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ASPteaching · Oct 21, 2024 · 5573343 · 5573343
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diff --git a/04-vectoresAleatorios.Rmd b/04-vectoresAleatorios.Rmd
@@ -59,7 +59,7 @@ Fijémonos también que, como en el caso univariante, la función que _transport
 
 ### Función de distribución bivariante
 
-La función de distribución  conjunta de $X$ y $Y$, $F$, es una generalización inmediata del caso univariado i se define como:
+La función de distribución  conjunta de $X$ y $Y$, $F$, es una generalización inmediata del caso univariado y se define como:
 
 $$
 F(x, y) = P\{w \in \Omega \mid X(w) \leq x, Y(w) \leq y\} = P[X \leq x, Y \leq y]
@@ -68,7 +68,6 @@ $$
 Como en el caso univariante, esta es la función que define la forma en que podemos calcular probabilidades sobre los valores de las variables, en este caso de dimensión 2.
 
 ::::{.ejemplo}
-Vamos a modificar el ejemplo para que las variables tengan un significado concreto relacionado con bioestadística.
 
 ### Ejemplo: Distribución conjunta del estado de infección y activación de células
 
@@ -631,6 +630,11 @@ $$
 Podemos calcular la distribución condicional de $X$ dado que $Y = 180$ cm, y mostrar cómo cambia la distribución de $X$ bajo esta condición:
 
 ```{r}
+# Valores originales
+mu <- c(100, 50)
+sigma <- c(15, 10)
+rho <- 0.5
+
 # Condicionar X dado Y = 180
 y_cond <- 180
 mu_cond <- mu[1] + 0.6 * (10/7) * (y_cond - mu[2])

diff --git a/docs/404.html b/docs/404.html
@@ -23,7 +23,7 @@
 <meta name="author" content="Alex Sanchez Pla y Santiago Pérez Hoyos" />
 
 
-<meta name="date" content="2024-10-20" />
+<meta name="date" content="2024-10-21" />
 
   <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
   <meta name="apple-mobile-web-app-capable" content="yes" />

diff --git a/docs/_main.pdf b/docs/_main.pdf
diff --git a/docs/_main.tex b/docs/_main.tex
@@ -124,7 +124,7 @@
 
 \title{Fundamentos de Inferencia Estadistica}
 \author{Alex Sanchez Pla y Santiago Pérez Hoyos}
-\date{2024-10-20}
+\date{2024-10-21}
 
 \begin{document}
 \maketitle
@@ -3669,16 +3669,14 @@ \subsubsection{Variable aleatoria bivariante}\label{variable-aleatoria-bivariant
 
 \subsubsection{Función de distribución bivariante}\label{funciuxf3n-de-distribuciuxf3n-bivariante}
 
-La función de distribución conjunta de \(X\) y \(Y\), \(F\), es una generalización inmediata del caso univariado i se define como:
+La función de distribución conjunta de \(X\) y \(Y\), \(F\), es una generalización inmediata del caso univariado y se define como:
 
 \[
 F(x, y) = P\{w \in \Omega \mid X(w) \leq x, Y(w) \leq y\} = P[X \leq x, Y \leq y]
 \]
 
 Como en el caso univariante, esta es la función que define la forma en que podemos calcular probabilidades sobre los valores de las variables, en este caso de dimensión 2.
 
-Vamos a modificar el ejemplo para que las variables tengan un significado concreto relacionado con bioestadística.
