DISTRIBUCIONES DE LAS PROBABILIDADES DE VARIABLES ALEATORIA CONTINUA Autoguardado

DISTRIBUCIONES DE LAS PROBABILIDADES DE VARIABLES ALEATORIA CONTINUA
DISTRIBUCCIÒN UNIFORME – NORMAL – EXPONENCIAL – “T” DE STUDENT






JEISY RODRIGUEZ CHIQUILLO
YOLANIS VARELA
KAROLIN ZARATE
ULDIS HERNANDEZ
CARLOS MARIO GUTIERREZ
NATALIA BRITO













UNIVERSIDAD ANTONIO NARIÑO
I SEMESTRE DE PSICOLOGIA
ASIGNATURA DE ESTADISTICA
RIOHACHA LA GUAJIRA
2015
DISTRIBUCIONES DE LASPROBABILIDADES DE VARIABLES ALEATORIA CONTINUA
DISTRIBUCCIÒN UNIFORME – NORMAL – EXPONENCIAL – “T” DE STUDENT






JEISY RODRIGUEZ CHIQUILLO
YOLANIS VARELA
KAROLIN ZARATE
ULDIS HERNANDEZ
CARLOS MARIO GUTIERREZ
NATALIA BRITO


Docente: BELY GNECCOTEHERAN










UNIVERSIDAD ANTONIO NARIÑO
I SEMESTRE DE PSICOLOGIA
ASIGNATURA DE ESTADISTICA
RIOHACHA LA GUAJIRA
2015

INTRODUCCION
Por medio de este trabajollegaremos a conocer y comprender que una distribución de probabilidad es continua cuando los resultados posibles del experimento son obtenidos de variables aleatorias continuas, es decir, de variables cuantitativas que pueden tomar cualquier valor, y que resultan principalmente del proceso de medición.
Ejemplos de variables aleatorias continuas son: La estatura de un grupo de personas, El tiempodedicado a estudiar, La temperatura en una ciudad.
















OBJETIVO
Introducir el concepto de variable aleatoria.
Distinguir los tipos de variables aleatorias.
Calcular la función de masa de probabilidad, la de distribución y la de densidad.
Calcular la media y la varianza de una variable aleatoria.

















VARIABLE ALEATORIA CONTINUA
Es aquella que puede tomar todos los valoresposibles dentro de un cierto intervalo de la recta real.
Una variable aleatoria X es continua si su función de distribución es una función continua.
Corresponden con variables asociadas con experimentos en los cuales la variable medida puede tomar cualquier valor en un intervalo: mediciones biométricas, intervalos de tiempo, áreas, etc.

Una variable aleatoria continua puede tomar cualquier valoren un intervalo de números reales.

Función de densidad: la función de densidad de una variable aleatoria continua es una funciónf que cumple



(Comparar con (8)) y para todo a < b

Entonces es evidente que para una variable aleatoria continua:

La relación entre la función de densidad y la función de distribución está dada por:

De donde se deduce que la función de distribución de una variablealeatoria continua, es una función continua en todas partes; y que la función de densidad es la derivada de la función de distribución, en todos los puntos en los que esta última sea derivada.

Esperanza de una variable aleatoria continua: la esperanza o media de una variable continúa con función de densidad f, es

Cuando esta integral está definida.
Si X es una variable aleatoria continúa condensidad fy h es una función cualquiera, h (X) es una variable aleatoria cuya esperanza se calcula como:

Cuando esta integral está definida.
La propiedad de linealidad del valor esperado también vale para variables aleatorias continuas, así como la definición y propiedades de la varianza, y de la desviación típica.
Para variables aleatorias continuas se definen los cuantiles de las siguientesformas, para cualquier , el cuantil es el valor tal que

En particular, el cuantil -0.5 se llama mediana y es el valor , tal que:




DISTRIBUCIÒN NORMAL
Corresponde a una distribución de variables aleatorias continuas que se extiende sobre un campo de variable infinito y está dada por la función.

N= números de datos
Desviación estándar de la distribución binomial=
= Base de los logaritmosnaturales=2,71828
= 3,1415926535…..
= media de la distribución binomial = np
Una distribución normal de media y desviación típica se designa por .
Si al lanzar 12 monedas lo cual se obtendrán las probabilidades de aparición de 0 caras, 1 cara, 2 caras…… 12 caras. Con los resultados se podría calcular la media, la varianza y la desviación típica.
np npq Tabla de distribución de frecuencia...