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(x)       2

           1     
                e 2
                       2
f ( x) 
          2
         TH. DE CHEBYSHEV
          DISTRIB. NORMAL
                www.jmontenegro.wordpress.com
El Desvío Estándar y el Teorema de
                    Chebyshev


 Es conocida en el área de la probabilidad y
  estadística, la desigualdad de Chebyshev,
  matemático Ruso del siglo XIX, que dice que la
  probabilidad de que una variable aleatoria esté
  distanciada de su media en más de “a” veces la
  desviación estándar, es menor o igual que”1/a2”.




                          2       www.jmontenegro.wordpress.com
El Desvío Estándar y el Teorema de
                   Chebyshev


 Si E(x) es la media (o la esperanza matemática)
  y σ es la desviación estándar, entonces
  podemos redefinir la relación como:

                                          1
    P( x  E ( x)  a ) 
                                       a 2

                          3       www.jmontenegro.wordpress.com
El Desvío Estándar y el Teorema de
                    Chebyshev
 Tomando en cuenta el teorema de Chebyshev
  se puede construir las siguientes reglas sobre
  el uso del desvío estándar:




                          4       www.jmontenegro.wordpress.com
Algunas Distribuciones de Datos


            DISTRIBUCIONES




          Principales Distribuciones




           “t” de              Chi                “F” de
NORMAL
          Student            Cuadrado             Fisher




                         5             www.jmontenegro.wordpress.com
Algunas Distribuciones de Datos


             DISTRIBUCIONES




           Principales Distribuciones




POISSON    WEIBULL                           TRIANGULAR
                       LOGARÍTMICA




                          6             www.jmontenegro.wordpress.com
DISTRIBUCIÓN NORMAL
 La distribución Normal es un modelo teórico
  para variables aleatorias y continuas y
  representa la distribución de frecuencias de una
  población de valores.
 La curva normal es una campana simétrica cuya
  forma y posición depende de dos parámetros:
    µ, media poblacional, que se localiza en el
     centro de la del eje horizontal.
    σ, desviación estándar que determina el
     ancho de la curva.

                          7       www.jmontenegro.wordpress.com
DISTRIBUCIÓN NORMAL
 Para una variable “x” con media µ y desviación
  estándar σ, que está normalmente distribuida,
  escribimos: “x” es N (µ , σ).

 La función de densidad de la distribución normal
  es:
                                  (x)      2

               1                
    f ( x)                   e     2 2

              2
                          8       www.jmontenegro.wordpress.com
DISTRIBUCIÓN NORMAL
 Ejemplo de una distribución de frecuencias de Mg. de
  Aflotoxinas (toxinas) en maíz y la curva Normal teórica
  que genera el programa SPSS
          Hist ograma de frecuencias y curva t eóric a Normal
     30




     20




     10




      0
           5   10   15   20   25   30   35   40   45   50   55   60   65   70


          Cantidad de Aflatoxina s en mg en maiz

                                             9              www.jmontenegro.wordpress.com
DISTRIBUCIÓN NORMAL
 Si un Distribución de datos tiene
  aproximadamente el perfil o forma de campana
  se cumple que:
    El intervalo µ ± “σ” contendrá
     aproximadamente el 68 % de los datos.
    El intervalo µ ± “2σ” contendrá
     aproximadamente el 95 % de los datos.
    El intervalo µ ± “3” contendrá
     aproximadamente casi la totalidad de los
     datos.

                        10      www.jmontenegro.wordpress.com
DISTRIBUCIÓN NORMAL
 Un tipo de distribución Normal especial es la
  distribución Normal Tipificada (0,1), simbolizada
  con la letra “z”.
 Esta distribución se usa mucho para resolver
  pruebas de hipótesis ya que cualquier dato “xi”
  de una variable normal (µ , σ) se puede
  convertir en dato “zi” de una variable normal

                  xi  
  tipificada con la siguiente transformación

             zi 
                     s     11      www.jmontenegro.wordpress.com
DISTRIBUCIÓN NORMAL
 Luego con una tabla normal tipificada es fácil
  determinar probabilidades por intervalos para
  diferentes valores de la variable “x”.
 Esta distribución funciona relativamente bien
  para hacer probabilidades cuando se tiene más
  de 30 datos, y estos tienen una distribución en
  forma de campana.
 A continuación se observa un gráfico de una
  distribución normal tipificada (0,1) donde está
  sombreado un intervalo de 1.96 desvió
  estándar.
                          12      www.jmontenegro.wordpress.com
DISTRIBUCIÓN NORMAL

       Función de densidad distribución normal tipificada
                        Normal(0,1): p(evento)=0.9500
           0.40



           0.30
Densidad




           0.20



           0.10



           0.00
              -3.00   -2.00   -1.00     0.00     1.00    2.00       3.00
                                      Variable


                                       13           www.jmontenegro.wordpress.com
EJERCICIO
 Si el promedio de edad de los alumnos de la
  universidad es de 21 años, con un desvío
  estándar de 3.2 años. ¿Cuál es la probabilidad
  que un estudiante tenga más de 28 años?



