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Índice del librowww.editex.es
Distribuciones discretas. Distribución binomial
1. Distribuciones estadísticas
continuas
2. Distribuciones de
probabilidad continuas
3. Distribución normal o de
Gauss
4. Distribución normal estándar
5. Tipificación de la variable
6. La distribución binomial se
aproxima a la normal
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Distribuciones continuas. Distribución normal1. Distribuciones estadísticas continuas
Las distribuciones estadísticas correspondientes a las variables estadísticas continuas se estudian de forma análoga a las de las variables estadísticas discretas.
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Distribuciones continuas. Distribución normal2. Distribuciones de probabilidad continuas
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Distribuciones continuas. Distribución normal2. Distribuciones de probabilidad continuas2.1. Propiedades de la función de densidad
• La función de densidad, f(x), ha de ser definida positiva:
• El área comprendida entre la gráfica de la función de densidad y el eje OX vale 1, puesto que es la probabilidad de que la variable aleatoria tome cualquier valor:
• La probabilidad de que la variable aleatoria tome un valor en el interval [a, b] es el área del recinto limitado por la gráfica de la función de densidad, el eje OX y las rectas x = a y x = b:
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Distribuciones continuas. Distribución normal3. Distribución normal o de Gauss
Entre las variables continuas vamos a mostrar una distribución que se ajustaa un gran número de variables de nuestro entorno: la distribución normal odistribución de Gauss.
Para determinar esta distribución, según Gauss, solo es necesario conocer lamedia aritmética (μ) y la desviación típica (σ). Además, debe conocerse lafunción de densidad para fijar correctamente las variables con distribuciónnormal.
Los valores μ y σ se llaman parámetros de la distribución normal, y esta se designa por N(μ, σ).
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Distribuciones continuas. Distribución normal3. Distribución normal o de Gauss3.1. Propiedades de la función de densidad
La gráfica recibe el nombre de curva o campana de Gauss debido al aspecto que presenta.
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Distribuciones continuas. Distribución normal3. Distribución normal o de Gauss3.1. Propiedades de la función de densidad
La gráfica recibe el nombre de curva o campana de Gauss debido al aspecto que presenta.
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Distribuciones continuas. Distribución normal4. Distribución normal estándar
Cualquier distribución normal de media μ y desviación típica σ puede asociarse a una distribución normal de media 0 y desviación típica 1. Esta distribución recibe el nombre de distribución normal estándar, y se designa con N(0, 1).
La variable aleatoria normal que se distribuye, N(0, 1), se designa con Z y se llama variable normal estándar o tipificada.
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Distribuciones continuas. Distribución normal4. Distribución normal estándar4.1. Utilización de la tabla de la distribución N(0, 1)
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Distribuciones continuas. Distribución normal4. Distribución normal estándar4.1. Utilización de la tabla de la distribución N(0, 1)
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Distribuciones continuas. Distribución normal4. Distribución normal estándar4.1. Utilización de la tabla de la distribución N(0, 1)
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Distribuciones continuas. Distribución normal5. Tipificación de la variable
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Distribuciones continuas. Distribución normal6. La distribución binomial se aproxima a la normal6.1. Corrección de continuidad o de Yates
Corrección de continuidad o de Yates
