APROXIMACIÓN EMPÍRICA DE LA FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN.

Presentación del tema: "APROXIMACIÓN EMPÍRICA DE LA FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN."— Transcripción de la presentación:

1 APROXIMACIÓN EMPÍRICA DE LA FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN

2 Contexto poblacional: Función de distribución Contexto muestral: Función de distribución empírica (estimador no paramétrico de F). ¿Cómo actúa este estimador? Aproxima el modelo desconocido de la población por el modelo conocido de cada muestra observada.

3 FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN EMPÍRICA: Código fuente en R que permite comparar la función de distribución empírica con la teórica, bajo la suposición de diferentes modelos. CASO N(0,1) x<-rnorm(100,0,1) x1<-seq(-3,3,length=100) plot(x1,pnorm(x1),type="l",xlim=c(-3,3),main="Función de distribución (N(0,1))",col=2,lwd=2) rug(x) lines(ecdf(x)) legend("topleft",legend=c("Función de distribución exacta","Función de distribución empírica"),lwd=c(2,1),col=c(2,1)) CASO EXPONENCIAL (7) x<-rexp(100,7) x1<-seq(0,6,length=100) plot(x1,pexp(x1,7),type="l",xlim=c(0,1),main="Función de distribución (Exponencial(7))",col=3,lwd=2) abline(v=0) rug(x) lines(ecdf(x)) legend("right",legend=c("Función de distribución exacta","Función de distribución empírica"),lwd=c(2,1),col=c(3,1)) CASO CHICUADRADO (7) x<-rchisq(100,7) x1<-seq(0,20,length=100) plot(x1,pchisq(x1,7),type="l",xlim=c(0,20),main="Función de distribución (Chi2(7))",col=4,lwd=2) rug(x) lines(ecdf(x)) legend("topleft",legend=c("Función de distribución exacta","Función de distribución empírica"),lwd=c(2,1),col=c(4,1))

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