-
 \subsubsection{Ejemplo: Distribución conjunta del estado de infección y activación de células}\label{ejemplo-distribuciuxf3n-conjunta-del-estado-de-infecciuxf3n-y-activaciuxf3n-de-cuxe9lulas}
 
 Supongamos que estamos observando dos características de células en un experimento de inmunología. Las variables que describen las células son:
@@ -4401,6 +4399,11 @@ \subsubsection{Distribuciones Condicionales}\label{distribuciones-condicionales-
 
 \begin{Shaded}
 \begin{Highlighting}[]
+\CommentTok{\# Valores originales}
+\NormalTok{mu }\OtherTok{\textless{}{-}} \FunctionTok{c}\NormalTok{(}\DecValTok{100}\NormalTok{, }\DecValTok{50}\NormalTok{)}
+\NormalTok{sigma }\OtherTok{\textless{}{-}} \FunctionTok{c}\NormalTok{(}\DecValTok{15}\NormalTok{, }\DecValTok{10}\NormalTok{)}
+\NormalTok{rho }\OtherTok{\textless{}{-}} \FloatTok{0.5}
+
 \CommentTok{\# Condicionar X dado Y = 180}
 \NormalTok{y\_cond }\OtherTok{\textless{}{-}} \DecValTok{180}
 \NormalTok{mu\_cond }\OtherTok{\textless{}{-}}\NormalTok{ mu[}\DecValTok{1}\NormalTok{] }\SpecialCharTok{+} \FloatTok{0.6} \SpecialCharTok{*}\NormalTok{ (}\DecValTok{10}\SpecialCharTok{/}\DecValTok{7}\NormalTok{) }\SpecialCharTok{*}\NormalTok{ (y\_cond }\SpecialCharTok{{-}}\NormalTok{ mu[}\DecValTok{2}\NormalTok{])}
@@ -4412,7 +4415,7 @@ \subsubsection{Distribuciones Condicionales}\label{distribuciones-condicionales-
 \end{Shaded}
 
 \begin{verbatim}
-## [1] 154.2857
+## [1] 211.4286
 \end{verbatim}
 
 \begin{Shaded}

diff --git a/docs/agradecimiento-y-fuentes-utilizadas.html b/docs/agradecimiento-y-fuentes-utilizadas.html
@@ -23,7 +23,7 @@
 <meta name="author" content="Alex Sanchez Pla y Santiago Pérez Hoyos" />
 
 
-<meta name="date" content="2024-10-20" />
+<meta name="date" content="2024-10-21" />
 
   <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
   <meta name="apple-mobile-web-app-capable" content="yes" />

diff --git a/docs/computación-intensiva-y-multiple-testing.html b/docs/computación-intensiva-y-multiple-testing.html
@@ -23,7 +23,7 @@
 <meta name="author" content="Alex Sanchez Pla y Santiago Pérez Hoyos" />
 
 
-<meta name="date" content="2024-10-20" />
+<meta name="date" content="2024-10-21" />
 
   <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
   <meta name="apple-mobile-web-app-capable" content="yes" />

diff --git a/docs/distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html b/docs/distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html
@@ -23,7 +23,7 @@
 <meta name="author" content="Alex Sanchez Pla y Santiago Pérez Hoyos" />
 
 
-<meta name="date" content="2024-10-20" />
+<meta name="date" content="2024-10-21" />
 
   <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
   <meta name="apple-mobile-web-app-capable" content="yes" />
@@ -468,13 +468,13 @@ <h3><span class="header-section-number">4.1.1</span> Variable aleatoria bivarian
 </div>
 <div id="función-de-distribución-bivariante" class="section level3 hasAnchor" number="4.1.2">
 <h3><span class="header-section-number">4.1.2</span> Función de distribución bivariante<a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#función-de-distribución-bivariante" class="anchor-section" aria-label="Anchor link to header"></a></h3>
-<p>La función de distribución conjunta de <span class="math inline">\(X\)</span> y <span class="math inline">\(Y\)</span>, <span class="math inline">\(F\)</span>, es una generalización inmediata del caso univariado i se define como:</p>
+<p>La función de distribución conjunta de <span class="math inline">\(X\)</span> y <span class="math inline">\(Y\)</span>, <span class="math inline">\(F\)</span>, es una generalización inmediata del caso univariado y se define como:</p>
 <p><span class="math display">\[
 F(x, y) = P\{w \in \Omega \mid X(w) \leq x, Y(w) \leq y\} = P[X \leq x, Y \leq y]
 \]</span></p>
 <p>Como en el caso univariante, esta es la función que define la forma en que podemos calcular probabilidades sobre los valores de las variables, en este caso de dimensión 2.</p>
+</div>
 <div class="ejemplo">
-<p>Vamos a modificar el ejemplo para que las variables tengan un significado concreto relacionado con bioestadística.</p>
 <div id="ejemplo-distribución-conjunta-del-estado-de-infección-y-activación-de-células" class="section level3 hasAnchor" number="4.1.3">
 <h3><span class="header-section-number">4.1.3</span> Ejemplo: Distribución conjunta del estado de infección y activación de células<a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#ejemplo-distribución-conjunta-del-estado-de-infección-y-activación-de-células" class="anchor-section" aria-label="Anchor link to header"></a></h3>
