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Distribuciones continuas

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para distintos valores de los parametros]]
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La distribución normal describe fenómenos en cuyo resultado final interviene gran número
La distribución normal describe fenómenos en cuyo resultado final interviene gran número
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de factores independientes entre sí. Las principales caracteristicas de la función de
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de factores independientes entre sí. Las principales características de la función de
densidad de la distribución normal son las siguientes:
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2. Posee un máximo en el punto de abcisa &nbsp;
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2. Posee un máximo en el punto de abscisa &nbsp;
<math>
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x \, = \, \mu
x \, = \, \mu
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3. Tiene dos puntos de inflexión en los puntos de abcisa &nbsp;
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3. Tiene dos puntos de inflexión en los puntos de abscisa &nbsp;
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x_1 \, = \, \mu \, + \, \sigma
x_1 \, = \, \mu \, + \, \sigma
Línea 268: Línea 268:
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4. El eje de abcisas es una asíntota de la curva.
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4. El eje de abscisas es una asíntota de la curva.
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X
X
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&nbsp; sigue una distribución normal de parametros &nbsp;
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&nbsp; sigue una distribución normal de parámetros &nbsp;
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\mu
\mu

Revisión actual

Tabla de contenidos


Función de densidad


Definición


Una función   
\mathrm{f}\left( \, x  \, \right)
  es la función de densidad de una variable continua   
X
  si cumple:


1. 
\mathrm{f} \left( \, x  \, \right) \ge 0
  en todo   
x
  del intervalo en el que está definida.


2. El área total entre la curva y el eje de abscisas es uno.


3. La probabilidad de que la variable tome valores del intervalo   
\left[
</p>
<pre>  \, x_i, \, x_j \,
</pre>
<p>\right]
  es el área bajo el trozo de curva correspondiente a dicho intervalo.


Ejemplo


La función de densidad de una variable aleatoria continua   
X
, cuyos valores se distribuyen uniformemente en   
\left[
</p>
<pre>  \, a, \, b \,
</pre>
<p>\right]
, se define de la siguiente manera:



\mathrm{f} \left( \, x  \, \right) \, = \,
\left\{
</p>
<pre> \begin{array}[c]{ccc}
   \frac{1}{b \, - \, a} & \mathrm{si} & x \in \left[ \, a, \, b  \, \right]
   \\
   0  & \mathrm{si} & x \not\in \left[ \, a, \, b  \, \right]
 \end{array}
</pre>
<p>\right.


Función de distribución


Definición


Una función   
\mathrm{F}\left( \, x  \, \right)
  es la función de distribución de una variable aleatoria   
X
  si:


1. La derivada de   
\mathrm{F}\left( \, x  \, \right)
  es la función de densidad de la variable   
X
.


2. 
\mathrm{F}\left( \, x  \, \right)
  es cero para todos los valores menores que el menor valor de la variable.


3. 
\mathrm{F}\left( \, x  \, \right)
  es uno para todos los valores mayores que el mayor valor de la variable.


Ejemplo


La función de distribución de una variable aleatoria continua   
X
, cuyos valores se distribuyen uniformemente en   
\left[
</p>
<pre>  \, a, \, b \,
</pre>
<p>\right]
, se define de la siguiente manera:



\mathrm{F}\left( \, x  \, \right) \, = \,
\left\{
</p>
<pre> \begin{array}[c]{ccc}
   0  & \mathrm{si} & a > x 
   \\
   \frac{x \, - \, a}{b \, - \, a} & \mathrm{si} & x \in \left[ \, a, \, b  \, \right]
   \\
   1  & \mathrm{si} & x > b 
 \end{array}
</pre>
<p>\right.


Distribución normal


Definición


Una variable aleatoria continua   
X
  sigue una distribución normal de media   
\mu
  y desviación tipica   
\sigma
, si verifica las siguientes condiciones:


1. El recorrido de la variable   
X
  es toda la recta real.


2. La función de densidad es de la siguiente forma:



\mathrm{f} \left( \, x  \, \right) \, = \, \frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} \cdot e^
{
</p>
<pre> \left(
   \, x \, - \, \mu \,
 \right)
 ^ 2 / 2\sigma^2
</pre>
<p>}


Imagen:DistribucionNormalPDF.png
Funciones de densidad de la distribución normal para distintos valores de los parametros
Imagen:DistribucionNormalDF.png
Funciones de distribución de la distribución normal para distintos valores de los parámetros

La distribución normal describe fenómenos en cuyo resultado final interviene gran número de factores independientes entre sí. Las principales características de la función de densidad de la distribución normal son las siguientes:


1. Es simétrica respecto de la recta   
x \, = \, \mu
, pues:



\mathrm{f}
\left(
</p>
<pre> \, \mu \, + \, x_0 \,
</pre>
<p>\right)
\, = \,
\mathrm{f}
\left(
</p>
<pre> \, \mu \, - \, x_0 \,
</pre>
<p>\right)
, \qquad \forall x_0 \in R


2. Posee un máximo en el punto de abscisa   
x \, = \, \mu
, y no tiene mínimos.


3. Tiene dos puntos de inflexión en los puntos de abscisa   
x_1 \, = \, \mu \, + \, \sigma
  y   
x_2 \, = \, \mu \, - \, \sigma
.


4. El eje de abscisas es una asíntota de la curva.




Si la variable aleatoria   
X
  sigue una distribución normal de parámetros   
\mu
  y   
\sigma
, entonces:


1. La probabilidad de que   
\mu \, + \, \sigma > X > \mu \, - \, \sigma
  es   0,6825.


2. La probabilidad de que   
\mu \, + \, 2 \sigma > X > \mu \, - \, 2 \sigma
  es   0,9544.


3. La probabilidad de que   
\mu \, + \, 3 \sigma > X > \mu \, - \, 3 \sigma
  es   0,9973.




La distribución binomial se puede aproximar por la normal si se cumple que:



n \cdot p \ge 5 \qquad \mathrm{y} \qquad n \cdot \left( \, 1 \, - \, p  \, \right) \ge 5


Ejemplo


La distribución normal estándar es la distribución normal con   
\mu \, = \, 0
  y   
\sigma \, = \, 1
.



Cuando estas condiciones se verifican la distribución normal se aproxima a la distribución normal de parametros:



\mu \, = \, n \cdot p \qquad \mathrm{y} \qquad \sigma \, = \, \sqrt
{
</p>
<pre> n \cdot p \cdot
 \left(
  \, 1 \, - \, p \,
\right)
</pre>
<p>}


   
 
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