Muestreo e inferencia estadística
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Cálculo de probabilidades en N(0,1) usando tabla
Para realizar estos cálculos hay que tener presente que:
-La N(0,1) es simétrica respecto del eje de ordenadas esto significa que el área que hay bajo la curva, desde menos infinito hasta un punto -x0
<0 es la misma que la que hay desde x0 hasta infinito.
=
- Vamos a ayudarnos de una tabla en la que aparecen los datos para valores positivos (ver tabla)
En esa tabla la primera columna de la izquierda hace referencia a las unidades y las décimas, mientras que la primera fila nos da las centenas. Así
P[ Z
1.34] = 0.9099
1. Conocemos los puntos entre los que queremos calcular la probabilidad.
a) Cálculo de P[ Z
k ]
k > 0. En este caso
P[ Z
k ] = F (k), se busca directamente el valor en la
tabla.
Ejemplo: Calculemos la
P[ Z
2.32].
Acudimos a la tabla y
P[ Z
2.32]=0.9898
b) Cálculo de
P[ Z
k ]
c)Cálculo de P[ k1
Z
k2 ]
2. Conocemos la probabilidad y hay que determinar los puntos
a) Hallar k tal que P[ Z
k ]= n, donde n es un número conocido
n > 0.5
Se busca directamente en la tabla
Ejemplo:
P[ Z
k ]= 0.9382. Buscamos en las tablas el valor de
k y és es 1.54.
Luego
P[ Z
1.54 ]= 0.9382
n < 0.5. Si n es menor que 0.5 entonces el valor que buscamos es negativo.
P[ Z
k ]= n es quivalente a
P[ Z
-k ]= n y esto es lo mismo que decir que
P[ Z
-k ]=1- n
Ejemplo:
P[ Z
k ]= 0.33 es equivalente a
P[ Z
-k ]= 0.33
luego
P[ Z
-k ] = 0.67
Buscamos en la tabla y
-k = 0.44, podemos afirmar que
k = -0.44.
b) Conocemos la probabilidad que hay entre dos extremos y uno de los extremos, hay que calcular el otro.
P[ k
Z
k2 ]=n o
P[ k1
Z
k ]=n donde se conocen n y
k1 o
k2 y nuestra incógnita es
k
Ejemplo:
P[ k
Z
1.12 ] = 0.5314
P[ k
Z
1.12 ] = P[ Z
1.12 ] - P[ Z < k1 ] =
P[ Z
1.12 ] - 1 + P[ Z < -k1 ] =
0.8686 - 1 + P[ Z < -k1 ] = 0.5314 =>
P[ Z < -k1 ] = 0.6628 buscamos en la tabla y se tiene que
-k = 0.42, luego
k = -0.42