8.1 Distribuciones multivariadas
Hasta ahora hemos estudiado distribuciones univariadas y como simular de ellas, sin embargo, es común que un modelo probabilístico involucre más de una variable aleatoria por lo que estudiaremos el concepto de distribuciones de probabilidad multivariadas.
La distribución conjunta sobre un conjunto de variables aleatorias \(\{X_1,...,X_n\}\), que denotamos \(p(x_1,...,x_n)\), asigna probabilidades a todos los eventos determinados por el conjunto de variables aleatorias.
En el caso discreto bivariado, dado las variables aleatorias discretas \(X\) y \(Y\), definimos la función de densidad conjunta como \(f(x,y)=P(X=x, Y=y)\).
Ejemplo. Consideremos una distribución sobre la población de departamentos en renta de Hong Kong, el espacio de resultados es el conjunto de todos los departamentos en la población. En muchas ocasiones buscamos resolver preguntas que involucran más de una variable aleatoria, en este ejemplo nos interesan:
Renta mensual: toma los valores baja (≤1k), media ((1k,5k]), media alta ((5k,12k]) y alta (>12k).
Tipo de departamento: toma 3 valores, público, privado u otros.
La distribución conjunta de variables aleatorias discretas se puede representar por medio de tablas.
| Renta/Tipo | público | privado | otros |
|---|---|---|---|
| baja | 0.17 | 0.01 | 0.02 |
| media | 0.44 | 0.03 | 0.01 |
| media alta | 0.09 | 0.07 | 0.01 |
| alta | 0 | 0.14 | 0.10 |
En el caso continuo bivariado, decimos que la función \(p(x,y)\) es una función de densidad de probabilidad para las variables aleatorias \((X,Y)\) si: 1. \(p(x,y) \geq 0\) para toda \((x,y)\).
\(\int_{-\infty}^{\infty}p(x,y)dxdy=1\).
- Para cualquier conjunto \(A \subset \mathbb{R} \times \mathbb{R}\), \(P((X,Y) \in A) = \int\int_A p(x,y)dxdy\).
Ejemplo. Sean \((X,Y)\) uniformes en el cuadrado unitario, entonces \[ p(x,y) = \left\{ \begin{array}{lr} 1, & 0\leq x \leq 1,0\leq y \leq 1\\ 0, & e.o.c. \end{array} \right. \]
Para encontrar \(P(X < \frac{1}{2}, Y<\frac{1}{2})\), esto es la probailidad del evento \(A=\{X<1/2, Y<1/2\}\). La integral de \(p\) sobre este subconjunto corresponde, en este caso, a calcular el área del conjunto \(A\) que es igual a \(\frac{1}{4}\).
De la distribución conjunta \(p(x_1,...,x_n)\) podemos obtener la distribución de únciamente una variable aleatoria \(X_j\), donde \(X_j \in \{X_1,...,X_n\}\), la llamamos la distribución marginal de \(X_j\).
Sea \(\{X_1,...,X_n\}\) un conjunto de variables aleatorias con distribución conjunta \(p(x_1,...,x_n)\), la distribución marginal de \(X_j\) (\(j \in \{1,...,n\}\)) se define como, \[p_{X_j}(x_j) = \sum_{x_1,...,x_{j-1},x_{j+1},...,x_n}p(x_1,...,x_n)\mbox{ en el caso discreto,}\] \[p_{X_j}(x_j) = \int_{x_1,...,x_{j-1},x_{j+1},...,x_n}p(x_1,...,x_n)dx_1,...,dx_n\mbox{ en el caso continuo}\]
Ejemplo. Retomando el problema de los departamentos, ¿Cuál es la probabilidad de que un departamento elegido al azar tenga renta baja?
Probabilidad condicional
Sean \(A\), \(B\) dos eventos, con \(P(B)>0\), la probabilidad condicional de \(A\) dado \(B\) es
\[P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)}\]
Ejemplo. ¿Cuál es la probabilidad de que un departamento privado tenga renta baja? ¿Cómo se compara con la probabilidad de que la renta sea baja (desconozco el tipo de departamento)?
