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Instituto Tecnológico Superior de
                           Zacapoaxtla
                  Departamento de Desarrollo
                           Académico




        María del Consuelo Valle Espinosa

 Distribución exponencial.
 Distribución Normal.
Una variable aleatoria es continua cuando todos sus
valores posibles forman un intervalo la recta real.

Toda variable aleatoria continua X tiene una curva
asociada a ella. Se puede utilizar esta curva,
formalmente conocida como la función de densidad de
probabilidad de la variable para obtener las
probabilidades referidas a X.

La probabilidad de que X tome un valor comprendido
entre a y b, siendo a menor que b como el área bajo la
curva dentro de este intervalo.

       P[a ≤ X ≤ b = área bajo la curva entre a y b
La función de densidad de probabilidad entere los punto a y
b es la misma se que los extremos a y b se incluyan o no.

                 P[a ≤ X ≤ b ] = P[a < X < b]

 El área total bajo la curva de densidad debe de ser igual a
                              1.


      La curva densidad nunca está debajo del eje x
Una variable aleatoria normal con media 0 y varianza 1 se denomina
         normal estándar . Se usa la letra Z para denotarla
Distribuciones gaussinas con diferentes media e igual
                     dispersión
Distribuciones gaussinas con iguales
  medias y diferentes dispersiones
Regla de aproximación

   Una variable aleatoria normal con media µ y desviación
                      estándar σ estará:

   Entre σ - µ y σ + µ con una probabilidad aproximada de
                            0.68

 Entre σ - 2µ y σ + 2µ con una probabilidad aproximada de
                            0.95

 Entre σ - 3µ y σ + 3µ con una probabilidad aproximada de
                            0.97



Esta regla de aproximación permite que nos hagamos una
idea sobre si un determinado conjunto de datos se aproxima
o no a una normal.
Ejemplo 1. Encuentre

                   P[ Z < 1.5]
.9331
Ejercicio 2. Encuentre:

                            P[ Z ≥ .8]




            P[ Z ≥ .8] = 1 - .788144601 = .211185
=.211185
Referencias:

          Bioestadística: métodos y aplicaciones

Autores: Francisca Ríus Díaz, Francisco Javier Barón López,
Elisa Sánchez Font y Luis Parras Guijosa. Universidad de
Málaga .

Sitio en Internet:

http://www.bioestadistica.uma.es/libro/

            INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA

          ROSS, SHELDON M. Editorial REVERTE

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3.3 Variables Aleatorias Continuas

  • 1. Instituto Tecnológico Superior de Zacapoaxtla Departamento de Desarrollo Académico María del Consuelo Valle Espinosa  Distribución exponencial.  Distribución Normal.
  • 2. Una variable aleatoria es continua cuando todos sus valores posibles forman un intervalo la recta real. Toda variable aleatoria continua X tiene una curva asociada a ella. Se puede utilizar esta curva, formalmente conocida como la función de densidad de probabilidad de la variable para obtener las probabilidades referidas a X. La probabilidad de que X tome un valor comprendido entre a y b, siendo a menor que b como el área bajo la curva dentro de este intervalo. P[a ≤ X ≤ b = área bajo la curva entre a y b
  • 3. La función de densidad de probabilidad entere los punto a y b es la misma se que los extremos a y b se incluyan o no. P[a ≤ X ≤ b ] = P[a < X < b] El área total bajo la curva de densidad debe de ser igual a 1. La curva densidad nunca está debajo del eje x
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9. Una variable aleatoria normal con media 0 y varianza 1 se denomina normal estándar . Se usa la letra Z para denotarla
  • 10. Distribuciones gaussinas con diferentes media e igual dispersión
  • 11. Distribuciones gaussinas con iguales medias y diferentes dispersiones
  • 12.
  • 13. Regla de aproximación Una variable aleatoria normal con media µ y desviación estándar σ estará: Entre σ - µ y σ + µ con una probabilidad aproximada de 0.68 Entre σ - 2µ y σ + 2µ con una probabilidad aproximada de 0.95 Entre σ - 3µ y σ + 3µ con una probabilidad aproximada de 0.97 Esta regla de aproximación permite que nos hagamos una idea sobre si un determinado conjunto de datos se aproxima o no a una normal.
  • 14. Ejemplo 1. Encuentre P[ Z < 1.5]
  • 15. .9331
  • 16. Ejercicio 2. Encuentre: P[ Z ≥ .8] P[ Z ≥ .8] = 1 - .788144601 = .211185
  • 18. Referencias: Bioestadística: métodos y aplicaciones Autores: Francisca Ríus Díaz, Francisco Javier Barón López, Elisa Sánchez Font y Luis Parras Guijosa. Universidad de Málaga . Sitio en Internet: http://www.bioestadistica.uma.es/libro/ INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA ROSS, SHELDON M. Editorial REVERTE