Dos variables no son dos listas aisladas: importa qué pares pueden ocurrir juntos. Dibujaremos el soporte antes de integrar. Así veremos de dónde salen los límites, por qué una marginal puede dejar de ser uniforme y cómo una transformación estira, pliega o agrupa la probabilidad.
Si necesitas repasar:
1. La conjunta asigna pesos a combinaciones completas
El vector (X, Y) es una función medible con valores en R². Su ley responde preguntas sobre rectángulos y otras regiones, como X+Y≤s.
En el caso discreto sumamos masas de pares.
Si existe una densidad conjunta f≥0 con integral doble uno, P((X, Y)∈R) es su integral sobre R. Tener marginales con densidad no garantiza una densidad bidimensional: una relación determinista puede concentrar toda la masa en una curva de área cero.
Una tabla distingue pares que dan la misma suma
P(0,0)=0,1; P(0,1)=0,2; P(1,0)=0,3; P(1,1)=0,4.
Total
Las cuatro masas suman uno.
Una región
X+Y=1 reúne (0,1) y (1,0): probabilidad 0,5.Acumulada
F(0,5;0,5) solo incluye (0,0), así vale 0,1.
La conjunta permite reunir pares según la pregunta.
Los dos pares de suma uno son distintos y aquí tampoco tienen el mismo peso.
Marginales continuas con conjunta singular
X uniforme en [0,1] y Y=X.
Marginales
Ambas variables tienen densidad uno en [0,1].
Soporte conjunto
La pareja siempre está en la diagonal y=x.Área
La diagonal tiene área cero: si hubiera densidad conjunta respecto al área, su integral allí sería cero, pero la masa es uno.
No existe densidad conjunta bidimensional en este ejemplo.
La ley conjunta sí existe; lo que falla es representarla mediante una densidad de área.
2. Marginalizar suma toda una coordenada, respetando el soporte
Se elimina una coordenada acumulando todas sus posibilidades. Tonelli justifica estas integraciones no negativas y que las marginales integren uno.
Una densidad constante dentro del triángulo no produce dos marginales constantes.
La marginal de X mide una sección vertical
f(x, y)=2 en 0<y<x<1, cero fuera.
Normalizar
El área del triángulo es 1/2 y la masa 2·1/2=1.Integrar en y
Para 0<x<1, fₓ(x)=∫₀ˣ2dy=2x.Verificar
∫₀¹2x dx=1.
fₓ(x)=2x en (0,1), cero fuera.
Las secciones son más largas cuanto mayor es x: por eso la marginal crece.
La otra marginal usa otros límites
Misma conjunta triangular.
Fijar y
El punto debe satisfacer y<x<1.Integrar en x
fᵧ(y)=∫ de y a 1 de 2 dx=2(1−y).Comprobar una franja
P(Y>1/2)=∫ de 1/2 a 1 de 2(1−y)dy=1/4.
fᵧ(y)=2(1−y) en (0,1).
Integrar de cero a uno sin respetar y<x habría añadido una región imposible.
3. Independencia exige factorizar la ley completa, incluido el soporte
X, Y son independientes si P(X∈A, Y∈B)=P(X∈A)P(Y∈B) para todos los borelianos A, B. Si existen densidades, equivale a f(x, y)=fₓ(x)fᵧ(y) casi en todas partes, tomando cada función cero fuera de su soporte.
No basta una igualdad en un punto. Tampoco basta que la densidad conjunta sea constante: una región triangular puede imponer una restricción entre las dos variables. Las marginales por separado no describen esa relación.
Un rectángulo uniforme sí factoriza
f=1/6 en [0,2]×[0,3].
Marginal X
Integrar una altura 3 da fₓ=1/2.Marginal Y
Integrar una anchura 2 da fᵧ=1/3.Producto
(1/2)(1/3)=1/6 en todo el rectángulo y cero fuera.
X e Y son independientes.
La forma rectangular del soporte y el producto de marginales se han comprobado juntos.
El triángulo relaciona las coordenadas
f=2 en 0<y<x<1.
Marginales
P(X>1/2)=3/4 y P(Y>1/2)=1/4.Conjunta
Si Y>1/2, ya necesariamente X>1/2: la intersección pesa 1/4.Producto
(3/4)(1/4)=3/16, distinto de 1/4.
No son independientes.
