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Autor Mensaje
bosteroamuerte
Nivel 5


Edad: 33
Registrado: 21 Jul 2011
Mensajes: 193

Carrera: Industrial
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MensajePublicado: Jue Oct 27, 2011 11:31 am  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

Jacksonn me das unaa manoo con la parte A) ,, no la terminoo de agarrar !! GRACIAS !!

_________________
Hay una vida mejor , pero es más cara.

Tauro  Caballo OfflineGalería Personal de bosteroamuerteVer perfil de usuarioEnviar mensaje privado
jroman
Nivel 3



Registrado: 17 Ene 2012
Mensajes: 42


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MensajePublicado: Jue Ene 26, 2012 10:35 am  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

Si mal no entiendo, este ejercicio es mas facil de lo que parece, dado que existe independencia en probabilidad, asi que tanto las densidades y probabilidades condicionales son iguales a las marginales....

en el item A, son simplemente la media de una distribucion uniforme, Si X tiene distribucion U(a;b), entonces:

E(x) = (a+b)/2
V(x) = ((b-a)^2)/12


   OfflineGalería Personal de jromanVer perfil de usuarioEnviar mensaje privado
koreano
Nivel 9



Registrado: 15 Jul 2010
Mensajes: 1796

Carrera: No especificada
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MensajePublicado: Mar Abr 17, 2012 10:53 am  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

El b) me dio [tex]\frac{10}{27}[/tex], puede ser? Lo que plantee fue lo siguiente:

[tex]E[W] = E[W|Z>\frac{1}{2}]P(Z > \frac{1}{2}) + E[W|Z \leq \frac{1}{2}]P(Z \leq \frac{1}{2})[/tex]

Y de acá despejo sabiendo que:

- [tex]E[W] = \frac{1}{3}[/tex]
- [tex]P(Z > \frac{1}{2}) = \frac{3}{4}[/tex]
- [tex]P(Z \leq \frac{1}{2}) = \frac{1}{4}[/tex]
- [tex]E(W|Z \leq \frac{1}{2}) = \frac{2}{9}[/tex]


   OcultoGalería Personal de koreanoVer perfil de usuarioEnviar mensaje privado
Palmito
Nivel 3


Edad: 32
Registrado: 27 Jul 2010
Mensajes: 52

Carrera: Industrial
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MensajePublicado: Mie Jun 13, 2012 3:21 am  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

La parte a) la saque con las formulas de zilberberg para distribuciones de máximos y mínimos, y luego saco las esperanzas y varianzas con esas nuevas distribuciones. Pero sigo sin entender la parte b). Plantee de todas las formas que dijeron pero debería dar 7/18, y no da. Y eso que es miercoles a las 4 y 10 de la madrugada. ¿Alguien lo saco?


Escorpio Género:Masculino Cabra OfflineGalería Personal de PalmitoVer perfil de usuarioEnviar mensaje privado
altermaster
Nivel 6


Edad: 34
Registrado: 05 Sep 2009
Mensajes: 278

Carrera: Informática
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MensajePublicado: Sab Sep 29, 2012 7:07 pm  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

alguien sabe como hacerlo?????

_________________
....

Capricornio Género:Masculino Serpiente OfflineGalería Personal de altermasterVer perfil de usuarioEnviar mensaje privado
koreano
Nivel 9



Registrado: 15 Jul 2010
Mensajes: 1796

Carrera: No especificada
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MensajePublicado: Sab Sep 29, 2012 7:28 pm  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

Sí, tenés que ingeniartelas para re-escribir lo que te piden como minimos o maximos entre las variables y con arboles de probabilidad condicional. Las distribuciones de minimos y máximos las podés encontrar con las formulas que están en las notas de Grynberg o podés calcularlas a mano pensando (y usando el metodo geométrico del área). Lo complicado del problema es que la función de las variables no es 1:1


   OcultoGalería Personal de koreanoVer perfil de usuarioEnviar mensaje privado
koreano
Nivel 9



