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Las probabilidades, generalmente, no son las mismas para una variable que puede tomar varios resultados en un intervalo \([a, b]\). La función que define estas probabilidades tiene un nombre específico: función de densidad, también conocida como función de densidad de probabilidad.
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Regístrate gratisPara una función de densidad que sigue una distribución normal, la probabilidad de un dato \(a\) que no es la media \(\mu\) es igual a:
En una función de densidad que sigue una distribución normal, la moda es igual a:
¿Cómo se define la función de densidad de una variable aleatoria?
Para cualquier distribución continua de probabilidad, ¿el valor de la probabilidad de la moda es mayor o menor que cualquier otro dato \(a\)?
Si integras la función de densidad siguiente en los límites en los cuales \(X\) existe, ¿cuál es el resultado?\[F(X)=\dfrac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}\]
¿Cuál es la probabilidad total que una variable continua \(X\) tome cualquier valor en el rango en el cual esta existe?
Si se tiene una distribución continua de tipo normal en el intervalo \([a, -a]\), ¿cuál es la probabilidad de que la variable aleatoria \(X\) que define esta distribución tome un valor en el rango \([-a, \mu]\)?
¿Cuál es la moda en una función de densidad?
Para una función de densidad que sigue una distribución normal, la probabilidad de un dato \(a\) que no es la media \(\mu\) es igual a:
En una función de densidad que sigue una distribución normal, la moda es igual a:
¿Cómo se define la función de densidad de una variable aleatoria?
Para cualquier distribución continua de probabilidad, ¿el valor de la probabilidad de la moda es mayor o menor que cualquier otro dato \(a\)?
Si integras la función de densidad siguiente en los límites en los cuales \(X\) existe, ¿cuál es el resultado?\[F(X)=\dfrac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}\]
¿Cuál es la probabilidad total que una variable continua \(X\) tome cualquier valor en el rango en el cual esta existe?
Si se tiene una distribución continua de tipo normal en el intervalo \([a, -a]\), ¿cuál es la probabilidad de que la variable aleatoria \(X\) que define esta distribución tome un valor en el rango \([-a, \mu]\)?
¿Cuál es la moda en una función de densidad?
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Equipo de profesores de Función de densidad
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Esta función aún no está lista, pero nos encantaría saber por qué prefieres el aprendizaje por audio.
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Enviar comentariosLa función de densidad o función de densidad de probabilidad es la función de una variable cuyo resultado es la probabilidad de que esta variable obtenga un resultado específico.
Una función de densidad es parecida a una función en análisis o cálculo. La función \(F\) nos dice la probabilidad de que una variable aleatoria \(X\) tenga cierto valor \(Y\). Si lo observas bien, esto es muy parecido al cálculo. En este caso:
\[F(X)=Y\]
Por ejemplo, si la variable \(X\) es la altura de los alumnos de una escuela, que cubre el rango de \([1{,}5\,\mathrm{m}, 2{,}0\,\mathrm{m}]\), \(F(1{,}7\,\mathrm{m})\) nos dará como resultado la probabilidad de que un alumno mida \(1{,}7\,\mathrm{m}\), supongamos.
\(F(1{,}7\,\mathrm{m})=0{,}12\).
Hay algunas características importantes que debes saber:
El área bajo la curva de la función de densidad es uno, ya que la probabilidad total debe ser del \(100\%\).
El resultado de la función de probabilidad es siempre positivo, ya que no existen probabilidades negativas.
Cuando te refieras a estas funciones, por lo general te referirás a distribuciones continuas, como la distribución normal o la normal estándar.
La función de densidad de una variable aleatoria continua es, como su nombre indica, continua. En este punto, cualquier valor en un rango \([a, b]\) tiene siempre la posibilidad de ser un resultado; esto es, resultado de la continuidad.Debido a que la función es continua.
La función puede ser definida como una integral.
Los límites de la integral son el rango posible de los valores.
La fórmula que define esto es:
\[P(a \leq X \leq b)= \int_a^b f(x) dx\]
Se tiene una función de probabilidad que describe el peso de cabezas de ganado en una granja. La cabeza menor pesa \(180\, \mathrm{kg}\) y la mayor \(430\, \mathrm{kg}\). ¿Cuáles son los límites de la función de densidad que describen la probabilidad de que al pesar una cabeza de ganado obtengamos un valor de \(300\,\mathrm{kg}\)?
Solución:
Debido a que las cabezas de ganado pesan entre \(180\,\mathrm{kg}\) y \(430\,\mathrm{kg}\), los límites de la integral son:
\[P(a \leq X \leq b)= \int_{180}^{430} f(x) dx\]
También podemos definir la media y la varianza de una distribución de densidad continua como:
\[\mu= \int_{-\infty}^{\infty} xf(x) dx\]
\[\sigma^2= \int_{-\infty}^{\infty} (x-\mu)^2 f(x) dx=\int_{-\infty}^{\infty} x^2 f(x)dx-\mu^2 \]
Generalmente, en tus primeros cursos verás dos tipos de funciones:
Una función de distribución normal
\(f(x)\) toma la siguiente forma:
\[F(X)=\dfrac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}\]
El dominio de esta función es \(-\infty<x<\infty\).