Basta una pareja de sucesos que incumpla el producto para refutar la independencia.
4. La densidad condicionada normaliza una sección, sin dividir por un punto nulo
Con conjunta y fₓ(x)>0, una versión de la densidad de Y dado X=x es f(y|x)=f(x, y)/fₓ(x). Integra uno en y. Esta fórmula describe la distribución sobre una sección del soporte.
No es P(Y∈B, X=x)/P(X=x): para una X absolutamente continua ese cociente sería 0/0. Es una versión de distribución condicionada definida para casi todo x relevante. Donde fₓ=0, esta fórmula no fija un valor y no se divide.
Una sección del triángulo se vuelve uniforme
f=2 en 0<y<x<1; condicionamos en x=0,6.
Marginal
fₓ(0,6)=1,2.Dividir
f(y|0,6)=2/1,2=5/3 para 0<y<0,6.Franja
P(Y≤0,3|X=0,6)=(5/3)·0,3=1/2.
La sección es uniforme entre 0 y 0,6.
La integral sobre toda la sección es (5/3)·0,6=1; no se ha dividido por una masa puntual.
El soporte condicionado cambia con x
Mismo triángulo; compara x=0,2 y x=0,8 para preguntar Y≤0,4.
En x=0,2
Toda la sección satisface Y≤0,4, así la probabilidad es 1.En x=0,8
Solo media sección lo satisface:0,4/0,8=1/2.Interpretar
La información sobre X cambia qué valores de Y quedan disponibles.
La distribución condicionada no es constante en x.
Ese cambio concuerda con la dependencia que ya detectamos mediante sucesos.
5. El método de la acumulada encuentra preimágenes antes de usar fórmulas
En el caso discreto se suman masas de todas las preimágenes. En el continuo se identifica primero el conjunto de valores de X que conduce al resultado.
El método no necesita una inversa global. Permite descubrir el soporte y los posibles saltos antes de derivar. Una transformación no crea ni destruye masa total: la redistribuye en otra escala o agrupa valores que antes distinguíamos.
Un cuadrado agrupa dos valores distintos
X toma −2,0,2 con masas 1/4,1/2,1/4; Z=X².
Mapa
−2 y 2 van a 4;0 va a 0.
Agrupar
P(Z=4)=1/4+1/4=1/2.Completar
P(Z=0)=1/2; las dos masas suman uno.
Z tiene dos valores,0 y 4, equiprobables.
La transformación cambió la lista de valores y reunió ambas ramas del cuadrado.
Una transformación creciente sin misterio de jacobianos
X uniforme en [1,3], Z=ln X.
Soporte
0≤Z≤ln3.Invertir el suceso
P(ln X≤z)=P(X≤eᶻ)=(eᶻ−1)/2 dentro del soporte.Derivar
fz(z)=eᶻ/2 para 0<z<ln3.
La nueva densidad es eᶻ/2 en su soporte.
Su integral es (3−1)/2=1; el factor procede de la nueva escala, no de cambiar solo el argumento.
6. Un mapa invertible ajusta áreas mediante el determinante de la inversa
Si Z=T(W) y T es una biyección C¹ entre regiones con inversa C¹ y determinante no nulo, el cambio de variables da fz(z)=fw(T⁻¹z)|det DT⁻¹(z)|. El soporte también se transforma. El valor absoluto elimina el signo de orientación.
La razón geométrica es conservación de masa: una pequeña región ampliada a un área mayor debe recibir una densidad menor. Se usa el determinante de la inversa, o el recíproco absoluto del directo evaluado en la preimagen.
Estirar por dos factores distintos
(U, V) uniforme en el cuadrado unidad; X=2U, Y=3V.
Nueva región
Rectángulo [0,2]×[0,3], área 6.
Inversa
u=x/2, v=y/3; determinante 1/6.Densidad
f(x, y)=1/6 dentro y cero fuera.
El área se multiplica por 6 y la densidad se divide por 6.
Área por densidad sigue siendo uno.
Cambiar a suma y diferencia
(X, Y) uniforme en el cuadrado unidad; S=X+Y, D=X−Y.
Inversa
x=(s+d)/2, y=(s−d)/2.Jacobian
Su determinante es −1/2; se usa el valor absoluto 1/2.
Soporte
0<s+d<2 y 0<s−d<2: el rombo del dibujo.
