gaby estadisticas

7/26/2019 Gaby estadisticas

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1.- Calculo de la probabilidad en la distribucin normal

2016

Colegio De Educacin Tcnica Bachiller Del Estado De

Coahuila Conalep Saltillo II

Jos Ignacio Aripe C!rdenas

"ateria# $rogra%acin &rientada a &'(etos)

*o%'re del alu%no# Johana +i'eth Escare,o Torres )

*o%'re del docente#

-rupo# .10/

echa# 20"ao2016

Autor: Valor Creativo


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-Variable aleatoriaLas variables aleatorias discretas son aquellas cuyo rango est formado por unacantidad nita de elementos o que sus elementos pueden enumerarse de manerasecuencial. Supongamos que una persona arroja un dado tres veces: los resultados sonvariables aleatorias discretas, ya que pueden obtenerse valores del 1 al 6.n cambio, la variable aleatoria continua se vincula a un recorrido o rango que abarca,en teor!a, la totalidad de los n"meros reales, aunque solo sea accesible una ciertacantidad de valores #como la altura de un grupo de personas$.-FormulaCaractersticas

%ipos de variables aleatorias&ariable aleatoria discreta: una v.a. es discreta si su recorrido es un conjunto discreto.La variable del ejemplo anterior es discreta. Sus probabilidades se recogen en lafunci'n de cuant!a. #&(anse las distribuciones de variable discreta$.&ariable aleatoria continua: una v.a. es continua si su recorrido es un conjunto nonumerable. )ntuitivamente esto signica que el conjunto de posibles valores de lavariable abarca todo un intervalo de n"meros reales. *or ejemplo, la variable queasigna la estatura a una persona e+tra!da de una determinada poblaci'n es unavariable continua ya que, te'ricamente, todo valor entre, pongamos por caso, y -,m, es posible.6 #&(anse las distribuciones de variable continua$.

Tablas de valor Z

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,16

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,20

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,06

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,06

,02

,02

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,63

,61

,61-

,61

,613

,613

,61

,61

,616

,616

,612

,612

,612

,612

-Grafcarea ba!o la curva

Valor Creativo- Valor Creativo 2


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+isten numerosas variables que parecen seguir una forma similar a ladistribuci'nnormal #pesos, alturas, coecientes intelectuales, calicaciones ene+menes, etc.$La distribuci'n muestral de muc4os estad!grafos muestrales como la mediatienen unadistribuci'n apro+imadamente normal e independiente de laconguraci'n de lapoblaci'n, si los datos son sucientemente numerosos.s una e+celente apro+imaci'n a otras distribuciones muestrales como la de*oisson y5inomial, por ejemplo.La Funcin Normal:

s una curva lisa, de forma acampanada y unimodal como se presenta en la gura 1.1

"ntervalos de confan#a $ "ntervalos de si%nifcancia*ara la construcci'n de un determinado intervalo de conana es necesario conocer ladistribuci'n te'rica que sigue el parmetro a estimar, 7.- s 4abitual que el parmetropresente una distribuci'n normal. %ambi(n pueden construirse intervalos de conanacon la desigualdad de 84ebys4ev.

&.- 'elacin entre la distribucin normal ( la binomial-Factor de correccin por continuidadste factor de correcci'n se sumara o restara seg"n sea el caso:

1$ *ara la probabilidad de que al menos #9$ + ocurra, se resta el factor.-$ *ara la probabilidad de que ocurra ms que +, se suma el factor.$ *ara la probabilidad de que + o menos ocurra, se suma el factor.3$ *ara la probabilidad de que ocurra menos de +, se resta el facto-Formulas ( %rafcasn stad!stica se entiende por en'meno, cualquier actividad f!sica, cuyos resultados

podemos medir u observar. Se dice que un en'meno es 5);L cuando tiene lassiguientes caracter!sticas:

? l fen'meno es 5L. ;o requiere instrumento de medici'n ni unidad demedida.

? l fen'meno tiene S


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clase de 3- alumnos 4ubo 1 >probados y 11 >plaados. Siendo C E n"mero de (+itosE 1

F La medici'n de la caracter!stica se realia n veces.

l porcentaje o *@


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CaractersticasLa distribuci'n t de Student es la distribuci'n de probabilidad del cocienteAondeMN tiene una distribuci'n normal de media nula y variana 1M& tiene una distribuci'n jiKcuadrado con grados de libertadMN y & son independientes

Tabla de valoresn esta tabla 4ay dos entradas, en la la superior estn los valores de n para los que se4a calculado la probabilidad, en la columna de la iquierda los de +, para + igual omayor que cero, en incrementos de ,, para cada valor de n y de la +correspondiente tenemos la probabilidad acumulada, e+presada con tres cifras

decimales.

%abla distribuci'n t de Student

+On

1 - 3 6 2 / 0 1 1 - - 3

-Grafcarea ba!o la curva

La formulaci'n del rea bajo una curva es el primer paso para desarrollar el conceptodeintegral. l rea bajo la curva formada por el trao de la funci'n f#+$ y el eje + sepuede obtener apro+imadamente, dibujando rectngulos de anc4ura nita y altura figual al valor de la funci'n en el centro del intervalo.