 Se debe buscar la P(zi ≥ 2,1875) en una tabla normal
  tipificada que resulta como 0.5 - 0.4854 (el valor de
  tabla) = 0.14
 Este problema se puede resolver gráficamente usando
  el programa INFOSTAT, con el módulo aplicaciones
  didácticas.
                             14        www.jmontenegro.wordpress.com
EJERCICIO
                   Función de densidad
                Normal(21,10.24): p(evento)=0.0144
              0.13

              0.09
   Densidad




              0.06

              0.03

              0.00
                 5.00         13.00         21.00       29.00             37.00
                                          Variable
 El área sombreada es la respuesta, que un estudiante tenga más de
  28 años y tiene una probabilidad de 0,014.
                                             15      www.jmontenegro.wordpress.com
RESOLVER

 Ejercicio 1 La estatura de una población tiene
  una distribución normal con media de 170 cm y
  una desviación estándar de 7.60 ¿Cuál es la
  probabilidad que una persona seleccionada de
  este grupo tenga una estatura entre 165 y 180?

 Ejercicio 2 Una población de niños en edad
  escolar tiene una media de 11.5 años y un
  desvío estándar de 3 años. ¿Cuál es la
  probabilidad de que un niño sea entre 8.5 y 14.5
  años, más de 10, y menos de 12?
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Ejercicio 3
 El promedio de notas de un grupo de
  estudiantes es 70 y el desvío estándar es 10.

   ¿Cuál es la probabilidad que un estudiante
    obtenga más de 80 ptos.?
   ¿Cuál es la proporción de aplazados
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                          17      www.jmontenegro.wordpress.com
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Ejercicio 4
 Se producen quesos con un diámetro es 35cm
  y se acepta una varianza de 0.1 cm2. Si por
  problemas de envase se rechaza productos con
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   ¿Cuál es la probabilidad de rechazo de la producción
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   ¿Cuál es la Probabilidad de que un queso tenga un
    diámetro de 35cm?




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Th. Chebyshev Distrib. Normal