La conjunta de (S, D) vale 1/2 en el rombo.
El rombo tiene área 2: la masa es uno. El signo negativo solo indica cambio de orientación.
7. Si hay varias ramas, sumamos solo las que pertenecen al soporte
Para y=h(x) con ramas monótonas regulares, cada raíz xᵢ con h(xᵢ)=y aporta fₓ(xᵢ)/|h′(xᵢ)|. Se suman las contribuciones de las raíces que realmente están en el soporte. La fórmula vale en valores regulares y representa la densidad casi en todas partes.
Los puntos críticos requieren cuidado: una densidad transformada puede crecer sin límite cerca de ellos y seguir siendo integrable. Si h aplasta un intervalo de masa positiva en un solo punto, también puede aparecer un átomo, fuera de una descripción puramente por ramas regulares.
Un soporte desigual hace desaparecer una rama
X uniforme en [−1,2], Y=X².
Para 0<y<1
Están las dos raíces ±√y. Cada una aporta (1/3)/(2√y); total 1/(3√y).
Para 1<y<4
Solo +√y pertenece al soporte; densidad 1/(6√y).
Normalizar
Las integrales de ambas franjas son 2/3 y 1/3.
La densidad tiene dos expresiones según qué raíces sigan disponibles.
Mantener dos ramas hasta y=4 inventaría resultados negativos menores que −1.
Doblar una ley simétrica por el valor absoluto
X normal estándar, Y=|X|.
Preimágenes
Para y>0, son +y y −y.Derivadas
Las dos ramas tienen derivada de módulo uno.
Simetría
fy(y)=φ(y)+φ(−y)=2φ(y), para y>0.
Y tiene densidad 2φ(y) en la semirrecta positiva.
Su integral es uno y no hay átomo en cero, porque X no tenía masa en ese punto.
8. Para una suma añadimos una coordenada y después la eliminamos
S=X+Y reduce dos coordenadas a una, así no es una biyección bidimensional por sí sola. Añadimos V=X: la inversa es x=v, y=s−v y su determinante absoluto vale uno.
Solo si X e Y son independientes podemos factorizar f(v, s−v)=fₓ(v)fᵧ(s−v), obteniendo convolución. El tramo de integración satisface simultáneamente los dos soportes. Con leyes singulares se vuelve a la distribución o a otro método que no suponga densidad conjunta.
Encontrar el tramo común de dos uniformes
X, Y independientes y uniformes en [0,1].
Restricciones
0≤v≤1 y 0≤s−v≤1.Intersección
max(0, s−1)≤v≤min(1, s).Integrar
El integrando vale uno: fs es la longitud de ese tramo.
fs(s)=s si 0<s<1;2−s si 1≤s<2; cero fuera.
El dibujo muestra longitudes 1/2,1 y 1/2 para s=0,5;1;1,5.
La misma marginal no permite usar convolución sin independencia
X uniforme en [0,1], Y=X.
Dependencia
La conjunta vive en una diagonal y no tiene densidad de área.
Suma directa
S=2X.Acumulada
P(S≤s)=s/2 en [0,2], así la densidad es 1/2.
La suma es uniforme en [0,2], no triangular.
Las marginales de X e Y eran uniformes, pero no independientes.
9. La forma triangular se interpreta con áreas, no con masas de puntos
Para la suma de dos uniformes independientes en [0,1], la densidad sube de cero a uno y vuelve a cero en dos. Las dos mitades tienen área 1/2.
La distribución de una suma tampoco determina toda la dependencia. Algunas leyes conjuntas diferentes pueden producir la misma suma. Para demostrar independencia hay que comprobar la ley conjunta completa, como hicimos antes.
Calcular una probabilidad bajo el triángulo
S suma dos uniformes independientes en [0,1]; calcula P(S≤1/2).
Densidad relevante
En esa franja fs(s)=s.Área
∫ de 0 a 1/2 de s ds=(1/2)²/2.Resultado
P(S≤1/2)=1/8.
El intervalo pesa 1/8.
No se toma fs(1/2)=1/2 como si fuese la probabilidad acumulada.
Una suma triangular también puede venir de variables dependientes
f(x, y)=2 en 0<y<x<1.
