La distribución normal es una de las distribuciones de probabilidad más importantes y se caracteriza por su representación gráfica continua y simétrica respecto a la media. La función de densidad de esta distribución tiene su máximo en la media y dos puntos de inflexión situados a una distancia igual a la desviación típica.
Cálculo de probabilidades en normales Propiedad: Si X sigue una distribución N(x; σ) , entonces la variable Z = X − x σ sigue una distribución N(0,1). (El paso de la variable X −→ N(x; σ) a la Z −→ N(0;1) se denomina tipificación de la variable X).
FUNCIÓN DE DENSIDAD DE UNA FUNCIÓN NORMAL
Diremos que una distribución de probabilidad sigue una distribución normal de media x y desviación tíıpica σ, y lo representaremos por N(x; σ) cuando la representación grafica de su función de densidad es una curva positiva continua, sim´etrica respecto a la media, de m´aximo en la media, y que tiene 2 puntos de inflexión , situados a ambos lados de la media (x − σ y x + σ respectivamente)
y a distancia de σ ella, es decir de la forma.
PROBABILIDADES ACUMULADAS
La función de distribución acumulativa especifica la probabilidad de que una variable aleatoria sea menor o igual a un valor dado. La función de distribución acumulativa de la variable aleatoria X es la función F(x) = P(X ≤ x).
Función de distribución acumulada
La distribución de probabilidad acumulada es una función matemática que se emplea para saber la probabilidad de que una variable aleatoria tome valores más pequeños o iguales que un número en concreto, sea cual sea su distribución.
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USO DE LAS TABLAS DE DISTRIBUCION BINOMIAL
COMO USAR LA TABLA?
La tabla te permite calcular la probabilidad de obtener x éxitos o menos en n ensayos independientes, cada uno con una probabilidad de éxito p.
Por ejemplo, vamos a calcular la probabilidad de obtener dos éxitos o menos en cuatros ensayos con probabilidad de éxito de 0.25:
n = 4 ; x = 2 ; p = 0.25
La probabilidad que buscamos es 0.9492.
Para usar las tablas de la distribución binomial es necesario conocer:
El número de veces que se realiza el experimento (n).
La probabilidad de éxito (p).
El número de éxitos (k).
La probabilidad p se busca en la primera fila (valores desde 0’01 hasta 0’5).
El número de veces que se realiza el experimento, en la primera columna (valores desde 2 a 10) y el número de éxitos a su lado
EJEMPLO DE USO DE TABLA BINOMIAL
MEDIA Y DESVIACIÓN TÍPICA EN UNA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL Aunque no se demostrará, en una distribución binomial Bin(n;p), el número esperado de éxitos o media, viene dado por ¯x = n · p. (Recordemos que la media es una medida de centralización).
La desviación típica, σ , que es una medida de dispersión y mide lo alejados que están los datos de la media, viene dada por σ = √n · p · q
DISTRIBUCIÒN BINOMIAL
Daniel Bernoulli halló la probabilidad de ocurrencia de un suceso aun siendo imposible contar los casos favorables: lo que no se puede hallar a priori se puede obtener a posteriori, mediante la observación múltiple de resultados de pruebas similares
Si realizamos n veces un experimento en el que podemos obtener éxito, E, con probabilidad p y fracaso, F, con probabilidad q (q = 1 − p), diremos que estamos ante una distribución binomial de parámetros n y p, y lo representaremos por Bin(n;p). En este caso la probabilidad de obtener k ´éxitos viene dada por:
Función de probabilidad de la distribución binomial, también denominada función de la distribución de Bernoulli,
La distribución binomial es uno de los primeros ejemplos de las llamadas distribuciones discretas .
La distribución normal es un ejemplo de las distribuciones continuas, y aparece en multitud de fenómenos sociales.
La grafica de la distribución normal en forma de campana se denomina Campana de Gauss.