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¿Cuál es la forma más general de generar variables aleatorias independientes por pares?

¿Existe un teorema de estructura para variables aleatorias independientes dos a dos o una manera muy general de crearlas?

Me pregunto esto porque me resulta difícil pensar en muchos ejemplos de variables aleatorias independientes no triviales. (por 'no triviales', me refiero a no mutuamente independientes)

un ejemplo (tres v.a.):

X = cara del dado 1

Y = cara del dado 2

Z = X + Y mod 6

otro ejemplo (tres eventos) de algún libro:

Tirar tres monedas. A = el número de caras es par, B = las dos primeras tiradas son iguales, C = las dos últimas tiradas son caras.

otro ejemplo:

$A_{ij}$ = dado i y dado j tienen la misma cara

($A_{ij}$, $i\neq j$) forman un conjunto de eventos independientes dos a dos, pero el trío ($A_{ij}$, $A_{jk}$, $A_{ki}$) no es mutuamente independiente.

3voto

John Topley Puntos 58789

Depende de lo que se llame "ir mal", pero mi impresión es que la mayoría de los mapas que hacen los científicos de las universidades son tan malos que nadie los usa (excepto, quizás, para los modelos de cambio climático).

El error más común: una interpolación demasiado optimista. En lugar de utilizar una media global para un área/estrato, los valores se interpolan utilizando una técnica complicada que oculta el hecho de que no es más precisa o incluso menos precisa que utilizar una desviación media/estándar.

Ver p. ej: http://www.springerlink.com/content/qq5h67635g4l4417/ o un extenso documento de debate aquí: http://dx.doi.org/10.1016/S0016-7061(97)00072-4

Segundo (y relacionado) error más común: pensar que el error de kriging representa el error en su predicción.

1voto

Jarod Elliott Puntos 7124

En Análisis complejo en espacios localmente convexos de Seán Dineen, afirma que:

Los conjuntos abiertos equilibrados surgen como el dominio natural de convergencia de la expansión de la serie de Taylor en el origen de funciones holomorfas.

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