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Changes between Initial Version and Version 1 of Combinations/OneLinearEquation


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Timestamp:
Sep 14, 2010, 6:43:39 AM (14 years ago)
Author:
Pedro Gea
Comment:

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  • Combinations/OneLinearEquation

    v1 v1  
     1
     2= Combinación de variables =
     3
     4== Combinación de variables con una sóla ecuación ==
     5
     6Otro ejercicio bastante sencillo que podemos imaginar es aquel formado
     7por un conjunto de variables aleatorias (de tipo real) que siguen distribuciones
     8normales (e independientes) sujetas a una restricción formada por una sola ecuación.
     9
     10=== Caso de tres variables ===
     11
     12Por sencillez trataremos detalladamente el caso de tres variables:
     13
     14Dadas vA, vB y vC (variables a priori):
     15{{{
     16vA ~ N(muA, sigmaA)
     17vB ~ N(muB, sigmaB)
     18vC ~ N(muC, sigmaC)
     19}}}
     20encontrar las wA, wB y wC (variables a posteriori) que satisfagan:
     21{{{
     22a*wA + b*wB + c*wC == d
     23}}}
     24
     25=== Solución determinista ===
     26
     27De acuerdo al método utilizado para encontrar la solución determinista
     28(no como variables aleatorias) del sistema reduciendo la
     29distacia de Mahalanobis de la solución Z al punto de partida Mu:
     30{{{
     31Z = Sigma2·B' · (B·Sigma2·B')**-1 · (C-B·Mu) + Mu
     32}}}
     33donde:
     34{{{
     35Z' = (zA, zB, zC)
     36Mu' = (muA, muB, muC)
     37Sigma2 = ((sigmaA**2, 0, 0), (0, sigmaB**2, 0), (0, 0, sigmaC**2))
     38}}}
     39y utilizando la restricción:
     40{{{
     41B = ((a, b, c))
     42C = ((d))
     43}}}
     44encontramos:
     45{{{
     46    { zA = muA + a * sigmaA**2 * (d - a*muA - b*muB - c*muC) / (a*sigmaA**2 + b*sigmaB**2 + c*sigmaC**2)
     47Z = { zB = muB + b * sigmaB**2 * (d - a*muA - b*muB - c*muC) / (a*sigmaA**2 + b*sigmaB**2 + c*sigmaC**2)
     48    { zC = muC + c * sigmaC**2 * (d - a*muA - b*muB - c*muC) / (a*sigmaA**2 + b*sigmaB**2 + c*sigmaC**2)
     49}}}
     50
     51=== Solución como variables aleatorias ===
     52
     53Como hicimos antes ahora planteamos la solución a la combinación desde un punto de vista estadístico.
     54
     55Dada la simetría de la combinación, la solución para una de las variables nos valdrá para
     56las demás, modificándola convenientemente.
     57
     58La distribución a posteriori para la variable A viene dada por dos contribuciones:
     59una debida a su información a priori (vA) y otra causada por el sistema de ecuaciones
     60y el resto de información a priori.
     61
     62Mientras que en el ejemplo anterior la restricción formaba un espacio con un grado de libertad,
     63en el ejemplo que nos ocupa el espacio tiene dos grados de libertad, de modo que para un valor
     64de la variable A encontramos toda una recta de valores de las variables B y C compatibles.
     65
     66Así pues podemos escribir la función de densidad a posteriori de la
     67variable A (fwA) proporcional al producto de su función de densidad a priori (fvA) y la
     68función de densidad a priori obtenida mediante la ecuación (a*wA+b*wB+c*wC==d) que podemos escribir como:
     69{{{
     70fvBC(x) = Integrate(fNormal(muB, sigmaB, y) * fNormal(muB, sigmaB, (d-a*x-b*y)/c), {y, -infinite, infinite})
     71}}}
     72de modo que:
     73{{{
     74fwA(x) = k * fvA(x) * fvBC(x) = k * fNormal(muA, sigmaA, x) * fvBC(x)
     75}}}
     76
     77Se puede comprobar que esta función de densidad es la de una distribución normal:
     78{{{
     79wA ~ N(muA_BC, sigmaA_BC)
     80}}}
     81con los siguientes parámetros:
     82{{{
     83muA_BC = (a * (d - b*muB - c*muC) * sigmaA**2 + muA * ((b*sigmaB)**2 + (c*sigmaC)**2))  / ((a*sigmaA)**2 + (b*sigmaB)**2 + (c*sigmaC)**2)
     84sigmaA_BC = sigmaA * Sqrt((b*sigmaB)**2 + (c*sigmaC)**2) / Sqrt((a*sigmaA)**2 + (b*sigmaB)**2 + (c*sigmaC)**2)
     85}}}
     86
     87Se puede comprobar que esta solución es coherente con el resultado del ejemplo anterior. Usando los valores:
     88a=1, b=-1, c=0 y d=0 se obtiene:
     89{{{
     90muA_BC = (- muB * sigmaA**2 + muA * sigmaB**2) / (sigmaA**2 + sigmaB**2)
     91sigmaA_BC = sigmaA * sigmaB / Sqrt(sigmaA**2 + sigmaB**2)
     92}}}
     93
     94Utilizando la simetría de la combinación podemos obtener las restantes variables como:
     95{{{
     96wA ~ N(muA_post, sigmaA_post)
     97wB ~ N(muB_post, sigmaB_post)
     98wC ~ N(muC_post, sigmaC_post)
     99}}}
     100cuyos parámetros se pueden escribir como:
     101{{{
     102muX_post = (x * (Dm + x*muX) * sigmaX**2 + muX * (S2 - (x*sigmaX)**2))  / (S2)
     103sigmaX_post = sigmaX * Sqrt(S2 - (x*sigmaX)**2) / Sqrt(S2)
     104}}}
     105donde:
     106{{{
     107S2 := (a*sigmaA)**2 + (b*sigmaB)**2 + (c*sigmaC)**2
     108Dm := d  -a*muA - b*muB - c*muC
     109}}}
     110sustituyendo 'x' y 'X' por 'a', 'b' o 'c' y 'A', 'B' o 'C' respectivamente.