En esta sección, continuaremos nuestra investigación de distribuciones normales para incluir curvas de densidad y aprender diversos métodos para calcular probabilidades a partir de la curva de densida...En esta sección, continuaremos nuestra investigación de distribuciones normales para incluir curvas de densidad y aprender diversos métodos para calcular probabilidades a partir de la curva de densidad normal. Una curva de densidad es una representación idealizada de una distribución en la que el área bajo la curva se define como 1. Las curvas de densidad no necesitan ser normales, pero la curva de densidad normal será la más útil para nosotros.
Utilizando los resultados de la sección anterior, ahora podemos determinar si un punto crítico de una función corresponde realmente a un valor extremo local. En esta sección, también vemos cómo la seg...Utilizando los resultados de la sección anterior, ahora podemos determinar si un punto crítico de una función corresponde realmente a un valor extremo local. En esta sección, también vemos cómo la segunda derivada proporciona información sobre la forma de una gráfica al describir si la gráfica de una función se curva hacia arriba o se curva hacia abajo.
Ya quef″(x)>0 parax<−√3,f″(x)<0 para−√3<x<0,f″(x)>0 para0<x<√3, yf″(x)<0 parax>√3, entoncesx=0,±√3 son puntos de inflexi...Ya quef″(x)>0 parax<−√3,f″(x)<0 para−√3<x<0,f″(x)>0 para0<x<√3, yf″(x)<0 parax>√3, entoncesx=0,±√3 son puntos de inflexión,f es cóncavo hacia arriba parax<−√3 y para0<x<√3, yf es cóncavo hacia abajo para−√3<x<0 y parax>√3.
