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Timestamp:

Sep 14, 2010, 10:36:03 AM (14 years ago)

Author:

Pedro Gea

Comment:

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Combinations/DeterministicSolution

@@ -137 +137 @@
 Nótese que el número de variables separadas {{{V2}}} es igual al número de restricciones lineales (dimensiones de las matrices {{{A}}} y {{{B}}}).
 
-== Combinación lineal de variables aleatorias fun-normales ==
+== Combinación lineal de variables aleatorias trans-normales ==
 
 Anteriormente encontramos la solución determinista para una combinación lineal de variables aleatorias normales:
@@ -149 +149 @@
 }}}
 
-En el caso, más general, en el que la familia de variables aleatorias se pueda
+Hay una situación más general que ésta que admite una solución similar.
+Se trata del caso, más general, en el que la familia de variables aleatorias se pueda
 expresar como una transformación de variables aleatorias normales,
 {{{
@@ -155 +156 @@
 B · V = C
 }}}
-donde {{{T}}} es una transformación inversible de las variables aleatorias, podemos encontrar la solución
+donde {{{T}}} es una transformación inversible de las variables aleatorias.
+
+A esta nueva familia de variables aleatroias la podemos denominar trans-normales
+en analogía al nombre que reciben cuando la transformación es el logaritmo: log-normales.
+
+Para el caso de la combinación lineal de variables trans-normales, podemos encontrar la solución
 determinista que minimiza la distancia de Mahalanobis en el espacio transformado:
 {{{
@@ -165 +171 @@
 B · S(W) = C
 }}}
-donde {{{S=inv(T)}}} es la transformación inversa de {{{T}}.
+donde {{{S=inv(T)}}} es la transformación inversa de {{{T}}}.
 
 La solución {{{Y=T(Z)}}} al nuevo problema sobre variables normales puede obtenerse mediante
@@ -204 +210 @@
 }}}
 =>! Es necesario demostrar o comprobar esto
+
+
+
+