tecnico





REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA

MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACIÓN SUPERIOR

UNSTUTUTO UNIVERSITARIO CARLOS SOUBLETTE












TEORIA DE BAYES

















Autor:Nicola capodicasa C.I. 20.695.977
Dario Urribarri C.I. 22.942.853


Turmero, Mayo del 2012


Distribución estadística
Enestadística y probabilidad se llama distribución estadísticas, distribución de Gauss o distribución gaussiana, a una de las distribuciones de estadísticas de variable continua que con más frecuencia aparece aproximada en fenómenos reales.
La importancia de esta distribución estadística en que permite modelar numerosos fenómenos naturales, sociales y psicológicos. Mientras que los mecanismos que subyacena gran parte de este tipo de fenómenos son desconocidos, por la enorme cantidad de variables incontrolables que en ellos intervienen, el uso del modelo normal puede justificarse asumiendo que cada observación se obtiene como la suma de unas pocas causas independientes.
De hecho, la estadística es un modelo matemático que sólo permite describir un fenómeno, sin explicación alguna. Para laexplicación causal es preciso el diseño experimental, de ahí que al uso de la estadística en psicología y sociología sea conocido como método correlacionar.
Función de densidad
En teoría de la probabilidad, la función de densidad de probabilidad, función de densidad, o, simplemente, densidad de una variable aleatoria continua es una función, usualmente denominada f(x) que describe la densidad de laprobabilidad en cada punto del espacio de tal manera que la probabilidad de que la variable aleatoria tome un valor dentro de un determinado conjunto sea la integral de la función de densidad sobre dicho conjunto.
Una función de densidad de probabilidad (FDP) es una función matemática que caracteriza el comportamiento probable de una población. Es una función f(x) que especifica la posibilidadrelativa de que una variable aleatoria continua X tome un valor cercano a x, y se define como la probabilidad de que X tome un valor entre x y x+dx, dividido por dx, donde dx es un número infinitesimalmente pequeño. La mayoría de las funciones de densidad de probabilidad requieren uno o más parámetros para especificarlas totalmente.
La probabilidad de que una variable aleatoria continua X estéubicada entre los valores a y b está dada por el intervalo de la FDP, f(x), comprendido en el rango entre a y b. ≤ < = ∫ a b Pr(a x b) f (x)dx La FDP es la derivada (cuando existe) de la función de distribución: f x dF x dx ( ) = ( ) En situaciones prácticas, la FDP utilizada se elige entre un número relativamente pequeño de FDP comunes, y la labor estadística principal consiste en estimar susparámetros. Por lo tanto, a los efectos de los inventarios, es necesario saber qué FDP se ha utilizado e indicarlo en la documentación de evaluación de la incertidumbre.
La definición formal de la función de densidad requiere de conceptos de la teoría de la medida. Si una variable aleatoria X sigue una función de probabilidad X*P su densidad con respecto a una medida de referencia μ es la derivada deRadon–Nikodym


Variables aleatorias continuas: A diferencia de una variable aleatoria discreta, una variable aleatoria continua es aquella que puede tener cualquier valor fraccional dentro de un rango definido de valores. Es decir, este tipo de variable se define en espacios de muestra con un número de puntos infinitos no de numerable. Debida a las dificultades matemáticas inherentes, no...