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6: Distribuciones Continuas de Probabilidad

  • Page ID
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    El capítulo 5 se ocupó de las distribuciones de probabilidad derivadas de variables aleatorias discretas. Sobre todo ese capítulo se centró en el experimento binomial. Hay muchos otros experimentos a partir de variables aleatorias discretas que existen pero que no están cubiertos en este libro. Este capítulo trata sobre las distribuciones de probabilidad que surgen de variables aleatorias continuas. El foco de este capítulo es una distribución conocida como la distribución normal, aunque darse cuenta de que hay muchas otras distribuciones que existen. Algunos otros son examinados en futuros capítulos.

    • 6.1: Distribución Uniforme
      Si tienes una situación en la que la probabilidad es siempre la misma, entonces esto se conoce como una distribución uniforme.
    • 6.2: Gráficas de la Distribución Normal
      Muchos problemas de la vida real producen un histograma que es una distribución de probabilidad continua simétrica, unimodal y en forma de campana.
    • 6.3: Encontrar probabilidades para la distribución normal
      La Regla Empírica es solo una aproximación y sólo funciona para ciertos valores. ¿Y si quieres encontrar la probabilidad de valores x que no sean múltiplos enteros de la desviación estándar? La probabilidad es el área bajo la curva. Para encontrar áreas bajo la curva, necesitas cálculo. Antes de la tecnología, necesitabas convertir cada valor x a un número estandarizado, llamado puntaje z o valor z o simplemente z. La puntuación z es una medida de cuántas desviaciones estándar es un valor x de la media.
    • 6.4: Evaluar la normalidad
      Se ha asumido que las distribuciones que has visto hasta este punto están distribuidas normalmente, pero ¿cómo se determina si se distribuye normalmente?
    • 6.5: Distribución de Muestreo y Teorema del Límite Central


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