Deber Función Probabilidad
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Escuela Politécnica Nacional FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA GESTIÓN DE LA CALIDAD CONSULTA ESTUDIANTE: KEVIN LORA ([email protected]) FECHA: 12 de mayo de 2016 FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD Sea X una variable aleatoria discreta que representa los resultados de un espacio muestral (conjunto de posibles resultados). La función de distribución de pro babilidad de X es: f(x) = P(X=x) Siempre que satisfaga: 1) f(x) ≥ 0 para todo valor x de X 2) ∑f(x) = 1 Es una función matemática que representa la pro babilidad para que X tome el valor de x . Figura 2: Distribución de datos discretos FUNCIÓN DE DENSIDAD DE PROBABILIDAD Sea X una variable aleatoria continua que representa los resultados de un espacio muestral. La función de densidad de probabilidad de X es un medio para dete rminar la probabilidad de un intervalo: Figura 1 Ejemplo de un espacio muestral
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8/16/2019 Deber Función Probabilidad
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Escuela Politécnica Nacional
FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA
GESTIÓN DE LA CALIDAD
CONSULTA
ESTUDIANTE: KEVIN LORA ([email protected])
FECHA: 12 de mayo de 2016
FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
Sea X una variable aleatoria discreta que representa los resultados de un espacio muestral (conjunto de
posibles resultados). La función de distribución de probabilidad de X es:
f(x) = P(X=x)
Siempre que satisfaga:
1)
f(x) ≥ 0 para todo valor x de X
2) ∑f(x) = 1
Es una función matemática que representa la probabilidad para que X tome el valor de x .
Figura 2: Distribución de datos discretos
FUNCIÓN DE DENSIDAD DE PROBABILIDAD
Sea X una variable aleatoria continua que representa los resultados de un espacio muestral. La función
de densidad de probabilidad de X es un medio para determinar la probabilidad de un intervalo:
Figura 1 Ejemplo de un espacio muestral
8/16/2019 Deber Función Probabilidad
http://slidepdf.com/reader/full/deber-funcion-probabilidad 2/2
f(x) = P (a ≤ X ≤ b)
Debido a que X es una variable continua, no es posible
determinar una posibilidad para que X tome un valor específico
x (Esta probabilidad es cero). f(x) debe satisfacer:
1)
f(x) ≥ 0, -∞ ˂ x ˂ ∞
2)
∫ f(x) dx = 1, en el intervalo [-∞, ∞]
3)
P (a ≤ X ≤ b) = ∫ f(x) dx, en el intervalo [a, b]
PARÁMETROS PRINCIPALES DE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL
La curva de una distribución normal forma una campana de Gauss. La ecuación para una distribución
de probabilidad de la variable normal X depende de parámetros como:
Media (µ). - Es el promedio aritmético de las observaciones. Es una medida de tendencia central para
el conjunto de datos.
Varianza ( σ 2 ). - Es el promedio del cuadrado de las distancias entre cada observación y la media (µ). Es
una medida de la variabilidad del conjunto de datos.
Desviación estándar ( σ ). - Es la raíz cuadrada positiva de la varianza. También es una medida de la
variabilidad del conjunto de datos, y es preferida por expresarse en las mismas unidades físicas de las
observaciones.
Figura 4: Curva representativa de una distribución normal
Figura 3: Distribución de datos continuos
