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Un ejercicio propuesto en Twitter

Me preguntaron esto en Twitter. Como ando dedicado a estudiar probabilidad y estadística entonces aproveché la pregunta para practicar. Repito el problema acá por si acaso:

Sea $\{y_t\}_{t=1}^T$ una sucesión de variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas $N(0, \sigma^2)$ y sea $$S_T = \frac{1}{T}\sum_{t=1}^T y_t^2.$$ Muestre que $$\sqrt{T}(S_T – \sigma^2) \to N(0,2\sigma^4)$$ cuando $T$ tiende a infinito.

Este es el tipo de enunciado que clama al cielo por una aplicación del teorema central del límite. El teorema central del límite es uno de esos resultados cuasi-filosóficos que esencialmente justifica un montón de metodologías y obsesiones que los estadísticos tienen y que giran en torno al uso de la distribución normal. Lo que dice el teorema central del límite, siendo vago, es que si uno tiene unas variables independientes entonces el promedio de estas variables tiende a distribuirse normalmente cuando el número de variables que se consideran tiende a infinito. Filosóficamente lo que implica es que como casi cualquier medida de cualquier cosa es en el fondo un promediado de un montón de otras variables distintas de cosas que no podemos realmente medir, entonces es común que esas medidas finales (las que nosotros hacemos) se comporten normalmente (o sea, que se distribuyan como una curva de Bell.) Por supuesto esta es más una declaración de fe que otra cosa, pero en términos prácticos funciona lo suficiente (en ciertos contextos) como para asumirlo como dogma.

Ahora escribo un enunciado formal del teorema central del límite más básico para que vean lo cerca que está del problema propuesto:

Sean $\{X_i\}_{i<\infty}$ una sucesión de variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas con $E[X_i]=\mu$ y $Var[X_i]=\sigma^2<\infty$. Entonces cuando $n$ tiende a infinito, $$\sqrt{n}\left(\left(\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i \right) - \mu\right) \to N(0,\sigma^2).$$ Como aspiramos a usar el teorema central del límite en el problema, entonces el ejercicio se reduce a traducir: en el problema tenemos una sucesión de variables independientes e idénticamente distribuidas pero queremos calcular la distribución del límite de los promedios de sus cuadrados, entonces la media y varianza que necesitamos son las de $y^2$ donde $y$ se distribuye $N(0,\sigma^2)$:

  • Calculemos $E[y^2]$: $$E[y^2] = E\left[\sigma^2 \frac{y^2}{\sigma^2}\right] = \sigma^2 E\left[\frac{y^2}{\sigma^2}\right] = \sigma^2$$ porque $$E[X^{2n}] = \sigma^{2n} (2n – 1)!!$$ si $X$ se tiene distribución normal con varianza $\sigma^2$ y $!!$ es el doble factorial. En este caso $y/\sigma$ se distribuye $N(0,1)$ y $1!! = 1$.
  • Ahora calculemos $Var[y^2]$: $$Var[y^2] = E[y^4] – (E[y^2])^2 = \sigma^4\left(E\left[\frac{y^4}{\sigma^4}\right] – \left(E\left[\frac{y^2}{\sigma^2}\right]\right)^2\right).$$ Pero $$E\left[\frac{y^4}{\sigma^4}\right] = 3!! = 3$$ y $$\left(E\left[\frac{y^2}{\sigma^2}\right]\right)^2 = 1^2 = 1.$$ De donde $Var[y^2] = 2\sigma^4$.

Por tanto tenemos unas variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas (las $y_t^2$) con $E[y_t^2]=\sigma^2$ y $Var[y_t^2]$. El teorema central del límite nos dice que: $$\sqrt{T}\left(\left(\frac{1}{T}\sum_{t=1}^T y_t^2 \right) – \sigma^2\right) \to N(0,2\sigma^4)$$ cuando $T$ tiende a infinito. Esto es precisamente lo que queríamos demostrar.

