distribucion

Entre las distribuciones a tratar en esta unidad serían:
1. Distribución Normal
2. Aproximación de la Normal a la Binomial
3. Exponencial
 
 
1. DISTRIBUCIÓN NORMAL.
 
Características:
 
a)      Es generada por una variable de tipo continuo, denominada x;
                                     - x  
b)      La función que nos define esta distribución es:
                                                        - x  
 
 Al dar a la función los valores de  , 2 y valores a x, obtendremos la      distribución en cuestión, la que tiene forma de campana, por lo que también se le conoce como campana de Gauss. Hay un número infinito de funciones de densidad Normal, una para cada combinación de  y . La media  mide la ubicación de la distribución y la desviación estándar  mide su dispersión.                  c)   Es simétrica con respecto a su eje vertical.
d)  Es asintótica con respecto a su eje horizontal; esto quiere decir que jamás va a tocar el eje de las equis.
e)   El área total bajo la curva es 1.
f)   Sí sumamos a    , se observará que aproximadamente el 68.26% de los       datos se encuentran bajo la curva,  si sumamos a   2, el 95.44% de los datos estará entre esoslímites y si sumamos a   3, entonces el 99.74% de los datos caerá dentro de esos límites. Esta característica es a la vez una forma empírica y rápida de demostrar si los datos que se analizan tienen una distribución Normal; ya que para trabajar los datos con esta distribución, debe verificarse que efectivamente así se distribuyen, ya que de no hacerlo, las decisiones que en un momento dado setomarán de un análisis de los datos con la distribución Normal, serían erróneas.
 
¿Cómo se determinan probabilidades con la distribución Normal?
De acuerdo a como se trataron las distribuciones de probabilidad continuas en la unidad III, lo más lógico es que la función f(x, , 2), se integre entre los límites de la variable x; esto es,
 
          
 
La integral anterior nos daría el áreabajo la curva de la función, desde a hasta b, que corresponde o es igual a la probabilidad buscada.
Debido a la dificultad que se presenta para integrar esta función cada vez que sea necesario, lo que se hace es tipificar el valor de la variable x, esto es, x se transforma en un valor de z, de la siguiente manera:
                                          
 
Este valor de z es buscado en unatabla donde vienen áreas asociadas a este valor, y haciendo uso de los valores tabulados, se determina la probabilidad requerida. La tabla que es usada para calcular las probabilidades es la que nos dá el área que se muestra a con
Ejemplos:
1.      El acero que se utiliza para tuberías de agua a menudo se recubre internamente con un mortero de cemento para evitar la corrosión. En un estudio delos recubrimientos de mortero de una tubería empleada en un proyecto de transmisión de agua en California (Transportation Engineering Journal, Noviembre de 1979) se especificó un espesor de 7/16 pulgadas para el mortero. Un gran número de mediciones de espesor dieron una media de 0.635 pulgadas y  una desviación estándar de 0.082 pulgadas. Sí las mediciones de espesor, tenían una distribuciónNormal, ¿qué porcentaje aproximado fue inferior a 7/16 de pulgada?
 
Solución:
x = variable que nos define el espesor del mortero en pulgadas
 = 0.635 pulgadas
 = 0.082 pulgadas
p(z = -2.41) = 0.492
 
p(x  7/16 pulgadas) = 0.5- p(z = -2.41) = 0.5-0.492 = 0.008
 
Por tanto, 0.008 x 100% = 0.8% de los recubrimientos de mortero tienen un espesor menor de 7/16 pulgadas
 2.      Un tubo fluorescente estándar tiene una duración distribuida Normalmente, con una media de 7,000 horas y una desviación estándar de 1,000 horas. Un competidor ha inventado un sistema de iluminación fluorescente compacto que se puede insertar en los receptáculos de lámparas incandescentes. El competidor asegura que el nuevo tubo compacto tiene una duración...