Registrado: 15 Jul 2010
Mensajes: 1796

Carrera: No especificada
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MensajePublicado: Mie Oct 10, 2012 11:11 pm  Asunto:  (Sin Asunto) Responder citandoFin de la PáginaVolver arriba

Ok acá va mi resolución. Los datos del problema:

[tex]A \sim B \sim U(0, 1)[/tex]
[tex]W = min(A,B)[/tex]
[tex]Z = max(A,B)[/tex]

Las funciones de distribución de W y Z son[1]:

[tex]F_W(w) = F_A(w) + F_B(w) - F_A(w)F_B(w) = 2F(w) - F(w)^2[/tex]

[tex]F_W(w) = 2w - w^2 \{ w \in [0, 1]\} + 1\{w > 1\}[/tex]


[tex]F_Z(z) = F_A(z)F_B(z) = F(z)^2[/tex]

[tex]F_Z(z) = z^2 \{ z \in [0, 1]\} + 1\{z > 1\}[/tex]

Derivando obtenés las funciones de densidad:

[tex]f_W(w) = 2 - 2w \{w \in [0, 1]\}[/tex]

[tex]f_Z(z) = 2z \{z \in [0, 1]\}[/tex]

Conocido eso, lo que vos querés averiguar es: [tex]E[W|Z > 1/2][/tex]. Una manera es de la formula de esperanza total:

[tex]E[W] = E[W|Z > 1/2]P(Z > 1/2) + E[W|Z < 1/2]P(Z < 1/2)[/tex].

No le voy a dar bola a la igualdad en la comparación porque es todo continuo. En fin, las probabilides y la esperanza de W son fáciles de sacar con las funciones de densidad dadas mas arriba:

[tex]E[W] = \int_0^1 w(2-2w)dw = 1/3[/tex]

[tex]P(Z < 1/2) = \int_0^{1/2} 2z dz = 1/4[/tex]

[tex]P(Z > 1/2) = 1 - P(Z < 1/2) = 3/4[/tex]

La razón por la que usamos la formula de esperanza total es porque podemos calcular [tex]E[W|Z < 1/2][/tex]. Esto lo hacemos desdoblando las funciones max y min en los dos casos posibles:

[tex]E[W|Z < 1/2] = E[min(A,B)|max(A,B) < 1/2][/tex]

Se desdobla en los dos casos, A < B y B < A:

[tex]E[W|Z < 1/2] = E[A|B < 1/2,A<B]P(A < B)[/tex][tex] + E[B|A < 1/2,B<A]P(B < A)[/tex]

Donde por simetría: [tex]P(A < B) = P(B < A) = 1/2[/tex]

Graficando:

Image

Gráficamente se ven los resultados.. o se pueden hacer analíticamente con las integrales:

[tex]E[A|B < 1/2,A<B] = 1/6[/tex] (I)

[tex]E[B|A < 1/2,B<A] = 1/6[/tex] (II)

Entonces reemplazando queda:

[tex]E[W|Z < 1/2] = 1/6[/tex]

Reemplazando todo para atrás en las formulas que teníamos antes:

[tex]E[W] = E[W|Z > 1/2]P(Z > 1/2) + E[W|Z < 1/2]P(Z < 1/2)[/tex]

[tex]\frac{1}{3} = E[W|Z > 1/2]\cdot\frac{3}{4} + \frac{1}{6}\cdot\frac{1}{4}[/tex]

[tex]E[W|Z > 1/2] = \frac{7}{18}[/tex]




Bonus track: codigo de la simulación en Python que verifica que 7/18 es el resultado correcto:

Código:
import random

def u():
    return random.uniform(0,1)

class Avg:
    avg = 0
    num = 0
    def push(self, newval):
        self.avg *= self.num
        self.avg += newval
        self.avg /= (self.num+1)
        self.num += 1

avg = Avg()

for i in range(0,10000000):

    a = u()
    b = u()

    Z = max(a,b)
    W = min(a,b)

   
    if Z > 0.5:
        avg.push(W)
   

print(avg.avg)


Ref:

[1] http://wiki.foros-fiuba.com.ar/_media/materias:61:09:04_-_variables_aleatorias_3_-_funciones.pdf Pag 20-21


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