From 24c921f6bda763bd7765d2ade54da07850a13358 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: chuegue99 Date: Wed, 28 May 2025 19:36:40 -0600 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Transcripcion=20Tarea=20Modelos,=20ejemplos=20d?= =?UTF-8?q?e=20determinaci=C3=B3n?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- docs/2_7_4_ejemplos_de_determinacion.md | 75 +++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 75 insertions(+) diff --git a/docs/2_7_4_ejemplos_de_determinacion.md b/docs/2_7_4_ejemplos_de_determinacion.md index 822ccba..5d8de63 100644 --- a/docs/2_7_4_ejemplos_de_determinacion.md +++ b/docs/2_7_4_ejemplos_de_determinacion.md @@ -5,3 +5,78 @@ ### Secciones - Ejemplo de determinación de la función característica VIII-XII (18 - 24) +# Ejemplo de determinación de la función característica + +!!! note "Definición del problema" + Se define una variable aleatoria discreta \( Y \) con la función de densidad: + +$$ +\begin{aligned} +f_Y(y) = & P\{ X \leq x_1 \} \delta(y - 1) + P\{ x_1 < X \leq x_2 \} \delta(y - 2) \\ + & + P\{ x_2 < X \leq x_3 \} \delta(y - 3) + P\{ x_3 < X < \infty \} \delta(y - 4) +\end{aligned} +$$ + +donde \( X \) es una variable aleatoria gaussiana de media 50 y desviación estándar \( \sigma = 10 \), +con \( x_1 = 25 \); \( x_2 = 40 \) y \( x_3 = 60 \). + + +## Parte 1: Graficar \( f_Y(y) \) + +Primero se normaliza: + +$$ +Z = \frac{X - 50}{10} +$$ + +![Distribución normal estandarizada](images/f_gauss_norm.svg) + +Cálculo de probabilidades: + +- \( P(X \leq 25) = F_Z(-2.5) = 0.0062 \) +- \( P(25 < X \leq 40) = F_Z(-1.0) - F_Z(-2.5) = 0.1525 \) +- \( P(40 < X \leq 60) = F_Z(1.0) - F_Z(-1.0) = 0.6826 \) +- \( P(60 < X) = 1 - F_Z(1.0) = 0.1587 \) + +Verificación: +\( 0.0062 + 0.1525 + 0.6826 + 0.1587 = 1 \) + +Entonces: + +$$ +\begin{aligned} +f_Y(y) = & 0.0062 \, \delta(y-1) + 0.1525 \, \delta(y-2) \\ + & + 0.6826 \, \delta(y-3) + 0.1587 \, \delta(y-4) +\end{aligned} +$$ + +![Función de densidad discreta (PMF)](images/Captura.png) + +## Parte 2: Calcular la función característica de \( Y \) + +Por definición: + +$$ +\Phi_Y(\omega) = E[e^{j \omega Y}] = \int_{-\infty}^{\infty} f_Y(y) e^{j \omega y} \, dy +$$ + +Sustituyendo \( f_Y(y) \): + +$$ +\begin{aligned} +\Phi_Y(\omega) = & \int_{-\infty}^{\infty} [ 0.0062 \delta(y-1) + 0.1525 \delta(y-2) \\ + & + 0.6826 \delta(y-3) + 0.1587 \delta(y-4) ] e^{j \omega y} \, dy +\end{aligned} +$$ + +### Nota sobre la delta de Dirac: + +$$ +\int_{-\infty}^{\infty} \delta(x - a) f(x) dx = f(a) +$$ + +Aplicando: + +$$ +\Phi_Y(\omega) = 0.0062 e^{j \omega} + 0.1525 e^{j 2\omega} + 0.6826 e^{j 3\omega} + 0.1587 e^{j 4\omega} +$$