En esta oportunidad se presentan líneas de código que nos servirán para calcular probabilidades de las diferentes distribuciones continuas.
# MEDIA Y VARIANZA DE UNA VARIABLE ALEATORIA DE UNA DISTRIBUCIÓN UNIFORME EN UN INTERVALO DETERMINADO
La función de integración se puede utilizar para verificar rápidamente la media y la varianza de un RV uniforme en el intervalo.
# DISTRIBUCIÓN BETA
Se tiene una va X que sigue una distribución Beta, para los siguientes casos, donde alpha y beta son "6".
# DIFERENTES FORMAS DE DENSIDAD DE LA DISTRIBUCIÓN BETA
Presentaremos las variantes de la forma de la densidad de la distribución beta.
# DENSIDAD DE LA DISTRIBUCIÓN GAMMA
Gráficos de densidad de la distribución gamma con diferentes secuencias de valores.
# DISTRIBUCIÓN NORMAL
Algunas ilustraciones de probabilidad con esta distribución.
# ALGUNAS CURVAS NORMALES
# DISTRIBUCIÓN NORMAL Y CAUCHY
Se presentará gráficamente ambas distribuciones.
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# DISTRIBUCIÓN UNIFORME UNIVARIANTE
Si tenemos que X ~ U(10,20), es decir X sigue una distribución uniforme, calcular
a) P(10,X,15)
se denomina de la siguiente manera debido a que 10 es el mínimo de la distribución.
b) P(12,X,18)
Debido a lo solicitado, debemos hacer una resta, debido que los límites son diferentes a los de la distribución.
# DISTRIBUCIÓN UNIFORME BIVARIANTE
Primero se determina la función de VA y el intervalo de su distribución, se retorna su probabilidad, luego se determina los valores que "Y" va a tomar durante la función en seguida, se crea un objeto que acumule los valores de salida.
Finalmente se le pide a R ns presente la gráfica de la probabilidades resultantes en un gráfico de densidad, se puede observar la conocida distribución triangular.
La función de integración se puede utilizar para verificar rápidamente la media y la varianza de un RV uniforme en el intervalo.
# DISTRIBUCIÓN BETA
Se tiene una va X que sigue una distribución Beta, para los siguientes casos, donde alpha y beta son "6".
# DIFERENTES FORMAS DE DENSIDAD DE LA DISTRIBUCIÓN BETA
Presentaremos las variantes de la forma de la densidad de la distribución beta.
# DISTRIBUCIÓN EXPONENCIAL
Presentamos el cálculo de la distribución exponencial.
# PROBABILIDADES CONDICIONALES DE UNA DISTRIBUCIÓN EXPONENCIAL
Tenemos el caso:
P(10<T<_16)/P(T>10)
# DENSIDAD DE LA DISTRIBUCIÓN GAMMA
Gráficos de densidad de la distribución gamma con diferentes secuencias de valores.
# DISTRIBUCIÓN NORMAL
Algunas ilustraciones de probabilidad con esta distribución.
# ALGUNAS CURVAS NORMALES
# DISTRIBUCIÓN NORMAL Y CAUCHY
Se presentará gráficamente ambas distribuciones.
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