Mi comprensión de ambos comienza con este modelo:
que tiene dos variables aleatorias cuyas distribuciones individuales se muestran en rojo y azul, y su distribución de unión se muestra en verde.
Me siento cómodo con la idea de usar la matemática discreta para tomar subconjuntos de las tuplas en la distribución conjunta, y luego usar esos subconjuntos como el dominio para varias funciones ( vis. funciones que dan probabilidades y calculan estadísticas ).
Entonces, entre esas funciones tenemos dos tipos en particular que tienen nombre: las funciones de distribución marginal y las funciones de distribución de probabilidad condicional.
En mi opinión, las funciones de distribución de probabilidad condicional toman un subconjunto de tuplas que abarcan las dos características de la tupla: x e y, por ejemplo. Utilizarás las funciones de distribución de probabilidad condicional para calcular las probabilidades dado algún subconjunto de x y algún subconjunto de y.
Entonces, lo que entiendo actualmente de las funciones de distribución marginal es que hacen lo mismo que las funciones de distribución de probabilidad condicional, pero fijan una de las características a un valor específico.
¿Es eso correcto? Sé que no estoy utilizando la jerga estándar, pero vengo a la estadística desde las matemáticas puras y la informática. Así que, perdóname mientras intento conectar un dominio con otro en mi cabeza.
