Distribuciones de probabilidad
Páginas: 3 (576 palabras)
Publicado: 25 de febrero de 2009
ADE 2 1 16/01/09
Aldo Cavazos Woo1133622
Distribución Normal:
[pic]
La distribución normal es una distribución continua centrada y simétrica. Existe una infinidad de variables aleatorias normales que se componenpor sus valores de media y desviación estándar. El centro de la gráfica corresponde a la media del mismo (μ). La distancia del punto máximo al punto de inflexión de la gráfica es la desviaciónestándar (σ). La gráfica va desde el infinito negativo hasta el infinito. Gracias al procedimiento de estandarización, toda gráfica normal se puede transformar en una gráfica normal estándar que es útil paraconocer el área bajo la curva, entre otros datos. La variable aleatoria normal se denota con la letra Z. El comportamiento de esta distribución corresponde al teorema del límite central.
Teoremadel Límite Central:
El teorema del límite central establece fue formulado por LaPlace y Gauss en el siglo XIX. Este teorema establece que con muestras de 25 en adelante (muestras grandes) la muestratiende a una distribución normal estándar. Gracias a este teorema se puede elaborar inferencias sobre la media de alguna distribución, basándonos en muestras grandes.
Nivel de Significancia (α):
Elnivel de significancia se puede traducir vagamente como la probabilidad de error. En pruebas de hipótesis, el nivel de significancia es la máxima probabilidad que se esta dispuesto a correr el riesgode cometer un error (específicamente error tipo I).
Valor P:
El valor P de la prueba corresponde al valor del nivel de significancia que se tiene que asumir si se rechaza la hipótesis nula conlos datos de la muestra obtenidos.
Distribución T de Student:
[pic]
La distribución T de Student tiene un número infinito de variantes. Cada variante se identifica con su propio parámetro γ,...
Aldo Cavazos Woo1133622
Distribución Normal:
[pic]
La distribución normal es una distribución continua centrada y simétrica. Existe una infinidad de variables aleatorias normales que se componenpor sus valores de media y desviación estándar. El centro de la gráfica corresponde a la media del mismo (μ). La distancia del punto máximo al punto de inflexión de la gráfica es la desviaciónestándar (σ). La gráfica va desde el infinito negativo hasta el infinito. Gracias al procedimiento de estandarización, toda gráfica normal se puede transformar en una gráfica normal estándar que es útil paraconocer el área bajo la curva, entre otros datos. La variable aleatoria normal se denota con la letra Z. El comportamiento de esta distribución corresponde al teorema del límite central.
Teoremadel Límite Central:
El teorema del límite central establece fue formulado por LaPlace y Gauss en el siglo XIX. Este teorema establece que con muestras de 25 en adelante (muestras grandes) la muestratiende a una distribución normal estándar. Gracias a este teorema se puede elaborar inferencias sobre la media de alguna distribución, basándonos en muestras grandes.
Nivel de Significancia (α):
Elnivel de significancia se puede traducir vagamente como la probabilidad de error. En pruebas de hipótesis, el nivel de significancia es la máxima probabilidad que se esta dispuesto a correr el riesgode cometer un error (específicamente error tipo I).
Valor P:
El valor P de la prueba corresponde al valor del nivel de significancia que se tiene que asumir si se rechaza la hipótesis nula conlos datos de la muestra obtenidos.
Distribución T de Student:
[pic]
La distribución T de Student tiene un número infinito de variantes. Cada variante se identifica con su propio parámetro γ,...
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