Joint Distribution (Distribución Conjunta)

Es un concepto fundamental en probabilidad y estadística que describe la distribución conjunta de dos o más variables aleatorias.

En el ámbito de inteligencia artificial y machine learning, se utiliza para modelar y analizar la relación entre estas variables, permitiendo entender cómo cambian de manera simultánea.

La distribución conjunta se representa mediante una función que asigna probabilidades a cada combinación posible de valores de las variables involucradas.

Por lo general, se emplea para evaluar dependencias, correlaciones y estructuras latentes en los datos, siendo esencial en métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado.

Es clave en problemas como la modelización probabilística, redes bayesianas y en métodos de aprendizaje basados en distribuciones estadísticas.