Tercer triángulo

Dado un triángulo y un punto arbitrario dentro del triángulo, trace las perpendiculares a los lados del triángulo que pasan por el punto elegido. Cada perpendicular corta uno de los lados en un punto. Use esos puntos para construir otro triángulo y repita el paso anterior usando el mismo punto. Así construirá un segundo triángulo. Si repite una vez más el procedimiento, obtendrá un tercer triángulo anidado. Se puede demostrar (Ejercicio: Demostrarlo) que este tercer triángulo es geométricamente semejante al triángulo inicial (es decir, el producto de transladarlo, rotarlo, reflejarlo y agrandarlo o achicarlo proporcionalmente — si sirve de algo, recuerde que dos triángulos son semejantes si tienen los mismos ángulos interiores). Aquí hay un ejemplo: Esto sale si su navegador necesita reconsiderar urgentemente su lugar en el mundo. Use Firefox o Chrome.

El triángulo rojo es semejante al triángulo negro. Con el mouse puede mover tanto los vértices del triángulo inicial como el punto interior para intentar convencerse de que la semejanza no depende ni del tipo de triángulo original ni del punto elegido.

Como mi javascript (aquí el código) es torpe, no he logrado encontrar una forma buena de evitar que el punto elegido quede fuera del triángulo (por cierto: si el punto se sale del marco, recargue (Ejercicio/Duda: ¿Cómo evitar que el punto abandone el marco?)). Sin embargo, jugando con él, noté que realmente el resultado es cierto incluso si el punto está afuera del triángulo inicial y la construcción se replantea usando las líneas que generan los lados del triángulo en lugar de los lados en sí (que es como lo había calculado, de cualquier modo). Haga la prueba: saque el punto del triángulo. Afuera del triángulo original el triángulo rojo crece aunque las limitaciones de espacio me impiden constatar si alcanza un tamaño máximo (o si sigue creciendo hasta obtener el tamaño del triángulo original en el límite, por ejemplo (o si crece ilimitadamente)). Si el punto se restringe de nuevo al triángulo original, hay un tamaño máximo posible para el tercer triángulo (Ejercicio: ¿Dónde se obtiene? ¿De qué depende? ¿Pasa lo mismo afuera?). Otra duda/ejercicio: ¿En qué puntos se logra que el tercer triángulo tenga exactamente la misma posición que el triángulo original (es decir, sólo transladado y escalado, sin rotarlo ni reflejarlo)?

Aparentemente, este fenómeno es cierto también para polígonos (asumo convexos (?)) de cualquier número de lados: con un polígono de N lados se requiere repetir el procedimiento N veces para obtener un polígono semejante al original. (Ejercicio: ¿Cuál es la demostración general?)

Encontré este resultado en Futility Closet, donde transcriben un poema de una tal Mary Pedoe que usa la construcción como inspiración:

Begin with any point called P
(That all-too-common name for points),
Whence, on three-sided ABC
We drop, to make right-angled joints,
Three several plumb-lines, whence ’tis clear
A new triangle should appear.

A ghostly Phoenix on its nest
Brooding a chick among the ashes,
ABC bears within its breast
A younger ABC (with dashes):
A figure destined, not to burn,
But to be dropped on in its turn.

By going through these motions thrice
We fashion two triangles more,
And call them ABC (dashed twice)
And thrice bedashed, but now we score
A chick indeed! Cry gully, gully!
(One moment! I’ll explain more fully.)

The fourth triangle ABC,
Though decadently small in size,
Presents a form that perfectly
Resembles, e’en to casual eyes
Its first progenitor. They are
In strict proportion similar.

Ejercicio: traducirlo.

Olvidados

En un cuento cubano de ciencia ficción que leí los protagonistas descubren que el universo que habitan es simulado por una civilización en el futuro como ejercicio didáctico infantil. Cada iteración de la simulación se distribuye en cadenas de miles de millones de operaciones matemáticas que son asignadas a niños en toda la galaxia de acuerdo a su grado de dificultad. Los niños resuelven la operación y reportan por carta su resultado. Éste es verificado independientemente por otro niño en un ejercicio dual. Cuando todas las operaciones que componen una iteración han sido verificadas (proceso que toma muchos años), una milésima de segundo transcurre en el universo simulado. Alguna vez fue claro el propósito de la simulación pero hoy todos aquellos involucrados inicialmente en el proyecto están muertos. Los operarios de la máquina están convencidos de que se trata de un sistema automático de evaluación masiva. El nuevo visir de educación, recién desempacado de un postgrado en Finlandia, ha anunciado que la evaluación mecánica y deshumanizante debe ser abolida. Una semana después la máquina será desconectada.