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- https://espanol.libretexts.org/Matematicas/Matematicas_Aplicadas/Matematicas_para_estudiantes_de_arte_liberal_(Diaz)/11%3A_Distribucion_Normal/11.02%3A_La_curva_de_densidad_de_una_distribuci%C3%B3n_normalEn 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.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_de_negocios_(OpenStax)/06%3A_La_distribuci%C3%B3n_normal/6.01%3A_La_distribuci%C3%B3n_normal_est%C3%A1ndarAlrededor del 68% de los\(x\) valores se encuentran entre\(–1\sigma\) y\(+1\sigma\) de la media\(\mu\) (dentro de una desviación estándar de la media). Alrededor del 95% de los\(x\) valores se encuent...Alrededor del 68% de los\(x\) valores se encuentran entre\(–1\sigma\) y\(+1\sigma\) de la media\(\mu\) (dentro de una desviación estándar de la media). Alrededor del 95% de los\(x\) valores se encuentran entre\(–2\sigma\) y\(+2\sigma\) de la media\(\mu\) (dentro de dos desviaciones estándar de la media). Alrededor del 99.7% de los\(x\) valores se encuentran entre\(–3\sigma\) y\(+3\sigma\) de la media\(\mu\) (dentro de tres desviaciones estándar de la media).
- https://espanol.libretexts.org/Matematicas/Matematicas_Aplicadas/Matematicas_para_estudiantes_de_arte_liberal_(Diaz)/11%3A_Distribucion_Normal/11.03%3A_Aplicaci%C3%B3n_de_Distribuciones_NormalesLa distribución normal es la base de la inferencia estadística y será parte esencial de muchos de esos temas en capítulos posteriores. Mientras tanto, esta sección cubrirá algunos de los tipos de preg...La distribución normal es la base de la inferencia estadística y será parte esencial de muchos de esos temas en capítulos posteriores. Mientras tanto, esta sección cubrirá algunos de los tipos de preguntas que se pueden responder utilizando las propiedades de una distribución normal. Los primeros ejemplos tratan de cuestiones más teóricas que te ayudarán a dominar entendimientos básicos y habilidades computacionales, mientras que los problemas posteriores proporcionarán ejemplos con datos reales
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Responder_preguntas_con_datos_-_Estadistica_introductoria_para_estudiantes_de_psicologia_(Crump)/04%3A_Probabilidad%2C_muestreo_y_estimaci%C3%B3n/4.12%3A_puntuaciones_zlibrary(ggplot2) dnorm_vec <- dnorm(seq(-5,5,.1),mean=0,sd=1) x_range <- seq(-5,5,.1) t_df<-data.frame(x_range,dnorm_vec) ggplot(t_df, aes(x=x_range,y=dnorm_vec))+ geom_line()+ geom_vline(xintercept =...library(ggplot2) dnorm_vec <- dnorm(seq(-5,5,.1),mean=0,sd=1) x_range <- seq(-5,5,.1) t_df<-data.frame(x_range,dnorm_vec) ggplot(t_df, aes(x=x_range,y=dnorm_vec))+ geom_line()+ geom_vline(xintercept = 0)+ geom_vline(xintercept = c(-3,-2,-1,1,2,3))+ theme_classic()+ ylab("Density")+ xlab("score") + scale_x_continuous(breaks=seq(-5,5,1))+ geom_label(data = data.frame(x=-.5, y=.3, label=round(pnorm(c(0,1),0,1)[2]-pnorm(c(0,1),0,1)[1], digits=3)), aes(x = x, y = y, label = label))+ geom_label(data …