Una función que te será dada como una función arbitraria \(f(x)\).
Podría ser cualquier función: en este caso muchos de tus ejemplos no tendrían por qué darte un área igual a uno, ya que será un ejemplo arbitrario.
La moda en probabilidad es el dato que más aparece en un experimento.
Por ejemplo, si se tiene un experimento cuyos valores son \(v=\{1, 4, 5, 8, 2, 3, 5, 6, 7, 1, 3, 8, 9, 3, 7, 2, 8, 3\}\), la moda es \(3\), ya que aparece más veces.
Sin embargo, en este caso lo que se tiene es una distribución discreta, ya que solo se toman valores enteros.
En el caso de una distribución continua, como la distribución normal u otras distribuciones, la moda será el valor \(P(X)\). Esto, porque la probabilidad es más alta; en cierto sentido, este es un máximo de la función de densidad.
Para la distribución normal o la normal estandarizada la moda será, de hecho, la media:
\[\mu= \int_a^b xf(x) dx\]
Esto lo puedes ver en la siguiente imagen, donde el máximo está en la media.
Hagamos algunos ejemplos sencillos en los que calcules la media, la desviación estándar y la probabilidad en un rango dado.
Calcula la probabilidad de que una variable aleatoria obtenga valores entre la media y la desviación estándar, si esta es una distribución normal, cuya media es cero y desviación estándar es veinte.
Solución:
Primero, debemos recordar que la función de densidad de una distribución normal es:
\[\dfrac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}\]
La integral de esta nos dará:
\[\dfrac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} -2 \sigma^2e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}\]
Si evaluamos esta integral, sustituyendo \(\mu=0\), \(\sigma=20\) en los límites \([0, \sigma]\), obtendremos:
\[\dfrac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} -2 \sigma^2e^{-\frac{(\sigma-0)^2}{2\sigma^2}}\]
\[\dfrac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} -2 \sigma^2e^{-\frac{(0-0)^2}{2\sigma^2}}\]
Restando ambos tendremos:
\[0{,}34…\]
Esto significa que entre la media y la desviación estándar vive un \(34%\) de los datos. Si se toma en cuenta cada lado de la media, esto es un \(68%\) de los datos.
Calcula la función que nos da la media de la distribución cuya función es \(f(x)=x^2+3x-2\).
Solución:
Para esto, debemos aplicar la fórmula:
\[\mu= \int_a^b xf(x) dx\]
Lo cual nos da:
\[\mu= \int_a^b x(x^2+3x-2) dx\]
\[\mu= \int_a^b (x^3+3x^2-2x) dx\]
La integral nos da:
\[\mu=\dfrac{x^4}{4}+\dfrac{3x^3}{3}-\dfrac{2x^2}{2} \]
Y, simplificando, esto es:
\[\mu=\dfrac{x^4}{4}+x^3-x^2 \]
Esto habría que evaluarlo entre los límites \(a\) y \(b\).
¿Cuál es el valor de la integral que cubre el rango de valores posibles \([a, b]\) de la distribución normal estandarizada?
Solución:
En este caso, no se nos da la función; pero, por otra parte, sabemos que al área total de la integral debe ser \(100\%\), por lo cual esto es un área igual a uno.
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¿Qué es una función de densidad?
Una función de densidad es la función de una variable cuyo resultado es la probabilidad de que esta variable obtenga un resultado específico.
¿Cómo calcular la función de densidad?
Generalmente, la función de densidad te será dada como una función; pero, en muchos experimentos se asume que esta es una función de densidad que representa una distribución normal.
¿Cómo se gráfica una función de densidad?
Para graficar la función de densidad se debe graficar la probabilidad de los valores en el eje y y el rango que toman los valores en el eje x. En el caso de la distribución normal es más sencillo, ya que se conoce la función f(x) y se requieren como parámetros la desviación estándar, la media y el rango en el que viven los posibles valores.
¿Cuáles serían dos ejemplos de la función de densidad?
Dos ejemplos de la función de densidad son: la distribución normal, que es continua, y la distribución de rayleigh.
¿Cómo encontrar la función de densidad de una variable aleatoria?
Generalmente, la función de densidad de una variable aleatoria te es dada; si no es así, se asume que probablemente sea alguna distribución conocida como la normal o la de rayleigh.
¿Cómo es la función de densidad normal?
La función de densidad normal es:
F(X)=1/(σ·sqrt(2π))·exp((x-μ)2/(2σ2)).
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Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.
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Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.
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