Title | Probabilidad y Estadística |
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Author | Edgar Domínguez |
Course | Probabilidad Y Estadística |
Institution | Instituto Politécnico Nacional |
Pages | 8 |
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10.a) ¿Qué es una variable aleatoria normal estándar?Una variable aleatoria normal, se emplea en una distribución normal, y su grafica se expresa por media de una campana de gauss, por lo que. A una variable aleatoria continua sea X que tiene la distribución normal en forma de campana de Gauss se de...
10. a) ¿Qué es una variable aleatoria normal estándar? Una variable aleatoria normal, se emplea en una distribución normal, y su grafica se expresa por media de una campana de gauss, por lo que. A una variable aleatoria continua sea X que tiene la distribución normal en forma de campana de Gauss se denomina variable aleatoria normal. Como se muestra a continuación. La distribución de una variable aleatoria normal con media 0 y varianza 1 se llama distribución normal estándar.
b) ¿Cómo se denota? Una variable aleatoria normal está en función de dos parameros la media y la desviación estándar, μ y σ , respectivamente. Por ello denotamos los valores de la densidad de X como n ( x ; μ , σ ) c) ¿Para qué sirve? Como la variable aleatoria depende tanto de la media como de la desviación estándar, siendo la media el valor que se encuentra en el centro de a campa de gauss y la desviación estándar que tan lejos se encuentras los valores de la media, podemos decir que se emplea para estimar valores cuantitativos acerca de diferentes fenómenos, como, por ejemplo, la estatura de un segmento de población, o como se comportan un fármaco nuevo en cierta muestra, entre otras. Hablándonos acerca de la de la variabilidad de las observaciones con respecto a la media. Siempre y cuando obedezcan el modelo de la normal. 11. Las tablas de probabilidad acumulada para la distribución normal estándar están basadas en la función:
b
F ( x≤ b )=∫ f ( x ) dx 0
donde f(x) es la función de densidad normal. Con base en lo anterior, ¿Cómo se calculan las siguientes probabilidades: a) p(ab )=∫ f ( x ) dx b
c) p(a...