La noción de probabilidad condicional se extiende a distribuciones condicionales:
Sean \(X\), \(Y\) dos variables aleatorias con función de densidad conjunta \(p(x,y)\), entonces la función de densidad condicional de \(X\) dado \(Y=y\), para toda \(y\) tal que \(p_Y(y) > 0\), se define como \[p_{X\vert Y}(x\vert y) = \frac{p(x, y)}{p_Y(y).}\]
Ejemplo. ¿Cuál es la distribución condicional de renta dado tipo
privado? Para obtener toda la distribución condicional calculamos los dos casos
restantes (renta media, media alta y alta).
Vale la pena destacar que una distribución condicional es una distribución de probabilidad. En el ejemplo anterior, notemos que cada renglón de la tabla probabilidades suman uno, son no negativas y menores que uno.
Probabilidad Total
Sean \(E\), \(F\) dos eventos entonces, \[P(E) = P(E\vert F)P(F) + P(E\vert F^c)P(F^c).\] De manera más general, sean \(F_i\) \(i = 1,...,n\) eventos mutuamente excluyentes cuya unión es el espacio muestral, entonces \[P(E) = \sum_{i=1}^n P(E\vert F_i)P(F_i).\]
Ejemplo. Supongamos que una aseguradora clasifica a la gente en tres grupos de acuerdo a su nivel de riesgo: bajo, medio y alto. De acuerdo a los registros, las probabilidades de incurrir en un accidente en un laspo de un año son \(0.05\), \(0.15\) y \(0.30\) respectivamente. Si el \(20\%\) de la población se clasifica en riesgo bajo, \(50\%\) en medio y \(30\%\) en alto, ¿qué proporción de la población tiene un accidente en un año dado?
Para variables aleatorias tenemos:
Sean \(X\), \(Y\) dos variables aleatorias, podemos expresar la distribución marginal de \(X\) como: \[p_X(x) = \sum_{y} p_{X \vert Y}(x\vert y)p_Y(y).\]
Supongamos que ruedo un dado, si observo un número
par lanzo una moneda justa
(la probabilidad de observar águila es la misma que la de observar sol), si el
dado muestra un número impar lanzo una moneda sesgada en la que la probabilidad
de observar águila es \(0.9\). Si observo sol, ¿Cuál es la probabilidad de que
haya lanzado la moneda sesgada?
El ejercicio anterior introduce la noción de probabilidad inversa: inicialmente conozco la probabilidad de observar sol condicional a que la moneda es sesgada pero ahora me interesa conocer la probabilidad de que haya lanzado una moneda sesgada una vez que observé un sol en el volado.
Regla de Bayes
La regla de Bayes es una consecuencia de la definición de probabilidad condicional.
Sean \(F_i\) y \(i = 1,...,n\) eventos mutuamente excluyentes cuya unión es el espacio muestral, entonces \[P(F_j\vert E) = \frac{P(E\vert F_j)P(F_j)}{\sum_{i=1}^n P(E\vert F_i)P(F_i)}\] esta identidad se conoce como la regla de Bayes.
Ejemplo. En el contexto del ejemplo de los seguros ahora nos hacemos la siguiente pregunta: si un asegurado tuvo accidentes en 2013, ¿cuál es la probabilidad de que clasifique en riesgo bajo?
La intuición es engañosa:
En estudios en Alemania y EUA, investigadores
le pidieron a médicos que estimaran la probabilidad de que una mujer
asintomática entre los \(40\) y \(50\) años tuviera cáncer de mama si su mamograma
era positivo. Se les explicó que el \(7\%\) de los mamogramas indican cáncer cuando
no lo hay (falsos positivos). Adicional mente, se le explicó a los médicos que
la incidencia de cáncer de mama en ese grupo de edad es \(0.8\%\) y la tasa de
falsos negativos de \(10\%\). En Alemania, un tercio de los médicos determinaron
que la probabilidad era cercana al \(90\%\) y la mediana de las estimaciones fue
\(70\%\). En EUA \(95\) de \(100\) médicos estimaron que la probabilidad rondaba el \(75\%\).
¿Cómo determinas la probabilidad de que una mujer con mamograma positivo tenga
cáncer?
Al igual que con probabilidad condicional, la Regla de Bayes tiene una definición análoga para variables aleatorias.
