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¿El producto de dos variables aleatorias gaussianas también es gaussiana?

Nuestros investigadores estrellas agotaron sus reservas de café, en su búsqueda diariamente por la resolución, hasta que Penélope halló el hallazgo en Gitea y ahora la comparte con nosotros.

Solución:

El producto de dos variables aleatorias gaussianas se distribuye, en general, como una combinación lineal de dos variables aleatorias Chi-cuadrado:

$$ XY ,=, frac14 (X+Y)^2 – frac14(XY)^2$$

Ahora, $X+Y$ y $XY$ son variables aleatorias gaussianas, por lo que $(X+Y)^2$ y $(XY)^2$ tienen distribución Chi-cuadrado con 1 grado de libertad.

Si $X$ y $Y$ tienen media cero, entonces

$$ XY sim c_1 Q – c_2 R$$

donde $c_1=fracVar(X+Y)4$, $c_2 = fracVar(XY)4$ y $Q, R sim chi^2_1$ son centrales.

Las variables $Q$ y $R$ son independientes si y solo si $Var(X) = Var(Y)$.

En general, $Q$ y $R$ no son centrales y son dependientes.

Como mostró @Yemon Choi en la primera pregunta, sin ninguna hipótesis, la respuesta es negativa ya que $P(X^2<0)=0$ mientras que $P(U<0)neq 0$ si $U$ es gaussiano.

Para la segunda pregunta la respuesta también es no. Tome $X$ y $Y$ dos variables aleatorias gaussianas con media $0$ y varianza $1$. Como tienen la misma varianza, $XY$ y $X+Y$ son variables aleatorias gaussianas independientes. Escribe $Z:=fracX^2-Y^22=fracXYsqrt 2fracX+Ysqrt 2$. Entonces $Z$ es el producto de dos gaussianas independientes, pero la función característica de $Z$ es $varphi_Z(t)=frac 1sqrt1+t^2$, que no es la función característica de una Gaussiana.

Puedes usar momentos para ver que el producto $XY$ de normales independientes no puede ser normal excepto en casos triviales. Por trivial, me refiero a $mathbbV(X)mathbbV(Y)=0.$

Suponga que $X,Y$ son normales independientes, por lo que $XY$ es normal.

Caso 1: Supongamos que $mathbbE(X)=0$. Por independencia, $mathbbE(XY)=mathbbE(X)mathbbE(Y)=0$, por lo que $XY$ es media cero normal, y por lo tanto $$mathbbE ((XY)^4)=3mathbbE((XY)^2)^2.$$ Por independencia obtenemos
$$mathbbE(X^4)mathbbE(Y^4)=3mathbbE(X^2)^2mathbbE(Y^2)^2.$ $ O $mathbbV(X)=0$, o dividiendo por $mathbbE(X^4)$ da $ mathbbE(Y^4)= mathbbE(Y ^2)^2.$ Esto muestra que $Y^2$, y por lo tanto $Y$, tiene varianza cero.

Caso 2: Supongamos que $mathbbE(X^2)>0$ y $mathbbE(Y^2)>0$. Entonces, sin pérdida de generalidad, $mathbbE(X^2)=1$ y $mathbbE(Y^2)=1$. En este caso, también tenemos $mathbbE((XY)^2)=1$, entonces $$begineqnarray mathbbE(X^3)&=&mathbbE (X)(3-2mathbbE(X)^2)\ mathbbE(Y^3)&=&mathbbE(Y)(3-2mathbbE (Y)^2)\ mathbbE((XY)^3)&=&mathbbE(XY)(3-2mathbbE(XY)^2) endeqnarray $$ Restar el producto de las dos primeras líneas de la tercera línea da $$0=6mathbbE(X),mathbbE(Y),mathbbV(X), mathbbV(Y).$$ Estamos en un caso trivial o volvemos al Caso 1.

Así, el producto no puede ser normal excepto en casos triviales.

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