distribuciones continuas de probabilidad

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MINE José Alejandro López Rentería 12 de diciembre de 2012

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Page 1: Distribuciones Continuas de Probabilidad

MINE José Alejandro López Rentería

12 de diciembre de 2012

Page 2: Distribuciones Continuas de Probabilidad

Una distribución de probabilidad de una

variable aleatoria es una función que asigna a

cada suceso definido sobre la variable

aleatoria la probabilidad de que dicho suceso

ocurra. La distribución de probabilidad está

definida sobre el conjunto de todos los sucesos,

cada uno de los sucesos es el rango de valores

de la variable aleatoria.

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Page 3: Distribuciones Continuas de Probabilidad

Una variable aleatoria continua es aquella que

puede tomar cualquier valor en algún intervalo

de valores acotados o no acotados.

Generalmente los valores de una variable

aleatoria continua se obtienen de experimentos

reales o mediciones. Por ejemplo, al realizar los

experimentos de medir estaturas, medir pesos,

registrar ingresos económicos, etc.; se obtienen

variables aleatorias continuas.

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Page 4: Distribuciones Continuas de Probabilidad

Una distribución de probabilidad continua es

una función que asigna a un intervalo de la

variable aleatoria continua X su valor de

probabilidad correspondiente. Es decir, la

probabilidad de que un evento ocurra en un

intervalo de la variable. Esto puede ocurrir de

tres formas distintas:

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𝑃(𝑎 ≤ 𝑋 ≤ 𝑏) 𝑃(𝑋 ≤ 𝑏) 𝑃(𝑎 ≤ 𝑋)

Page 5: Distribuciones Continuas de Probabilidad

Hallar la distribución de probabilidad para la

variable continua definida como la edad de los

estudiantes mexicanos con 15 años cumplidos

o más, que estuvieron inscritos en alguna

escuela durante el año 2011.

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Page 6: Distribuciones Continuas de Probabilidad

X= edad de los estudiantes mexicanos con 15

años cumplidos o más.

X= {15, 16, 17,18, ….}

Dado que la variable es continua y no se conoce

el valor máximo específico, entonces se debe

organizar los valores de la variable a través de

intervalos.

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Edad 15 a 19 20 a 24 25 a 29 30 a 35 Mas de

35

Page 7: Distribuciones Continuas de Probabilidad

¿Cómo calcular la probabilidad para cada

intervalo?

Existen dos formas, la primera es a través de los

datos estadísticos generados, o sea como

probabilidad clásica. La segunda es conociendo

la función explícita para calcular la probabilidad.

En este caso, sólo se conocen los valores

estadísticos para cada intervalo, se presentan

en la siguiente tabla de distribución de

frecuencias.

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Page 8: Distribuciones Continuas de Probabilidad

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De acuerdo con el INEGI, la población de

estudiantes de 15 años o más se distribuye así:

Edad (variable en

intervalos)

Frecuencia

(número de

alumnos en

millones)

Frecuencia relativa

(%)

15 – 19 2.7 22

20 – 24 4.8 39

25 – 29 1.9 15

30 – 35 1.2 10

más de 35 1.8 15

TOTAL 12.4 100

Page 9: Distribuciones Continuas de Probabilidad

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Distribución de probabilidad continua

Page 10: Distribuciones Continuas de Probabilidad

La distribución normal, distribución de

Gauss o distribución gaussiana, es una de

las distribuciones de probabilidad de

variable continua que con más frecuencia

aparece aproximada en fenómenos

naturales, sociales y psicológicos.

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Page 11: Distribuciones Continuas de Probabilidad

La gráfica de su función de densidad

tiene una forma acampanada y es

simétrica respecto de un determinado

parámetro estadístico. Esta curva se

conoce como campana de Gauss y es el

gráfico de una función gaussiana.

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Page 12: Distribuciones Continuas de Probabilidad

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Page 13: Distribuciones Continuas de Probabilidad

Se dice que una variable aleatoria continua X

sigue una distribución normal de parámetros 𝜇 y

𝜎 y se denota 𝑿~𝑵(𝝁, 𝝈) donde μ (mu) es la

media y σ (sigma) es la desviación estándar.

Para calcular la probabilidad de una variable

Normal se utiliza la siguiente fórmula:

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𝑃 𝑎 ≤ 𝑋 ≤ 𝑏 =1

𝜎 2𝜋

𝑎

𝑏

𝑒−12𝑥2𝑑𝑥

Page 14: Distribuciones Continuas de Probabilidad

Análogamente, se calcula:

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𝑃 𝑋 ≤ 𝑏 =1

𝜎 2𝜋

−∞

𝑏

𝑒−12𝑥2𝑑𝑥

𝑃 𝑎 ≤ 𝑋 =1

𝜎 2𝜋

𝑎

𝑒−12𝑥2𝑑𝑥

Page 15: Distribuciones Continuas de Probabilidad

Para calcular probabilidades con variables

que siguen la distribución normal se usan

tablas. Pero, puesto que sería imposible

tener una tabla para cada posible

distribución normal, solamente la tenemos

para la distribución normal estándar, es

decir, para la 𝑵( 𝟎 , 𝟏 ).

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Page 16: Distribuciones Continuas de Probabilidad

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Distribución de probabilidad continua

Page 17: Distribuciones Continuas de Probabilidad

Cualquier variable 𝑋 que se distribuyanormal X~𝑁(µ, 𝜎) puede transformarse enuna variable 𝒁 que sigan una distribuciónnormal estándar 𝐙~𝑵(𝟎, 𝟏). Este procesose llama tipificación de la variable.Dicha tipificación se calcula como:

𝑋 =𝑥 − 𝜇

𝜎

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Page 18: Distribuciones Continuas de Probabilidad

Por tanto, para calcular la probabilidad de

una variable Normal estándar se utiliza la

siguiente fórmula:

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𝑃 𝑎 ≤ 𝑋 ≤ 𝑏 =1

𝜎 2𝜋

𝑎

𝑏

𝑒−12(𝑥−𝜇𝜎)2𝑑𝑥

Page 19: Distribuciones Continuas de Probabilidad

Análogamente, se calcula:

12 de diciembre de 2012 | MINE José Alejandro López Rentería

𝑃 𝑋 ≤ 𝑏 =1

𝜎 2𝜋

−∞

𝑏

𝑒−12(𝑥−𝜇𝜎)2𝑑𝑥

𝑃 𝑎 ≤ 𝑋 =1

𝜎 2𝜋

𝑎

−∞

𝑒−12(𝑥−𝜇𝜎)2𝑑𝑥

Page 20: Distribuciones Continuas de Probabilidad

Calcular la distribución de probabilidad de

la variable continua definida como “pesos

de los habitantes” de la ciudad de Mérida,

si se sabe que la media es 65 kg y la

desviación estándar es 8 kg.

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