Es evidente, pero si ya conoces la probabilidad de toda la variable de X, porque recuerda que estamos hablando de probabilidad a priori, por lo tanto se supone que ya conoces los valores de toda la variable de X, ¿entonces porque razón limitar la estimación a posteriori a la probabilidad marginal de la variable de X?ARRABAL escribió: Dado que la probabilidad de que un partido acabe en "1" ó "X" ó "2" es 1, o 100% en porcentajes, conociendo la probabilidad de dos variables, conocemos la probabilidad de las tres por diferencia.
Además recuerda que hemos hablado de un error en el tipo de variable usada para el condicionante de la variable X. En el mundo bayesiano lo importante es establecer una relación entre variables. Y doy por sentado que vuestra finalidad es conocer las variables más probables de los 14 eventos. Si estoy valorando mal vuestra finalidad, entonces ya estamos hablando de otra cosa.
Podéis probar de calcular una red bayesiana si escogéis variables X,Y ó incluso Z que tenga un sentido condicionante entre unas y otras. Pero yo a priori no le encuentro ventajas a currarse el cálculo. No sé si me aportaría más información que los intervalos de probabilidad ya conocidos en la distribución de las 14 variables de X.
No se si este comentario te aportará algo mas o no de información, un saludo.