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Ross cap 6.4 e 6.5
Pontos conceituais importantes do vídeo 5.1
Pontos conceituais importantes do vídeo 5.1
A noção de probabilidade condicional pode ser extendida para situações em que eu conheço o valor de uma variável aleatória.
Geometricamente, o condicionamento é como fazer um "corte" na minha distribuição.
Não só eu posso obter uma binomial marginalizando uma trinomial, como também condicionando uma trinomial.
Timestamps:
Timestamps:
0:00 - Relembrando probabilidades condicionais.
1:29 - Quais são os eventos envolvidos quando eu condiciono distribuições discretas?
6:18 - Definição própria da distribuição condicionada. Interpretação.
8:24 - Interpretação geométrica do condicionamento.
11:08 - Exemplo: Condicionando a trinomial.
17:38 - Interpretação do resultado em termos de quais são as informações disponíveis.
Pontos conceituais importantes do vídeo 5.2
Pontos conceituais importantes do vídeo 5.2
O condicionamento se extende por analogia ao caso contínuo. Porém, os eventos que são usados no condicionamento são ligeiramente diferentes.
Condicionar uma normal 2D me dá uma normal 1D. Resultados similares existem para o caso geral de uma normal multidimensional.
Pontos conceituais importantes do vídeo 5.3
Pontos conceituais importantes do vídeo 5.3
Quando condicionamos com respeito a uma variável contínua estamos condicionando com respeito a um evento do tipo X~a, não X=a. Ignorar isso pode levar a resultados aparentemente paradoxais.
Timestamps:
Timestamps:
0:00 - Apresentação do problema (Paradoxo de Borel-Kolmogorov).
2:31 - Encontrando a distribuição conjunta.
5:44 - O que precisamos encontrar.
7:16 - Encontrando as marginais.
9:46 - Fazendo o condicionamento.
13:09 - Explicação do paradoxo em termos dos eventos do tipo X ~ a ao invés de X = a.
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