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

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Unidad I. Conceptos Básicos y Estadística Descriptiva
Advertisements

Las distribuciones binomial y normal.
Variable Aleatoria Continua. Principales Distribuciones
Administración de la seguridad I
Matemáticas aplicadas a las CCSS II Ana Pola IES Avempace
CLASE 1: Recordando algunos conceptos previos de Estadística
4ºESO Matemáticas B Colegio Divina Pastora (Toledo)
Unidad I. Conceptos Básicos y Estadística Descriptiva
1.2 Variables aleatorias..
Estadística Descriptiva Tema I. Conceptos Básicos
Tema 1: Introducción a la Estadística.
MEDIDAS DE DISPERSIÓN:
ESTADISTICA 3 ro. SECUNDARIA.
Distribución Normal.
Variables cuantitativas continuas
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD CONTINUA
TABLAS DE FRECUENCIAS Primero Medio
DISTRIBUCIÓN NORMAL La mayoría de las variables aleatorias que se presentan en los estudios relacionados con las ciencias sociales, físicas y biológicas,
Distribución Normal Distribución Normal
Valor que toma la variable aleatoria
Medida de Dispersión Las medidas de dispersión, también llamadas medidas de variabilidad, muestran la variabilidad de una distribución, indicando por medio.
TABLAS Y GRÁFICAS.
Distribución de Frecuencias para Datos agrupados
Elaboración de gráficas
La moda La moda es el valor que tiene mayor frecuencia absoluta.
ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN Descripción de los datos
Construcción de una tabla para datos agrupados
Función Densidad Continua (o distribución de probabilidad continua)
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
DISTRIBUCIÓN NORMAL DÍA 62 * 1º BAD CS. DISTRIBUCIÓN NORMAL Así como de todas las distribuciones discretas destacábamos la distribución binomial, entre.
1º BACHILLERATO | Matemáticas © Oxford University Press España, S.A Hacer clic en la pantalla para avanzar VARIABLE ALEATORIA Errores comunes Es.
ESTADISTICAS YADIRA AZPILCUETA GARCIA 2C. El conjunto de los intervalos reales.
Matemáticas 4º ESO Opción B
ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN Descripción de los datos
Varianza (datos agrupados)
ESTADÍSTICA.
ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL
TABLAS DE FRECUENCIAS Variables continuas
ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL
UNIVERSIDAD TECNICA DE COTOPAXI
INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA
Tema 6: Distribuciones estadísticas
ESTADÍSTICA: VARIABLES
TABLAS DE FRECUENCIAS Variables discretas
TEMA 14.3 ESTADÍSTICA: Angel Prieto Benito
ESTADÍSTICA ESPAD III * TC 33.
ESTADÍSTICA TEMA: CUADROS Y GRÁFICOS ESTADÍSTICOS
Tablas de estadística.
@ Angel Prieto BenitoMatemáticas 2º Bachillerato CS1 DISTRIBUCIÓN NORMAL MATEMÁTICAS A. CS II Tema 13.
Fundamentos Básicos de Estadística
ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL
ESTADISTICA I Distribución de frecuencias y gráficos
JUAN LUIS CHAMIZO BLÁZQUEZ
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
Ejercicios Dado un conjunto de datos, aplicar el Criterio de Fourier para desechar los posibles valores atípicos.
Matemáticas 2º Bachillerato CS
Tablas y graficos estadisticos
Inferencia Estadística Conceptos Previos. Conceptos Previos Población: Es la colección de toda la posible información que caracteriza a un fenómeno aleatorio.
@ Angel Prieto BenitoApuntes Matemáticas 1º BCT1 ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL U.D. 14 * 1º BCT.
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
Matemáticas Aplicadas CS I
@ Angel Prieto BenitoApuntes de Matemáticas 3º ESO1 U.D. 13 * 3º ESO E.AC. ESTADÍSTICA.
REPUBLICA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD ALONSO DE OJEDA VICERRECTORADO ACÁDEMICO FACULTAD DE INGENIERIA ESTADISTICA I DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS Y GRÁFICOS.
Tabla de Distribución de Frecuencias
@ Angel Prieto BenitoApuntes de Matemáticas 3º ESO1 U.D. 14 * 3º ESO E.AP. ESTADÍSTICA.
7. Distribución normal Sin duda la distribución continua de probabilidad más importante, por la frecuencia con que se encuentra y por sus aplicaciones.
ESTADÍSTICA DOCENTE :JUDITH PATRICIA MARTÍN HERMOSILLO MULTIVERSIDAD LATINOAMERICANA CAMPUS TONALÁ BLOQUE IX. APLICA LA ESTADÍSTICA ELEMENTAL.
@ Angel Prieto BenitoMatemáticas 4º ESO E. AC.1 ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL U. D. 14 * 4º ESO E. AC.
ELEMENTOS DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA MIE. GRACIELA ROMERO MERCADO.
Estadística y probabilidad
Transcripción de la presentación:

DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD CONTINUA DÍA 61 * 1º BAD CT

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:

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 = mg/l

… Ejemplo Incrementando el número de muestras recogidas a 500, 1.000, 2.000,..., , 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

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 mg/l

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

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

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, Pi 0,25 1,6

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, 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

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) 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

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) 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