrar que la ecuación se cumple.

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@keiv.fly ¿Calculamos las probabilidades X-Y y X+Y para diferentes casos y luego utilizamos P((X-Y)(X+Y))=P(X-Y)P(X+Y)? ¿No hay un método más corto y formal para hacer lo mismo?

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Aaron Puntos 36

No lo son: Si $X+Y=12$ entonces ambas tiradas fueron seises, así que $X-Y=0$ . Así que tienes:

$$1 = \mathbb{P}(X-Y =0|X+Y=12) \neq \mathbb{P}(X-Y =0) = \frac{1}{6}.$$

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Chris Komuves Puntos 11

Al comprobar si las variables aleatorias son independientes o no, lo primero que hay que comprobar es el rango de las variables aleatorias. Si el rango de una variable aleatoria varía en función de los valores de otras variables aleatorias, entonces no son independientes, y basta. En caso contrario, hay que seguir comprobando.

En este problema, cuando A+B = 12, A-B sólo puede tener un valor 0. Si A+B = 11, A-B puede ser -1 y 1. Por tanto, no son independientes.

Esta habilidad es muy útil para pruebas/exámenes de probabilidad y estadística, porque puede ahorrarte mucho tiempo.

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+1. Se podría ampliar tu regla para sustituir "rango" por "cualquier propiedad fácilmente computable".

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