1 / 28

Tema 5 : Distribuciones continuas

Tema 5 : Distribuciones continuas. Recordamos que una variable aleatoria continua es una variable cuyo valor no puede predecirse con exactitud (aunque sí en términos “probabilísticos”, es decir, con determinado grado de incertidumbre) y que toma valores en un intervalo. .

nalani
Download Presentation

Tema 5 : Distribuciones continuas

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Tema 5: Distribuciones continuas

  2. Recordamos que una variable aleatoria continua es una variable cuyo valor no puede predecirse con exactitud (aunque sí en términos “probabilísticos”, es decir, con determinado grado de incertidumbre) y que toma valores en un intervalo. ¿Qué es la función de densidad, en este caso?

  3. Ejemplo: Estudiamos el peso de los ejemplares de una cierta especie de pájaro; para ello, tomamos una muestra, agrupamos los datos en intervalos, y calculamos los porcentajes. % 40 20 155 160 165 170 175 180 185 150 Peso

  4. % Prob.=%=Area 40 20 1 155 160 165 170 175 180 185 150 Peso ¿Probabilidad de que un ejemplar de la MUESTRA, tomado al azar, tenga un peso superior a 170?

  5. % Prob.=%=Area 40 20 155 160 165 170 175 180 185 150 Peso ¿Probabilidad de que un ejemplar de la MUESTRA, tomado al azar, tenga un peso superior a 170?

  6. % Prob.=%=Area 40 20 155 160 165 170 175 180 185 150 Peso ¿Probabilidad de que un ejemplar de la MUESTRA, tomado al azar, tenga un peso superior a 170?

  7. ¿Probabilidad de que un ejemplar de la POBLACION, tomado al azar, tenga un peso superior a 170? % Prob. (muestra) 40 POBLACION 20 Muestra 155 160 165 170 175 180 185 150 Peso Conocida (DATOS) Desconocida!!! ¿Qué hacemos, entonces?

  8. ¿Probabilidad de que un ejemplar de la POBLACION, tomado al azar, tenga un peso superior a 170? Función de densidad % y = f(x) Peso 170 170 Esa área es la probabilidad pedida; también puede interpretarse como el porcentaje total de pájaros (no sólo de mi muestra) con un peso superior a 170.

  9. ¿Probabilidad de que un ejemplar de la POBLACION, tomado al azar, tenga un peso superior a 170? Función de densidad % y = f(x) Peso 170 170 Si conocemos la expresión f(x), entonces el área se calcula como

  10. DEFINICION (Función de densidad): Dada una variable aleatoria continua X decimos que f(x) es una función de densidad, si: 1.- f(x)≥0 para todo valor de x 2.- Se cumple:

  11. En estas condiciones, P(a ≤ X ≤ b) (es decir, la probabilidad de que la variable X esté entre los valores a y b), se calcula como: f(x) a b

  12. IMPORTANTE: En consecuencia, la probabilidad de que la variable X tome un valor determinado, es CERO: Por lo tanto,

  13. DEFINICION (Función de distribución): Dada una variable aleatoria continua X, con función de densidad f(x), la función de distribución F(x) es la función que para cada valor de x nos da la probabilidad de que X tome un valor menor o igual que x.

  14. La función de distribución cumple: • La derivada de la función de distribución, • es la función de densidad. • 2. Se verifica:

  15. MEDIA, VARIANZA, DESVIACION TIPICA MEDIA: Variable discreta: Variable continua:

  16. MEDIA, VARIANZA, DESVIACION TIPICA VARIANZA: Variable discreta: Variable continua:

  17. MEDIA, VARIANZA, DESVIACION TIPICA DESVIACION TIPICA: Ejemplos/Ejercicios

  18. PRINCIPALES DISTRIBUCIONES CONTINUAS: A. Distribución normal: N(µ,σ)(Pizarra) B. Distribución exponencial: Exp(λ) Función de densidad:

  19. B. Distribución exponencial: Exp(λ) µ=1/λ σ=1/λ • Se utiliza con frecuencia para modelizar la duración (vida de personas, • animales o componentes físicos; duración de huelgas, recesiones eco- • nómicas, etc.) o el tamaño (duración de llamadas, tamaño de yaci - • mientos, etc.)

  20. C. Distribución chi-cuadrado de Pearson de n grados de libertad: donde son variables aleatorias independientes y para i = 1, 2,…, n. La gráfica de su función de densidad es:

  21. C. Distribución chi-cuadrado de Pearson de n grados de libertad: Media: n Varianza: 2n Es importante en inferencia estadística

  22. C. Distribución chi-cuadrado de Pearson de n grados de libertad: Está tabulada

  23. D. Distribución t de Student de n grados de libertad: Normal Chi-cuadrado de n grados de libertad

  24. D. Distribución t de Student de n grados de libertad: Es SIMETRICA respecto al eje Y Media: 0 Varianza: n/(n-2) (para n>2) Es importante en inferencia estadística

  25. D. Distribución t de Student de n grados de libertad: Está tabulada Es importante en inferencia estadística

  26. E. Distribución F de Snedecor con n1, n2 grados de libertad : Chi-cuadrado con n1 grados de libertad Chi-cuadrado con n2 grados de libertad

  27. E. Distribución F de Snedecor con n1, n2 grados de libertad : Está tabulada

  28. Uso práctico de las tablas de Chi-cuadrado, t de Student y F de Snedecor: PIZARRA

More Related