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Introducción a la estadística empresarial

5.1 Propiedades de las funciones de densidad de probabilidad continuas

Introducción a la estadística empresarial5.1 Propiedades de las funciones de densidad de probabilidad continuas

El gráfico de una distribución de probabilidad continua es una curva. La probabilidad se representa mediante el área que está debajo de la curva. Ya conocimos este concepto cuando desarrollamos las frecuencias relativas con histogramas en el Capítulo 2. El área relativa para un rango de valores era la probabilidad de extraer al azar una observación en ese grupo. De nuevo con la distribución de Poisson del Capítulo 4, el gráfico del Ejemplo 4.14 utilizó cajas para representar la probabilidad de valores específicos de la variable aleatoria. En este caso, estábamos siendo poco estrictos porque las variables aleatorias de una distribución de Poisson son discretas, números enteros, y una caja tiene anchura. Observe que el eje horizontal, la variable aleatoria x, deliberadamente no marcó los puntos a lo largo del eje. La probabilidad de un valor específico de una variable aleatoria continua será cero porque el área bajo un punto es cero. La probabilidad es el área.

La curva se denomina función de densidad de probabilidad (abreviada como pdf). Utilizamos el símbolo f(x) para representar la curva. f(x) es la función que corresponde al gráfico; utilizamos la función de densidad f(x) para dibujar el gráfico de la distribución de probabilidad.

El área debajo de la curva viene dada por una función diferente llamada función de distribución acumulativa (cdf). La función de distribución acumulativa se utiliza para evaluar la probabilidad como área. Matemáticamente, la función de densidad de probabilidad acumulada es la integral de la pdf, y la probabilidad entre dos valores de una variable aleatoria continua será la integral de la pdf entre estos dos valores: el área bajo la curva entre estos valores. Recuerde que el área bajo la pdf para todos los valores posibles de la variable aleatoria es uno, la certeza. Por tanto, la probabilidad puede verse como el porcentaje relativo de certeza entre los dos valores de interés.

  • Los resultados se miden, no se cuentan.
  • Toda el área debajo de la curva y sobre el eje x es igual a uno.
  • La probabilidad se calcula para intervalos de valores de x en vez de para valores individuales de x.
  • P(c < x < d) es la probabilidad de que la variable aleatoria X se calcule en el intervalo entre los valores c y d. P(c < x < d) es el área debajo de la curva, por encima del eje x, a la derecha de c y a la izquierda de d.
  • P(x = c) = 0 significa que es la probabilidad de que x tome cualquier valor individual es cero. El área por debajo de la curva, por encima del eje x y entre x = c y x = c no tiene ancho, y por tanto no tiene área (área = 0). Como la probabilidad es igual al área, la probabilidad también es cero.
  • P(c < x < d) es lo mismo que P(c ≤ x ≤ d) porque la probabilidad es igual al área.

Hallaremos el área que representa la probabilidad mediante geometría, fórmulas, tecnología o tablas de probabilidad. En general, el cálculo integral es necesario para hallar el área bajo la curva de muchas funciones de densidad de probabilidad. Cuando usamos fórmulas para hallar el área en este libro de texto, las fórmulas fueron halladas mediante técnicas del cálculo integral.

Hay muchas distribuciones de probabilidad continuas. Cuando se utiliza una distribución de probabilidad continua para modelar la probabilidad, la distribución utilizada se selecciona para modelar y ajustarse a la situación particular de la mejor manera.

En este capítulo y en el siguiente estudiaremos la distribución uniforme, la exponencial y la normal. Los siguientes gráficos ilustran estas distribuciones.

Este gráfico muestra una distribución uniforme. El eje horizontal va de 0 a 10. La distribución se modela mediante un rectángulo que se extiende desde x = 2 hasta x = 8,8. En el interior del rectángulo está sombreada una región desde x = 3 hasta x = 6. El área sombreada representa P(3 x < 6).
Figura 5.2 El gráfico muestra una distribución uniforme con el área entre x = 3 y x = 6 sombreada para representar la probabilidad de que el valor de la variable aleatoria X esté en el intervalo entre tres y seis.
Este gráfico muestra una distribución exponencial. El gráfico tiene una pendiente hacia abajo. Comienza en un punto del eje y y se acerca al eje x en el borde derecho del gráfico. La región debajo del gráfico de x = 2 a x = 4 está sombreada para representar P(2 < x < 4).
Figura 5.3 El gráfico muestra una Distribución Exponencial con el área entre x = 2 y x = 4 sombreada para representar la probabilidad de que el valor de la variable aleatoria X esté en el intervalo entre dos y cuatro.
Se trata de una curva de distribución normal sobre un eje horizontal identificado de –3 a 3 en intervalos de 1. El pico de la curva coincide con el punto 0 del eje horizontal. Las líneas verticales se extienden desde 1 y 2 hasta la curva. La zona entre las líneas está sombreada. Las notas del texto dicen: “El área sombreada representa la probabilidad P(1 < x < 2)”.
Figura 5.4 El gráfico muestra la distribución normal estándar con el área entre x = 1 y x = 2 sombreada para representar la probabilidad de que el valor de la variable aleatoria X esté en el intervalo entre uno y dos.

Para distribuciones de probabilidad continuas, PROBABILIDAD = ÁREA.

