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Timestamp:

Sep 14, 2010, 7:58:06 AM (14 years ago)

Author:

Pedro Gea

Comment:

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Combinations/DeterministicSolution

@@ -8 +8 @@
 El estadístico buscado podría ser la media, el valor más probable (la moda) o incluso la mediana, aunque en el caso de variables aleatorias normales estos tres coinciden.
 
-Para un conjunto de variables normales la solución determinista buscada y denominada en algunos documentos como máximo-verosímil es aquélla que minimiza la distancia de Mahalanobis al valor más probable o medio.
+Para un conjunto de variables normales la solución determinista buscada y denominada en algunos documentos como máximo-verosímil es aquélla que minimiza la [http://es.wikipedia.org/wiki/Distancia_de_Mahalanobis distacia de Mahalanobis] al valor más probable o medio.
 
 Sea la combinación de variables aleatorias: 
@@ -15 +15 @@
 F(V)==0
 }}}
-la solución determinista buscada {{Nu}}} minimiza la distancia:
+la solución determinista buscada {{{Nu}}} minimiza la distancia:
 {{{
-dist(Nu, Mu) = Sqrt((Mu-Nu)'·Sigma**-1·(Mu-Nu))
+distM(Nu, Mu; Sigma) = Sqrt((Mu-Nu)'·Sigma**-1·(Mu-Nu))
 }}}
-Donde {{{V}}} representa al conjunto de variables aleatorias, {{{Mu}}} sus medias y {{{Sigma}}} su matriz de covarianza, {{{F(V)==0}}} son las restricciones sobre {{{V}}}, y {{{Nu}}} es el valor determinista buscado de la solución de la combinación.
+donde {{{V}}} representa al conjunto de variables aleatorias, {{{Mu}}} sus medias y {{{Sigma}}} su matriz de covarianza, {{{F(V)==0}}} son las restricciones sobre {{{V}}}, y {{{Nu}}} es el valor determinista buscado de la solución de la combinación.
 
 === Combinación lineal de variables normales ===