Si 4acemos mas pequeo la anc4ura del rectngulo, entonces el n"mero ; es masgrande y mejor la apro+imaci'n al valor del rea.

"ntervalos de confan#an el conte+to de estimar un parmetro poblacional, un intervalo de conana es unrango de valores #calculado en una muestra$ en el cual se encuentra el verdadero valordel parmetro, con una probabilidad determinada.La probabilidad de que el verdadero valor del parmetro se encuentre en el intervaloconstruido se denomina nivel de conana, y se denota

"ntervalos de si%nifcanciaLa probabilidad de equivocarnos se llama nivel de signifcanciay se simbolia .

Peneralmente se construyen intervalos con conana 1K E0I #o signicancia

http://hyperphysics.phy-astr.gsu.edu/hbasees/integ.html#c2http://hyperphysics.phy-astr.gsu.edu/hbasees/integ.html#c2


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EI$. =enos frecuentes son los intervalos con E1I o E1I.

*ara construir un intervalo de conana, se puede comprobar que la distribuci'n;ormal stndar cumple 1:* #K1.06 Q Q 1.06$ E .0

,.- Calculo de la probabilidad en la distribucin uniormeLa distribuci'n de probabilidad uniforme es un ejemplo de una distribuci'n deprobabilidad es continua. Bna distribuci'n de probabilidad es continua cuando los

resultados posibles del e+perimento son obtenidos de variablesaleatorias continuas, esdecir, de variables cuantitativas que pueden tomar cualquier valor, y que resultanprincipalmente del procesode medici'n.E(e%plos de 3aria'les aleatorias continuas son#

La estatura de un grupode personasl tiempodedicado a estudiarLa temperaturaen una ciudads una distribuci'n en el intervalo Ra,b en la cual las probabilidades son las mismaspara todos los posibles resultados, desde el m!nimo de a4asta el m+imo de b. le+perimento de lanar un dado es un ejemplo que cumple la distribucin uniorme,

ya que todos los 6 resultados posibles tienen 1H6 de probabilidad de ocurrencia.

La funci'nde densidadde una distribuci'n uniforme #altura de cada rectngulo en lagrca anterior$ es:

Aonde:a E m!nimo valor de la distribuci'nb E m+imo valor de la distribuci'nb T a E @ango de la distribuci'n

La media, valor medio esperado o esperana matemticade una distribuci'n uniformese calcula empleando la siguiente f'rmula:

http://www.monografias.com/trabajos12/guiainf/guiainf.shtml#HIPOTEShttp://www.monografias.com/trabajos14/nuevmicro/nuevmicro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/administ-procesos/administ-procesos.shtml#PROCEhttp://www.monografias.com/trabajos15/la-estadistica/la-estadistica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/dinamica-grupos/dinamica-grupos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos901/evolucion-historica-concepciones-tiempo/evolucion-historica-concepciones-tiempo.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos/termodinamica/termodinamica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/mafu/mafu.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos5/estat/estat.shtmlhttp://www.monografias.com/Matematicas/index.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/guiainf/guiainf.shtml#HIPOTEShttp://www.monografias.com/trabajos14/nuevmicro/nuevmicro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/administ-procesos/administ-procesos.shtml#PROCEhttp://www.monografias.com/trabajos15/la-estadistica/la-estadistica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/dinamica-grupos/dinamica-grupos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos901/evolucion-historica-concepciones-tiempo/evolucion-historica-concepciones-tiempo.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos/termodinamica/termodinamica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/mafu/mafu.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos5/estat/estat.shtmlhttp://www.monografias.com/Matematicas/index.shtml


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La variana de una distribuci'n uniforme se calcula empleando la siguiente f'rmula:

.- Calculo de la probabilidad en la distribucin e/ponencial 0-Formula-Grafca 2roblema3EE!"L# $%&l tiempo durante el cual cierta marcade bater!a trabaja en formaefectiva 4asta que falle #tiempo de falla$ se distribuye seg"n el modelo e+ponencial conun tiempo promedio de fallas igual a 6 d!as.a$ Uqu( probabilidad 4ay que el tiempo de falla sea mayor que 3 d!asV.b$ Si una de estas bater!as 4a trabajado ya 3 d!as, Uqu( probabilidad 4ay que trabajams de - d!as msVc$ Si se estn usando de tales bater!as calcular la probabilidad de que ms de dos de

ellas contin"en trabajando despu(s de 6 d!as.'olucin

Sea CEel tiempo que trabaja la bater!a 4asta que falle. l tiempo promedio de falla esde 6 d!as. ntonces, C W+p #XE1H6$ y su funci'n de densidad es:

Valor Creativo- Valor Creativo (
http://www.monografias.com/trabajos16/marca/marca.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/marca/marca.shtml

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