Ejemplo 5.1

Consideremos la función f(x) = 120120 para 0 ≤ x ≤ 20. x = un número real. El gráfico de f(x) = 120120 es una línea horizontal. Sin embargo, como 0 ≤ x ≤ 20, f(x) se restringe a la porción entre x = 0 y x = 20, inclusive.

Esto muestra el gráfico de la función f(x) = 1/20. Una línea horizontal va desde el punto (0, 1/20) hasta el punto (20, 1/20). Una línea vertical se extiende desde el eje x hasta el final de la línea en el punto (20, 1/20) y crea un rectángulo.
Figura 5.5

f(x) = 120120 para 0 ≤ x ≤ 20.

El gráfico de f(x) = 120120 es un segmento de línea horizontal cuando 0 ≤ x ≤ 20.

El área entre f(x) = 120120 donde 0 ≤ x ≤ 20 y el eje x es el área de un rectángulo con base = 20 y altura = 120120.

ÁREA=20( 1 20 )=1 ÁREA=20( 1 20 )=1

Supongamos que queremos hallar el área entre f(x) = 120120 y el eje xdonde 0 < x < 2.

Esto muestra el gráfico de la función f(x) = 1/20. Una línea horizontal va desde el punto (0, 1/20) hasta el punto (20, 1/20). Una línea vertical se extiende desde el eje x hasta el final de la línea en el punto (20, 1/20) y crea un rectángulo. En el interior del rectángulo se sombrea una región desde x = 0 hasta x = 2.
Figura 5.6

ÁREA = (2  0)( 1 20 ) = 0,1 ÁREA = (2  0)( 1 20 ) = 0,1

(2 0) = 2 = base de un rectángulo (2 0) = 2 = base de un rectángulo

Recordatorio

área de un rectángulo = (base)(altura).

El área corresponde a una probabilidad. La probabilidad de que x esté entre cero y dos es 0,1, lo que se puede escribir matemáticamente como P(0 < x < 2) = P(x < 2) = 0,1.

Supongamos que queremos hallar el área entre f(x) = 120120 y el eje x donde 4 < x < 15.

Esto muestra el gráfico de la función f(x) = 1/20. Una línea horizontal va desde el punto (0, 1/20) hasta el punto (20, 1/20). Una línea vertical se extiende desde el eje x hasta el final de la línea en el punto (20, 1/20) y crea un rectángulo. En el interior del rectángulo hay una región sombreada desde x = 4 hasta x = 15.
Figura 5.7

ÁREA = (15  4)( 1 20 ) = 0,55 ÁREA = (15  4)( 1 20 ) = 0,55

(15  4) = 11 = la base de un rectángulo (15  4) = 11 = la base de un rectángulo

El área corresponde a la probabilidad P(4 < x < 15) = 0,55.

Supongamos que queremos hallar P(x = 15). En un gráfico x-y, x = 15 es una línea vertical. Una línea vertical no tiene ancho (o tiene ancho cero). Por lo tanto, P(x = 15) = (base)(altura) = (0) ( 1 20 ) ( 1 20 ) = 0

Esto muestra el gráfico de la función f(x) = 1/20. Una línea horizontal va desde el punto (0, 1/20) hasta el punto (20, 1/20). Una línea vertical se extiende desde el eje x hasta el final de la línea en el punto (20, 1/20) y crea un rectángulo. Una línea vertical se extiende desde el eje horizontal hasta el gráfico en x = 15.
Figura 5.8

P(Xx), que también se puede escribir como P(X < x) para distribuciones continuas, se denomina función de distribución acumulativa o cdf. Fíjese en el símbolo “menor que o igual a”. También podemos utilizar la cdf para calcular P(X > x). La cdf da el “área a la izquierda” y P(X > x) da el “área a la derecha”. Calculamos P(X > x) para distribuciones continuas de la siguiente manera: P(X > x) = 1 – P (X < x).

Esto muestra el gráfico de la función f(x) = 1/20. Una línea horizontal va desde el punto (0, 1/20) hasta el punto (20, 1/20). Una línea vertical se extiende desde el eje x hasta el final de la línea en el punto (20, 1/20) y crea un rectángulo. El área a la izquierda de un valor, x, está sombreada.
Figura 5.9

Identifique el gráfico con f(x) y x. Escale los ejes x y y con los valores máximos de x y y. f(x) = 1 20 1 20 , 0 ≤ x ≤ 20.

Para calcular la probabilidad de que x esté entre dos valores, observe el siguiente gráfico. Sombree la región entre x = 2,3 y x = 12,7. Luego, calcule el área sombreada de un rectángulo.

Esto muestra el gráfico de la función f(x) = 1/20. Una línea horizontal va desde el punto (0, 1/20) hasta el punto (20, 1/20). Una línea vertical se extiende desde el eje x hasta el final de la línea en el punto (20, 1/20) y crea un rectángulo. En el interior del rectángulo se sombrea una región desde x = 2,3 hasta x = 12,7
Figura 5.10

P(2,3<x<12,7)=(base)(altura)=(12,72,3)( 1 20 )=0,52 P(2,3<x<12,7)=(base)(altura)=(12,72,3)( 1 20 )=0,52

Inténtelo 5.1

Consideremos la función f(x) = 1 8 1 8 para 0 ≤ x ≤ 8. Dibuje el gráfico de f(x) y calcule P(2,5 < x < 7,5).

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