 <p>Supongamos que estamos observando dos características de células en un experimento de inmunología. Las variables que describen las células son:</p>
@@ -557,7 +557,6 @@ <h3><span class="header-section-number">4.1.4</span> Implementación en R<a href
 </div>
 </div>
 </div>
-</div>
 <div id="variable-aleatorias-bivariantes-discretas" class="section level2 hasAnchor" number="4.2">
 <h2><span class="header-section-number">4.2</span> Variable aleatorias bivariantes discretas<a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#variable-aleatorias-bivariantes-discretas" class="anchor-section" aria-label="Anchor link to header"></a></h2>
 <p>Una vez introducidos los conceptos de forma general pasamos a estudiar el problema en el caso discreto, que es muy intuitivo y, a la vez permite introducir todos los conceptos relevantes.</p>
@@ -1284,14 +1283,19 @@ <h3><span class="header-section-number">4.6.5</span> Distribuciones Condicionale
 <div id="ejemplo-2" class="section level4 hasAnchor ejemplo" number="4.6.5.1">
 <h4><span class="header-section-number">4.6.5.1</span> Ejemplo<a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#ejemplo-2" class="anchor-section" aria-label="Anchor link to header"></a></h4>
 <p>Podemos calcular la distribución condicional de <span class="math inline">\(X\)</span> dado que <span class="math inline">\(Y = 180\)</span> cm, y mostrar cómo cambia la distribución de <span class="math inline">\(X\)</span> bajo esta condición:</p>
-<div class="sourceCode" id="cb13"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb13-1"><a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#cb13-1" tabindex="-1"></a><span class="co"># Condicionar X dado Y = 180</span></span>
-<span id="cb13-2"><a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#cb13-2" tabindex="-1"></a>y_cond <span class="ot">&lt;-</span> <span class="dv">180</span></span>
-<span id="cb13-3"><a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#cb13-3" tabindex="-1"></a>mu_cond <span class="ot">&lt;-</span> mu[<span class="dv">1</span>] <span class="sc">+</span> <span class="fl">0.6</span> <span class="sc">*</span> (<span class="dv">10</span><span class="sc">/</span><span class="dv">7</span>) <span class="sc">*</span> (y_cond <span class="sc">-</span> mu[<span class="dv">2</span>])</span>
-<span id="cb13-4"><a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#cb13-4" tabindex="-1"></a>sigma_cond <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fu">sqrt</span>(<span class="dv">1</span> <span class="sc">-</span> <span class="fl">0.6</span><span class="sc">^</span><span class="dv">2</span>) <span class="sc">*</span> <span class="dv">10</span></span>
+<div class="sourceCode" id="cb13"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb13-1"><a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#cb13-1" tabindex="-1"></a><span class="co"># Valores originales</span></span>
+<span id="cb13-2"><a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#cb13-2" tabindex="-1"></a>mu <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fu">c</span>(<span class="dv">100</span>, <span class="dv">50</span>)</span>
+<span id="cb13-3"><a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#cb13-3" tabindex="-1"></a>sigma <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fu">c</span>(<span class="dv">15</span>, <span class="dv">10</span>)</span>
+<span id="cb13-4"><a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#cb13-4" tabindex="-1"></a>rho <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fl">0.5</span></span>
 <span id="cb13-5"><a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#cb13-5" tabindex="-1"></a></span>
-<span id="cb13-6"><a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#cb13-6" tabindex="-1"></a><span class="co"># Mostrar la media y desviación estándar condicionales</span></span>
-<span id="cb13-7"><a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#cb13-7" tabindex="-1"></a>mu_cond</span></code></pre></div>
-<pre><code>## [1] 154.2857</code></pre>
+<span id="cb13-6"><a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#cb13-6" tabindex="-1"></a><span class="co"># Condicionar X dado Y = 180</span></span>
+<span id="cb13-7"><a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#cb13-7" tabindex="-1"></a>y_cond <span class="ot">&lt;-</span> <span class="dv">180</span></span>
+<span id="cb13-8"><a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#cb13-8" tabindex="-1"></a>mu_cond <span class="ot">&lt;-</span> mu[<span class="dv">1</span>] <span class="sc">+</span> <span class="fl">0.6</span> <span class="sc">*</span> (<span class="dv">10</span><span class="sc">/</span><span class="dv">7</span>) <span class="sc">*</span> (y_cond <span class="sc">-</span> mu[<span class="dv">2</span>])</span>
