Diferencia entre revisiones de «Comando Normal»
De GeoGebra Manual
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* '''Normal'''[μ, σ, x_1] en tanto incluye variables a las que no se les ha asignado valor, da por resultado la ''fórmula'' correspondiente... | * '''Normal'''[μ, σ, x_1] en tanto incluye variables a las que no se les ha asignado valor, da por resultado la ''fórmula'' correspondiente... | ||
| − | ** 0. | + | ** \(0.5 erf((x_1 - μ) \sqrt{2}abs(σ)) + 0.5\ |
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Revisión del 03:30 23 ago 2011
Normal
Categorías de Comandos (todos)
- Normal[ <Media>, <Desviación Estándar>, <Valor de Variable> ]
- Crea la Función de Densidad de Probabilidad de la distribución normal [1] (en inglés, Normal Distribution).
Ejemplo:
Normal[μ, σ, x_1] calcula Φ((x – μ) / σ).:Calcula la función Φ((x – μ) / σ) o (Φ(x_1 – media) / desviación estándar) ... siendoΦ(x) la función de distribución de probabilidad para N(0,1).
- Normal[ <Media>, <Desviación Estándar>, <Valor de Variable> , <Booleana Acumulativa> ]
- Establece la Función de Densidad de Probabilidad si la Booleana es falsa. En caso contrario, booleana verdadera, la función de densidad acumulativa de distribución normal.
Ejemplo:
Normal[μ, σ, x_1, true] calcula Φ((x – μ) / σ).:Calcula la función Φ((x – μ) / σ) o (Φ(x_1 – media) / desviación estándar) ... siendoΦ(x) la función de distribución de probabilidad para N(0,1).
Nota: Da por resultado la probabilidad para una dada coordenada x o el área bajo la curva de distribución normal a la izquierda de la abscisa dada (coordenada x).
Sintaxis CAS
En la Vista Algebraica CAS sólo se admite la siguiente sintaxis:
- Normal[ <Media>, <Desviación Estándar>, <Valor de Variable> ]
- Establece la Función de Densidad de Probabilidad de la distribución normal [2] (o, en inglés, Normal Distribution).
- Por ejemplo, Normal[μ, σ, x_1] calcula la función Φ((x – μ) / σ) donde Φ es la función de densidad acumulativa para N(0,1).
Ejemplo:
Normal[2, 0.5, 1]resulta...- \(0.5 erf(-\sqrt{2}) + 0.5\
- Normal[μ, σ, x_1] en tanto incluye variables a las que no se les ha asignado valor, da por resultado la fórmula correspondiente...
- \(0.5 erf((x_1 - μ) \sqrt{2}abs(σ)) + 0.5\