Restricciones con v=x
0<s−v<v<1 exige s/2<v<min(s,1).Integrar
Para 0<s<1,2(s−s/2)=s; para 1<s<2,2(1−s/2)=2−s.Comparar
La misma densidad triangular aparece aunque X e Y no eran independientes.
La ley de S coincide con la suma independiente anterior.
El resultado no recupera las marginales ni borra la dependencia de la conjunta original.
10. La comprobación final revisa región, ramas y masa total
Siempre se especifica soporte, no negatividad e integral uno. Las marginales también deben normalizarse. Un determinante invertido o una raíz olvidada suele fallar en ese control, antes de cualquier cálculo de probabilidad posterior.
Los cambios que reducen dimensión y las relaciones deterministas no se fuerzan dentro de la fórmula de una biyección. Se escoge el método según la ley disponible: sumas de masas, acumuladas, densidad conjunta regular o una descripción singular.
Detectar un jacobiano directo usado al revés
Un cuadrado uniforme se estira a un rectángulo de área 6; se propone densidad 6.
Masa propuesta
Área 6 por altura 6 da 36.
Contradicción
Una probabilidad total no puede ser 36.
Corregir
La densidad correcta es 1/6, el determinante absoluto de la inversa.
El control de masa descubre el error de orientación del cambio de escala.
No se corrige el soporte para salvar una altura equivocada: ambos vienen determinados por la transformación.
Una relación puede convertir la suma en un átomo
X uniforme en [0,1], Y=1−X.
Marginales
Ambas son uniformes en [0,1].
Relación
S=X+Y=1 para todo resultado.Ley de S
Hay masa uno en el punto 1, no una densidad ordinaria en una franja.
La suma tiene una ley degenerada en 1.
Las mismas marginales dieron suma triangular, uniforme o constante según la relación conjunta.
Ahora lo resolvemos de principio a fin.
EJEMPLO RESUELTO 1
Un rectángulo uniforme
f_(X,Y)=1/2 en [0,1]×[0,2]. Halla f_X.
Datos
La conjunta vale 1/2 en [0,1]×[0,2] y cero fuera.
Fijar x
Si 0≤x≤1, todos los y entre 0 y 2 son posibles.Marginalizar
fₓ(x)=∫₀²(1/2)dy=1.Fuera del soporte
Si x no pertenece a [0,1], la conjunta es cero para todo y, así fₓ=0.
Identificar
X es uniforme en [0,1].
Comprobar
∫₀¹1dx=1; la otra marginal es 1/2 en [0,2] y ambas recuperan el producto conjunto.
X uniforme en [0,1].
∫₀¹1dx=1. Integrar respecto a x daría f_Y=1/2 en [0,2], y el producto de ambas marginales recupera esta conjunta.
EJEMPLO RESUELTO 2
Escalar una uniforme
X uniforme en [0,1] y Y=2X. Halla la densidad de Y.
Transformación
Y=2X con X uniforme en [0,1].Soporte
Y pertenece a [0,2].
Acumulada
Para 0≤y≤2, Fᵧ(y)=P(X≤y/2)=y/2.Derivar
fᵧ(y)=1/2 en el interior, cero fuera.Cambio inverso
Equivalentemente, x=y/2 tiene derivada 1/2, que multiplica la densidad original uno.
Normalizar
La base 2 por altura 1/2 da masa uno. Los puntos extremos no añaden átomos.
f_Y=1/2 en [0,2], cero fuera.
Para 0≤y≤2, F_Y(y)=P(X≤y/2)=y/2. Su derivada coincide con la densidad obtenida.
Los símbolos que hemos usado
- P_(X,Y)
- Ley del vector aleatorio (X,Y), que asigna probabilidades a conjuntos de R².
- f_(X,Y)(x,y)
- Densidad conjunta respecto a área cuando existe.
- f_X,f_Y
- Densidades marginales de cada componente.
- f_(Y|X)(y|x)
- Densidad condicionada obtenida mediante la razón conjunta/marginal donde f_X(x)>0.
- T y T⁻¹
- Transformación de coordenadas aleatorias e inversa en la región considerada.
- |det D(T⁻¹)|
- Factor de volumen del cambio inverso usado en la densidad transformada.
- S=X+Y
- Suma cuya densidad se obtiene integrando sobre pares con x+y=s.
Ahora te toca a ti.
Tienes cinco ejercicios. Inténtalos; las pistas te ayudan si te atascas.
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