Estoy luchando con esta pregunta, que pensé que debería ser fácil: supongamos que tenemos un método de muestreo de la distribución conjunta de una colección de variables aleatorias (ordinales discretas). No conocemos la densidad. Necesitamos encontrar una forma de muestreo de la condicional distribución de un subconjunto de ellos, $X_i$ , dados los valores específicos para los demás, $Y_i = y_i$ . Como son discretos he pensado en generar una muestra muy grande de la junta y quedarme sólo con aquellos en los que $Y_i =y_i$ . No estoy seguro de si esto tiene sentido y también parece potencialmente muy ineficiente. ¿Hay alguna otra forma de hacerlo?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
AdamSane
Puntos
1825
1) El método de muestreo de la junta y luego mirar la distribución de muestreo de $X$ de los pares donde $Y=y_i$ le dará muestras de la distribución condicional ( $p(X|Y=y_i)$ ), no hay problema.
2) hay varias formas de generar condicionales, pero normalmente se necesita conocer (¡al menos!) su función de probabilidad conjunta o algunas otras cosas que parece que no se conocen (el condicionamiento en sentido contrario más los marginales, por ejemplo).
Tenga en cuenta que, en el caso de las variables discretas, es habitual no llamar densidad a la función de probabilidad; ese término se aplica más bien a las variables aleatorias continuas.