+<span id="cb13-9"><a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#cb13-9" tabindex="-1"></a>sigma_cond <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fu">sqrt</span>(<span class="dv">1</span> <span class="sc">-</span> <span class="fl">0.6</span><span class="sc">^</span><span class="dv">2</span>) <span class="sc">*</span> <span class="dv">10</span></span>
+<span id="cb13-10"><a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#cb13-10" tabindex="-1"></a></span>
+<span id="cb13-11"><a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#cb13-11" tabindex="-1"></a><span class="co"># Mostrar la media y desviación estándar condicionales</span></span>
+<span id="cb13-12"><a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#cb13-12" tabindex="-1"></a>mu_cond</span></code></pre></div>
+<pre><code>## [1] 211.4286</code></pre>
 <div class="sourceCode" id="cb15"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb15-1"><a href="distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html#cb15-1" tabindex="-1"></a>sigma_cond</span></code></pre></div>
 <pre><code>## [1] 8</code></pre>
 <p>Esto nos dice que el peso medio de una persona con altura de 180 cm es mayor que el peso medio de la población total, y su desviación estándar es menor debido a la correlación positiva entre peso y altura.</p>

diff --git a/docs/distribuciones-notables.html b/docs/distribuciones-notables.html
@@ -23,7 +23,7 @@
 <meta name="author" content="Alex Sanchez Pla y Santiago Pérez Hoyos" />
 
 
-<meta name="date" content="2024-10-20" />
+<meta name="date" content="2024-10-21" />
 
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   <meta name="apple-mobile-web-app-capable" content="yes" />

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@@ -23,7 +23,7 @@
 <meta name="author" content="Alex Sanchez Pla y Santiago Pérez Hoyos" />
 
 
-<meta name="date" content="2024-10-20" />
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@@ -23,7 +23,7 @@
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-<meta name="date" content="2024-10-20" />
+<meta name="date" content="2024-10-21" />
 
   <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
   <meta name="apple-mobile-web-app-capable" content="yes" />

diff --git a/docs/index.html b/docs/index.html
@@ -23,7 +23,7 @@
 <meta name="author" content="Alex Sanchez Pla y Santiago Pérez Hoyos" />
 
 
-<meta name="date" content="2024-10-20" />
+<meta name="date" content="2024-10-21" />
 
   <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
   <meta name="apple-mobile-web-app-capable" content="yes" />
@@ -425,7 +425,7 @@ <h1>
 <div id="header">
 <h1 class="title">Fundamentos de Inferencia Estadistica</h1>
 <p class="author"><em>Alex Sanchez Pla y Santiago Pérez Hoyos</em></p>
-<p class="date"><em>2024-10-20</em></p>
+<p class="date"><em>2024-10-21</em></p>
 </div>
 <div id="presentación" class="section level1 unnumbered hasAnchor">
 <h1>Presentación<a href="index.html#presentación" class="anchor-section" aria-label="Anchor link to header"></a></h1>

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@@ -23,7 +23,7 @@
 <meta name="author" content="Alex Sanchez Pla y Santiago Pérez Hoyos" />
 
 
-<meta name="date" content="2024-10-20" />
+<meta name="date" content="2024-10-21" />
 
   <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
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diff --git a/docs/introducción-a-la-inferencia-estadística.html b/docs/introducción-a-la-inferencia-estadística.html
@@ -23,7 +23,7 @@
 <meta name="author" content="Alex Sanchez Pla y Santiago Pérez Hoyos" />
 
 
-<meta name="date" content="2024-10-20" />
+<meta name="date" content="2024-10-21" />
 
   <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
   <meta name="apple-mobile-web-app-capable" content="yes" />

diff --git a/docs/probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html b/docs/probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html
@@ -23,7 +23,7 @@
 <meta name="author" content="Alex Sanchez Pla y Santiago Pérez Hoyos" />
 
 
-<meta name="date" content="2024-10-20" />
+<meta name="date" content="2024-10-21" />
 
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   <meta name="apple-mobile-web-app-capable" content="yes" />

diff --git a/docs/pruebas-de-hipótesis.html b/docs/pruebas-de-hipótesis.html
@@ -23,7 +23,7 @@
 <meta name="author" content="Alex Sanchez Pla y Santiago Pérez Hoyos" />
 
 
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