DISTRIBUCIONES EMPIRICAS
Enviado por william120989 • 18 de Octubre de 2022 • Síntesis • 437 Palabras (2 Páginas) • 94 Visitas
Asignatura | Datos del CIPA | Fecha |
Nombre CIPA: OPEN MIND Integrantes: | 18/11/2020 |
Actividad
Protocolo colaborativo de la unidad n°: 2
Análisis y síntesis:
Síntesis e interpretación colaborativa de los temas vistos en la unidad
DISTRIBUCIONES EMPIRICAS Al momento de tener una muestra aleatoria simple, es probable encontrar una distribución a partir de la muestra que proporciona algo parecido a la distribución verdadera de la variable que se asocia con la población. Como se define Al ser una función real de variable real donde, a cada valor, se le asigna la frecuencia relativa acumulada maestral. Su principal propiedad, es su aproximación a la función de distribución poblacional cuando aumenta el tamaño de la muestra. Lo cual es conocido en estadística como teorema de Glivenko-cantelli , también conocido como teorema central de estadística, el cual es expresado de la siguiente manera: 1. Entrad el tamaño de la muestra (entre 1 y 56). El número de entradas en la tabla se ajusta automáticamente. 2. Entrad el valor x sobre el que queréis deseas calcular la distribución empírica. 3. Entrad por filas los valores de la muestra. 4. Pulsad el botón calcula. 5. Sé obtiene el valor de la muestra en x. Por otra parte, la distribución empírica que se asocia a una muestra es la ley de la probabilidad, es decir, es el objetivo de la estadística, es el conocimiento cuantitativo de una determinada parte de la realidad. Toda variable aleatoria posee una distribución de probabilidad que describe su comportamiento. Si la variable es discreta, es decir, si toma los valores aislados dentro de un intervalo, su distribución de probabilidad específica todos los valores posibles de la variable junto con la probabilidad de que cada uno ocurra. En el caso continuó, es decir, cuando la variable puede tomar cualquier valor de un intervalo, la distribución de probabilidad permite determinar las probabilidades correspondientes a sus intervalos de valores. Importancia de la distribución. La distribución en el campo de las ciencias exactas se acerca a los parámetros estadísticos de la distribución de probabilidades de las variables aleatorias, se entiende como una función que permite asignar a determinados sucesos definidos de que dichos sucesos tengan lugar. De la misma manera, en el rico entorno del análisis matemático, se reserva la idea distribución a la denominada teoría de funciones generalizadas, la cual es ideal para extender la aplicación de derivadas a todas las funciones matemáticas que se puedan registrar. El proceso de sistematizar de la distribución aplicada al análisis matemático ha permitido avances acentuados en ámbitos como la física, la ingeniería, el procesamiento por señales y el diagnóstico de imágenes, entre otros. |
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