Dejemos que X,Y∼Exp(λ) sean independientes. Si queremos encontrar el pdf fZ(z) de Z=X+Y podríamos intentar calcularla empezando por la fdc:
FZ(z)=Pr Esto es claramente erróneo (¿por qué la respuesta dependería de y ¿en absoluto? ¿Qué es y incluso?). Estoy bastante seguro de que el problema está en \color{red}{=} .
Sé cómo obtener la solución correcta si en su lugar escribimos la definición de \Pr[X + Y \leq z] : \begin{align*} \Pr[X + Y \leq z] & = \iint_{(x,y):x+y\leq z}p_{(X,Y)}(x,y)d xd y \end{align*} ¿Hay alguna forma de resolver esto más parecida a la solución (incorrecta) que di? En concreto, una técnica que no lo hace implican ampliar \Pr[X+Y \leq w] en una integral doble.
Un ejemplo explícito del tipo de prueba que me gustaría ver se puede dar para el siguiente problema:
Dejemos que Z\sim\mathcal{N}(0,1) . Encuentra el pdf de X = Z^2 .
La prueba aquí se puede escribir como: \begin{align*} F_X(x) &= \Pr[X\leq x] \\ & = \Pr[Z^2\leq x] \\ & = \Pr[ -\sqrt{x}\leq Z\leq \sqrt{x}] \\ & = F_Z(\sqrt{x}) - F_Z(-\sqrt{x}) \end{align*} A partir de aquí, podemos tomar derivadas para encontrar f_X(x) .
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Observe que \mathbb{P}(Y = y) = 0 por cada y \in \mathbb{R} .
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Usted condicionó en " Y=y " pero se olvidó de integrar sobre y de nuevo. Si se arregla esto, acabará pareciéndose al segundo enfoque que dice entender.
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@angryavian por lo que la cuestión está en la conversión de la junta a la condicional, y no en la \color{red}{=} ¿parte que denota?
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@angryavian Supongo que mi confusión es que aprendí que \Pr(A,B) = \Pr(A\mid B)\Pr(B) Aunque esto se enseña bastante pronto (y en términos de probabilidad discreta, creo). ¿Cuál es la relación correcta entre condicional y conjunta para interiorizar?
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@Mark El problema está efectivamente en esa línea, y debería ser \int P(X+y \le z) p_Y(y) \, dy que es el análogo de P(A) = \sum_i P(A \mid B_i) P(B_i) para una partición \{B_1, B_2, \ldots\} del espacio muestral.