distribucion multivariada

INSTITUTO POLITECNICO NACIONAL

UNIDAD PROFESIONAL CULHUACAN
INGENIERIA EN COMUNICACIONES Y ELECTRONICA

COMUNICACIONES ANALOGICAS

DISTRIBUCION GAUSSIANA

PROFESOR
ANDRADE PONCE JUANRICARDO

ALUMNOS
JIMENEZ VELAZQUEZ FERNANDO


GRUPO 4EV3


15/ENERO/2015

DISTRIBUCION GAUSSIANA
En teoría de la probabilidad y la estadística, la distribución normal multivariante odistribución gaussiana multivariante, es una generalización de la distribución normal de una sola dimensión a dimensiones más altas. Una posible definición es que un vector aleatorio se dice que es x-variablenormalmente distribuida si cada combinación lineal de sus componentes x tiene una distribución normal univariante. Sin embargo, su importancia se deriva principalmente del multivariado teorema dellímite central. La distribución normal multivariante se utiliza a menudo para describir, al menos aproximadamente, cualquier conjunto de variables aleatorias con valores reales correlacionados cada uno deellos grupos en torno a un valor medio.
En este caso, puede hablarse de una distribución de probabilidad multivariada, tal función puede tomar cualquier forma siempre y cuando la integración osumatoria de todos los posibles resultados se normalicen en uno.

Cuando hay más de una variable aleatoria presente (es decir, X, Y), siempre está la posibilidad de que de alguna manera esténrelacionadas.


De la ecuación anterior se puede sacar las siguientes conclusiones para la distribución gaussiana bivariada.

1.-La distribución gaussiana bivariada depende sólo de los momentos de primer ysegundo orden de las variables aleatorias, por lo tanto solo se requerirán la varianza y la covarianza.
Varianza de X
Covarianza de X y Y

2.-Todas las FDP (función de densidad deprobabilidad) individuales son gaussianas ya que si sustituimos la ecuación de las FDP en la ecuación de distribución gaussiana el resultado sería:
=
(Ecuación fdp)


(Ecuación gaussiana)...