La descarga está en progreso. Por favor, espere

La descarga está en progreso. Por favor, espere

DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD CONTINUA DÍA 61 * 1º BAD CT.

Presentaciones similares


Presentación del tema: "DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD CONTINUA DÍA 61 * 1º BAD CT."— Transcripción de la presentación:

1 DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD CONTINUA DÍA 61 * 1º BAD CT

2 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD CONTINUA Ya sabemos una clasificación de las variables estadísticas en discretas y continuas, atendiendo al conjunto de valores que podían tomar. Ejemplos de variable discreta es el número de hijos de una familia, la edad, en semanas, a que comienza a andar un niño o el número de respuestas falladas en un test. Ejemplos de variables continuas son: las estaturas y pesos de los individuos, los tiempos de espera de un autobús, la duración de un tipo de pilas, etc. Si los valores de la variable son muy numerosos y dispersos, éstos han de agruparse en intervalos a fin de obtener frecuencias apreciables. Estos intervalos se denominan ­clases. Consideremos la variable continua Xi que mide la concentración (mg/l) de disolvente en 100 muestras de agua fluvial. Los resultados se dan en la tabla, donde la primea columna indica las clases y la segunda columna las frecuencias relativas:

3 EJEMPLO de DISTRIBUCIÓN de PROBABILIDAD CONTINUA Consideremos la variable continua Xi que mide la concentración (mg/l) de disolvente en 100 muestras de agua fluvial. Los resultados se dan en la tabla, donde la primea columna indica las clases y la segunda columna las frecuencias relativas: Xifr [0,10) [10,20) [20,30) [30,40) [40,50) [50,60) 0,25 0,30 0,15 0,10 0,05 Σ =1 10 20 30 40 50 60 mg/l

4 … Ejemplo Incrementando el número de muestras recogidas a 500, 1.000, 2.000,...,1.000.000, en lugar de las 100 que tenemos; a la vez que reducimos la longitud de los intervalos de clase, (0, 1), (0, 0’1), (0, 0’01), … en lugar de (0, 10) que tenemos, se llega a histogramas cuyos lados superiores forman una poligonal que cada vez es menos irregular. Las frecuencias relativas de las clases se aproximarían a las probabilidades respectivas. Idealmente se llegaría a una línea poligonal superior curva­, bajo la cual el área limitada es la unidad.. La curva así obtenida nos permitirá calcular probabilidades de la variable continua Xi en cualquier entorno. Esta curva se llama FUNCIÓN DE DENSIDAD. Calcular probabilidades es hallar el área comprendida entre la función de densidad y el eje Xi, entre dos valores de xi

5 FUNCIÓN DE DENSIDAD En color rojo se aprecia la línea quebrada o Función de Distribución de una variable continua. En color azul se ha superpuesto la Función de densidad en que se convierte al aumentar notablemente el número de intervalos o clases. 0 10 20 30 40 50 60 mg/l

6 Para que f(x) sea una función de densidad debe cumplir las siguientes condiciones: 1.-f(x) ≥ 0, para todo valor del intervalo [a, b] donde la variable aleatoria tiene su campo de definición. 2.-El área limitada por la curva f(x), entre los extremos a y b y el eje de abscisas, es la unidad. 3.-Las áreas determinadas por f(x) en cualquier intervalo [x1, x2] incluido en [a, b] es la probabilidad de que la variable continua Xi esté en el intervalo [x1, x2] a x1 x2 f (x) > 0 b

7 El área que nos interese se calculará: Por el cálculo integral. Ocasionalmente por métodos geométricos elementales. O mediante tablas ya elaboradas para este fin.

8 EJERCICIO_1 Sea la función: f(x) = 1 / 4, si x є [0, 4] 0, si x є [0, 4] Comprueba que es una función de densidad. Calcula P(1,6 ≤ x ≤ 5,2) Área del rectángulo: A=b.h = 4. ¼ = 1 P(1,6 ≤ x ≤ 5,2) = (4 – 1,6). ¼ = = 2,4. ¼ = 0,6 0 1 2 3 4 Pi 0,25 1,6

9 EJERCICIO_2 Sea la función: f(x) = 2.x, si x є [0, 1] 0, si x є [0, 1] Comprueba que es una función de densidad. Calcula P(0,6 ≤ x ≤ 0,9) Área del rectángulo: A=b.h / 2 = 1. 2 / 2 = 1 Área del trapecio = P P(0,6 ≤ x ≤ 0,9) = = [(1,8 + 1,2) / 2 ].(0,9 – 0,6) = = 1,5.0,3 = 0,45 0 1 x Pi 2 Calculamos las ordenadas: f(1) = 2.1 = 2 f(0) = 2.0 = 0 f(0,6) = 2.0,6 = 1,2 f(0,9) = 2.0,9 = 1,8

10 Ejercicio_3 Sea la función: f(x) = (1/3).x - 1, si x є [3, a] 0, si x є [3, a] Hallar el valor de a para que f(x) sea una función de densidad. Calcula P(3,1 ≤ x ≤ 4,2) 0 3 6 x Pi f(a) Calculamos las ordenadas: f(a) = 0,33.a - 1 f(0) = 0,33.0 – 1 = - 1 f(3,1) = 0,33.3,1 – 1 = 0,033 f(4,2) = 0,33.4,2 – 1 = 0,4 Área del triángulo = 1 (a – 3).(a / 3 – 1) / 2 = 1 (a – 3) 2 = 6  a – 3 = 2,45  a = 5,45 P(3,1 ≤ x ≤ 4,2) = [(0,4+0,033) / 2].(4,2 – 3,1)= 0,2383 3,1 4,3 5,45

11 Ejercicio_4 Sea la función: f(x) = (1/2).x - 3, si x є [6, a] 0, si x є [6, a] Hallar el valor de a para que f(x) sea una función de densidad. Calcula P(6,1 ≤ x ≤ 6,2) 6 8 9 10 x Pi f(a) Calculamos las ordenadas: f(a) = 0,5.a - 3 f(0) = 0,5.0 – 3 = - 3 f(6,1) = 0,5.6,1 – 3 = 0,05 f(6,2) = 0,5.6,2 – 3 = 0,10 Área del triángulo = 1 (a – 6).(a / 2 – 3) / 2 = 1 (a – 6) 2 = 4  a – 6 = 2  a = 8 P=Área del trapecio. P(6,1 ≤ x ≤ 6,2) = [(0,10+0,05) / 2].(6,2 – 6,1)= 0,0075 6,1 6,2


Descargar ppt "DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD CONTINUA DÍA 61 * 1º BAD CT."

Presentaciones similares


Anuncios Google