Sean \(X\), \(Y\) dos variables aleatorias, \[p_{X\vert Y}(x\vert y) = \frac{p_{Y\vert X}(y\vert x)p_X(x)}{p_Y(y)}.\]
Supongamos ahora que una compañía de
seguros divide a la gente en dos clases: propensos a accidente (30% de las
personas) y no propensos a accidente. En un año dado aquellos propensos a
accidentes sufren un accidente con probabilidad 0.4, mientras que los del otro
grupo sufren un accidente con probabilidad 0.2. ¿Cuál es la probabilidad de que
un asegurado tenga un accidente en su segundo año condicional a que sufrió un
accidente en el primer año?
Una consecuencia de la regla de Bayes es que cualquier distribución multivariada sobre \(n\) variables \(X_1,X_2,...X_n\) se puede expresar como:
\[p(x_1,x_2,...x_n) = p_{X_1}(x_1)p_{X_2\vert X_1}(x_2\vert x_1)p_{X_3\vert X_1X_2}(x_3\vert x_1x_2)···p_{X_n\vert X_1...X_{n-1}}(x_n\vert x_1...x_{n-1})\] esta igualdad se conoce como regla de la cadena.
Nótese que esta regla funciona para cualquier ordenamiento de las variables aleatorias.
Independencia
Los eventos \(E\), \(F\) son independientes sí y solo sí \[P(EF) = P(E)P(F)\]
De la definición de independencia se sigue que \(P(E\vert F) = P(E)\). Esto es, los eventos \(E\) y \(F\) son independientes si saber que uno de ellos ocurrió no afecta la probabilidad del otro. Utilizaremos la notación \(E\perp F\) que se lee “\(E\) es independiente de \(F\)”.
Dos variables aleatorias \(X\), \(Y\), son independientes sí y sólo sí \[p(x,y) = p_X(x)p_Y(y)\]
Más aún, \(X\) y \(Y\) son independientes sí y sólo sí \(p(x,y) \propto g(x)h(y)\), por lo que para demostrar independecia podemos omitir las constantes en la factorización de las densidades
Similar a la independencia en eventos, la independencia de variables aleatorias implica que \(p_{X\vert Y}(x\vert y) = p_X(x)\), esto es, \(Y = y\) no provee información sobre \(X\).
Ejemplo. Consideremos la función de densidad conjunta \(p(x,y) = \frac{1}{384} x^2y^4e^{-y-(x/2)}\), \(x>0\), \(y>0\), ¿\(X\) y \(Y\) son independientes?
Podemos definir \[ g(x) = \left\{ \begin{array}{lr} x^2e^{-x/2} & : x > 0\\ 0 & : x \le 0 \end{array} \right. \] y \[ h(y) = \left\{ \begin{array}{lr} y^4e^{-y} & : y > 0\\ 0 & : y \le 0 \end{array} \right. \] entonces \(p(x,y) \propto g(x)h(y)\), para toda \(x\), \(y\) \(\in \mathbb{R}\) y concluímos que \(X\) y \(Y\) son independientes.
**Ejemplo.*. Si la densidad conjunta de \(X\) y \(Y\) está dada por: \[ p(x, y) = \left\{ \begin{array}{lr} 2 & : 0 < x < y, 0 < y < 1\\ 0 & : e.o.c. \end{array} \right. \]
¿\(X\) y \(Y\) son independientes?
Ejercicio. Recordando el ejemplo de departamentos en Hong Kong, veamos si Renta y Tipo son independientes, para esto comparemos \(p(renta|tipo)\) y \(p(renta)\).
8.1.0.1 Independencia condicional
La independencia de eventos o variables aleatorias es poco común en la práctica, más frecuente es el caso en que dos eventos son independientes dado un tercer evento.
Ejemplo. En una competencia de velocidad, cada atleta se somete a dos pruebas de dopaje que buscan detectar si el deportista ingirió una substania prohibida. La prueba A consiste en un examen de sangre y la prueba B en un exámen de orina, cada prueba se realiza en un laboratorio distinto y no hay intercambio de información entre los laboratorios. Es razonable pensar que los resultados de los dos exámenes no son independientes. Ahora, supongamos que sabemos que el atleta consumió la substancia prohibida, en este caso podemos argumentar que conocer el resultado de la prueba A no cambia la probabilidad de que el atleta salga positivo en la prueba B. Decimos que el resultado de la prueba B es condicionalmente independiente del resultado de la prueba A dado que el atleta consumió la substancia.
