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Ciencia de Datos e IA Distribuciones conjuntas: dos variables en una sola tabla

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Distribuciones conjuntas: dos variables en una sola tabla

✦ Recorrido completo con una tabla 2x2 resuelta a mano, una densidad conjunta con normalizacion y una discusion de dependencia no lineal · Ciencia de Datos e IA · 11 minutos que valen la pena

Roadwise Consulting

Firmado y verificado · Fernando Castro

Objetivo: Manejar distribuciones conjuntas discretas y continuas: marginales, condicionales, criterio de independencia, covarianza y correlación

11 min 17–99 años
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Distribuciones conjuntas: dos variables en una sola tabla

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Distribuciones conjuntas: dos variables en una sola tabla

Hasta ahora has lanzado una moneda: la conjunta lanza DOS monedas y pregunta por las cuatro combinaciones. Es el salto de una variable a un vector, y ahi vive toda la analitica real: ingreso-y-gastos, horas-de-sueño-y-rendimiento, edad-y-enfermedad. Este objeto trabaja la tabla conjunta a mano: marginales, condicionales, el criterio de independencia y la covarianza como medida de acoplamiento, con la intuición geometrica detras de cada número.

Tabla de doble entrada de distribución conjunta con marginales al borde.
De ahi el nombre "marginal": las sumas se anotan al margen de la tabla.

La tabla conjunta: ejemplo conductor

Estudiemos 100 estudiantes ficticios. X = estudio intensivo (S o No), A = aprobo el examen (o no). La distribución conjunta P(X,Y) asigna probabilidad a cada casilla: aprobar-y-estudiar 0.42, no-aprobar-y-estudiar 0.08, aprobar-sin-estudiar 0.21, no-aprobar-sin-estudiar 0.29. Comprueba que las cuatro suman 1: es la primera condición de toda conjunta discreta.

Marginales y condicionales de la tabla

  1. Paso 1 · Marginal

    MARGINAL de A: suma la columna aprobar por encima de X: P(A) = 0.42 + 0.21 = 0.63. La marginal elimina una variable sumandola: "aprobo, hubiera estudiado o no".

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Independencia, covarianza y correlación

  1. Paso 1 · Probar

    Criterio de independencia: P(S∩A) = P(S)·P(A)? Tenemos 0.42 frente a 0.50·0.63 = 0.315. No coincide: X y A son DEPENDIENTES. Bastaria una casilla que falle para descartar la independencia de toda la tabla.

Paso 1 de 4

Version continua: una densidad conjunta

Problema. Sea f(x,y) = c·x·y en el cuadrado [0,1]x[0,1]. Halla c, las marginales y decide si x e y son independientes.

Solución paso a paso

  1. Paso 1 · Constante

    Normaliza: ∫₀¹∫₀¹ c·xy dx dy = c·(1/2)·(1/2) = c/4 = 1 → c = 4.

Paso 1 de 4

El puente con Bayes

La conjunta es la casa de las dos direcciones de la condicional: P(A|S) = P(S|A)·P(A)/P(S) reorganiza la misma tabla. En una tabla 2x2 TODO esta a la vista: cada condicional es una casilla entre su marginal. Los datos reales son tablas enormes: la conjunta de edad x region x dispositivo es el primer entregable de cualquier analista, antes de cualquier modelo.

Operaciones con conjuntas

  • Dos variables
    • Quitar una variable
      • Marginal: sumar/integrar
      • Fijar una: cortar la tabla
    • Relación
      • Condicional: casilla entre margen
      • Independencia: producto de marginales
    • Acoplamiento
      • Covarianza: signo con escala
      • Correlación: adimensional −1 a 1

Autoexamen cronometrado (20 minutos)

Usa la tabla conductora (S/A) hasta nueva orden.

De la tabla conductora, calcula P(No estudio | No aprob) como probabilidad a dos decimales.

¿Que caracteriza a una tabla de probabilidad JOINT valida?

Covarianza cero implica que las variables son independientes.

Para la densidad conjunta f(x,y) = 4xy en [0,1]x[0,1], calcula E[X] como fracción decimal.

En una tabla de doble entrada, las sumas por fila o columna se llaman distribuciones (se anotaban al margen).

Empareja concepto con su cuenta.

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      Busca dos variables de tu vida con covariance positiva pero dependencia NO lineal (gasto en calefaccion vs temperatura exterior, por ejemplo). Esboza su tabla conjunta 3x3 y decide donde fallaria una correlación de Pearson como única evidencia.

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