  • 1. (x) 2 1  e 2 2 f ( x)   2 TH. DE CHEBYSHEV DISTRIB. NORMAL www.jmontenegro.wordpress.com
  • 2. El Desvío Estándar y el Teorema de Chebyshev  Es conocida en el área de la probabilidad y estadística, la desigualdad de Chebyshev, matemático Ruso del siglo XIX, que dice que la probabilidad de que una variable aleatoria esté distanciada de su media en más de “a” veces la desviación estándar, es menor o igual que”1/a2”. 2 www.jmontenegro.wordpress.com
  • 3. El Desvío Estándar y el Teorema de Chebyshev  Si E(x) es la media (o la esperanza matemática) y σ es la desviación estándar, entonces podemos redefinir la relación como: 1 P( x  E ( x)  a )  a 2 3 www.jmontenegro.wordpress.com
  • 4. El Desvío Estándar y el Teorema de Chebyshev  Tomando en cuenta el teorema de Chebyshev se puede construir las siguientes reglas sobre el uso del desvío estándar: 4 www.jmontenegro.wordpress.com
  • 5. Algunas Distribuciones de Datos DISTRIBUCIONES Principales Distribuciones “t” de Chi “F” de NORMAL Student Cuadrado Fisher 5 www.jmontenegro.wordpress.com
  • 6. Algunas Distribuciones de Datos DISTRIBUCIONES Principales Distribuciones POISSON WEIBULL TRIANGULAR LOGARÍTMICA 6 www.jmontenegro.wordpress.com
  • 7. DISTRIBUCIÓN NORMAL  La distribución Normal es un modelo teórico para variables aleatorias y continuas y representa la distribución de frecuencias de una población de valores.  La curva normal es una campana simétrica cuya forma y posición depende de dos parámetros:  µ, media poblacional, que se localiza en el centro de la del eje horizontal.  σ, desviación estándar que determina el ancho de la curva. 7 www.jmontenegro.wordpress.com
  • 8. DISTRIBUCIÓN NORMAL  Para una variable “x” con media µ y desviación estándar σ, que está normalmente distribuida, escribimos: “x” es N (µ , σ).  La función de densidad de la distribución normal es: (x) 2 1  f ( x)  e 2 2  2 8 www.jmontenegro.wordpress.com
  • 9. DISTRIBUCIÓN NORMAL  Ejemplo de una distribución de frecuencias de Mg. de Aflotoxinas (toxinas) en maíz y la curva Normal teórica que genera el programa SPSS Hist ograma de frecuencias y curva t eóric a Normal 30 20 10 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 Cantidad de Aflatoxina s en mg en maiz 9 www.jmontenegro.wordpress.com
  • 10. DISTRIBUCIÓN NORMAL  Si un Distribución de datos tiene aproximadamente el perfil o forma de campana se cumple que:  El intervalo µ ± “σ” contendrá aproximadamente el 68 % de los datos.  El intervalo µ ± “2σ” contendrá aproximadamente el 95 % de los datos.  El intervalo µ ± “3” contendrá aproximadamente casi la totalidad de los datos. 10 www.jmontenegro.wordpress.com
  • 11. DISTRIBUCIÓN NORMAL  Un tipo de distribución Normal especial es la distribución Normal Tipificada (0,1), simbolizada con la letra “z”.  Esta distribución se usa mucho para resolver pruebas de hipótesis ya que cualquier dato “xi” de una variable normal (µ , σ) se puede convertir en dato “zi” de una variable normal xi   tipificada con la siguiente transformación zi  s 11 www.jmontenegro.wordpress.com
  • 12. DISTRIBUCIÓN NORMAL  Luego con una tabla normal tipificada es fácil determinar probabilidades por intervalos para diferentes valores de la variable “x”.  Esta distribución funciona relativamente bien para hacer probabilidades cuando se tiene más de 30 datos, y estos tienen una distribución en forma de campana.  A continuación se observa un gráfico de una distribución normal tipificada (0,1) donde está sombreado un intervalo de 1.96 desvió estándar. 12 www.jmontenegro.wordpress.com
  • 13. DISTRIBUCIÓN NORMAL Función de densidad distribución normal tipificada Normal(0,1): p(evento)=0.9500 0.40 0.30 Densidad 0.20 0.10 0.00 -3.00 -2.00 -1.00 0.00 1.00 2.00 3.00 Variable 13 www.jmontenegro.wordpress.com
  • 14. EJERCICIO  Si el promedio de edad de los alumnos de la universidad es de 21 años, con un desvío estándar de 3.2 años. ¿Cuál es la probabilidad que un estudiante tenga más de 28 años?  Se debe buscar la P(zi ≥ 2,1875) en una tabla normal tipificada que resulta como 0.5 - 0.4854 (el valor de tabla) = 0.14  Este problema se puede resolver gráficamente usando el programa INFOSTAT, con el módulo aplicaciones didácticas. 14 www.jmontenegro.wordpress.com
  • 15. EJERCICIO Función de densidad Normal(21,10.24): p(evento)=0.0144 0.13 0.09 Densidad 0.06 0.03 0.00 5.00 13.00 21.00 29.00 37.00 Variable  El área sombreada es la respuesta, que un estudiante tenga más de 28 años y tiene una probabilidad de 0,014. 15 www.jmontenegro.wordpress.com
  • 16. RESOLVER  Ejercicio 1 La estatura de una población tiene una distribución normal con media de 170 cm y una desviación estándar de 7.60 ¿Cuál es la probabilidad que una persona seleccionada de este grupo tenga una estatura entre 165 y 180?  Ejercicio 2 Una población de niños en edad escolar tiene una media de 11.5 años y un desvío estándar de 3 años. ¿Cuál es la probabilidad de que un niño sea entre 8.5 y 14.5 años, más de 10, y menos de 12? 16 www.jmontenegro.wordpress.com
  • 17. RESOLVER Ejercicio 3  El promedio de notas de un grupo de estudiantes es 70 y el desvío estándar es 10.  ¿Cuál es la probabilidad que un estudiante obtenga más de 80 ptos.?  ¿Cuál es la proporción de aplazados esperados (P<60 ptos.)? 17 www.jmontenegro.wordpress.com
  • 18. RESOLVER Ejercicio 4  Se producen quesos con un diámetro es 35cm y se acepta una varianza de 0.1 cm2. Si por problemas de envase se rechaza productos con diámetros menores a 34.5cm y mayores a 35.5  ¿Cuál es la probabilidad de rechazo de la producción por problemas de envase?  ¿Cuál es la Probabilidad de que un queso tenga un diámetro de 35cm? 18 www.jmontenegro.wordpress.com