Sean \(A\), \(B\) y \(C\), tres eventos decimos que \(A\) es independiente de \(B\) condicional a \(C\) (\(A \perp B \vert C\)) si, \[ P(A,B\vert C) = P(A\vert C)P(B\vert C)\]
Similar al caso de independencia, \(A\) y \(B\) son condicionalmente independientes dado \(C\) sí y solo sí \(P(A \vert B,C) = P(A \vert C)\), esto es, una vez que conocemos el valor de \(C\), \(B\) no proporciona información adicional sobre \(A\).
Ejemplo. Retomemos el ejercicio de asegurados. En la solución de este ejercicio utilizamos que \(P(A_2|AA_1) = 0.4\) y que \(P(A_2|A^cA_1) = 0.2\), al establecer esa igualdad estamos asumiendo que \(A_2\) (el asegurado tiene un accidente en el año 2) y \(A_1\) (el asegurado tiene un accidente en el año 1) son eventos condicionalmente independientes dado \(A\) (el asegurado es propenso a accidentes): \(P(A_2|AA_1) = P(A_2|A) = 0.4\) y \(P(A_2|A^cA_1) = P(A_2|A^c) = 0.2\).
En el caso de variables aleatorias definimos independencia condicional como sigue.
Sean \(X\), \(Y\) y \(Z\), tres variables aleatorias decimos que \(X\) es independiente de \(Y\) condicional a \(Z\) (\(X \perp Y \vert Z\)) si y sólo sí, \[p(x,y\vert z) = p_{X\vert Z}(x\vert z)p_{Y\vert Z}(y\vert z).\]
Y tenemos que \(X\) es independiente de \(Y\) condicional a \(Z\) sí y sólo sí, \(p(x,y,z) \propto g(x,z)h(y,z)\).
Ejemplo. Supongamos que ruedo un dado, si observo un número par realizo dos lanzamientos de una moneda justa (la probabilidad de observar águila es la misma que la de observar sol), si el dado muestra un número impar realizo dos lanzamientos de una moneda sesgada en la que la probabilidad de observar águila es 0.9. Denotemos por \(Z\) la variable aleatoria asociada a la selección de la moneda, \(X_1\) la correspondiente al primer lanzamiento y \(X_2\) la correspondiente al segundo. Entonces, \(X_1\) y \(X_2\) no son independientes, sin embargo, son condicionalmente independientes (\(X_1 \perp X_2 \vert Z\)), puesto que una vez que se que moneda voy a lanzar el resultado del primer lanzamiento no aporta información adicional para el segundo lanzamiento. Calcularemos la distribución conjunta y la distribución condicional de \(X_2\) dado \(X_1\).
La distribución conjunta esta determinada por la siguiente tabla:
| Z | X1 | X2 | P(Z,X1,X2) |
|---|---|---|---|
| justa | a | a | 0.125 |
| justa | a | s | 0.125 |
| justa | s | a | 0.125 |
| justa | s | s | 0.125 |
| ses | a | a | 0.405 |
| ses | a | s | 0.045 |
| ses | s | a | 0.045 |
| ses | s | s | 0.005 |
La distribución condicional \(p(X_2|X_1)\) es,
| X1/X2 | a | s | . |
|---|---|---|---|
| a | 0.757 | 0.243 | 1 |
| s | 0.567 | 0.433 | 1 |
y la distribución condicional \(p(X_2|X_1,Z)=p(X_2|Z)\) es,
| X1/X2 | Z | a | s | . |
|---|---|---|---|---|
| a | par | 0.5 | 0.5 | 1 |
| s | par | 0.5 | 0.5 | 1 |
| a | impar | 0.9 | 0.1 | 1 |
| s | impar | 0.9 | 0.1 | 1 |
En este punto es claro que \(X \perp Y \vert Z\) no implica \(X \perp Y\), pues como vimos en el ejemplo de las monedas \(X_1 \perp X_2 \vert Z\) pero \(X_1 \not \perp X_2\). Más aún, \(X \perp Y\) tampoco implica \(X \perp Y \vert Z\).
La independencia condicional tiene importantes consecuencias, por ejemplo, si \(X\) es independiente de \(Y\) dado \(Z\) entonces, \[p(x,y,z) = p_Z(z)p_{X\vert Z}(x\vert z)p_{Y\vert Z}(y\vert z).\]
Esta expresión de la densidad conjunta es similar a la que obtendríamos usando la regla de la cadena; sin embargo, el número de parámetros necesarios bajo esta representación es menor lo que facilita la estimación.