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Distribuciones continuas

De Wikillerato

Revisión a fecha de 22:12 27 dic 2006; Fjmolina (Discutir | contribuciones)
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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 abcisas 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 siguiene 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 siguiene 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 parametros

La distribución normal describe fenómenos en cuyo resultado final interviene gran número de factores independientes entre sí. Las principales caracteristicas 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 abcisa   
x \, = \, \mu
, y no tiene mínimos.


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


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




Si la variable aleatoria   
X
  sigue una distribución normal de parametros   
\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 normal estándar es la distribución normal con   
\mu \, = \, 0
  y   
\sigma \, = \, 1
.


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


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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