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<noinclude>{{Manual Page|version=4.2}}</noinclude>{{Command|cas=true|probability|Normal}};Normal[ <Media<sub>μ</sub>>, <Desviación Estándar<sub>σ</sub>>, x ]:Establece y [[Vista Gráfica|grafica]], para los parámetros dados, la [http://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_de_densidad_de_probabilidad '''''fdp''''', <big>'''''f'''''</big>unción de '''''<big>d</big>'''''ensidad de <big>'''''p'''''</big>robabilidad] (en inglés, [[:en:w:Probability_density_function|'''''pdf''''')]] de la  [[:w:es:Distribución_normal|Distribución Normal]] (en inglés, [[w:Normal distribution|''Normal Distribution'')]] .
 
<noinclude>{{Manual Page|version=4.2}}</noinclude>{{Command|cas=true|probability|Normal}};Normal[ <Media<sub>μ</sub>>, <Desviación Estándar<sub>σ</sub>>, x ]:Establece y [[Vista Gráfica|grafica]], para los parámetros dados, la [http://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_de_densidad_de_probabilidad '''''fdp''''', <big>'''''f'''''</big>unción de '''''<big>d</big>'''''ensidad de <big>'''''p'''''</big>robabilidad] (en inglés, [[:en:w:Probability_density_function|'''''pdf''''')]] de la  [[:w:es:Distribución_normal|Distribución Normal]] (en inglés, [[w:Normal distribution|''Normal Distribution'')]] .
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:{{Example|1=<div><code><nowiki>Normal[2, 0.5, x]</nowiki></code> da  $\frac{e^{-\frac{(x-2)²&#125;{0.5². 2&#125;&#125;&#125;{&#124;0.5&#124; \sqrt{\pi 2&#125;}$</div>}}
  
 
;Normal[ <Media<sub>μ</sub>>, <Desviación Estándar<sub>σ</sub>>,  x , <Booleana<sub>Acumulativa</sub>> ]::Si el valor ''booleano'' es falso<sup>''false''</sup>, establece y [[Vista Gráfica|grafica]], tomando '''x''' como variable,  la [http://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_de_densidad_de_probabilidad '''''fdp''''', <big>'''''f'''''</big>unción de '''''<big>d</big>'''''ensidad de <big>'''''p'''''</big>robabilidad] de la  [[:w:es:Distribución_normal|Distribución Normal]] y la [http://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_Distribuici%C3%B3n_Acumulada acumulada] correspondiente en caso contrario.
 
;Normal[ <Media<sub>μ</sub>>, <Desviación Estándar<sub>σ</sub>>,  x , <Booleana<sub>Acumulativa</sub>> ]::Si el valor ''booleano'' es falso<sup>''false''</sup>, establece y [[Vista Gráfica|grafica]], tomando '''x''' como variable,  la [http://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_de_densidad_de_probabilidad '''''fdp''''', <big>'''''f'''''</big>unción de '''''<big>d</big>'''''ensidad de <big>'''''p'''''</big>robabilidad] de la  [[:w:es:Distribución_normal|Distribución Normal]] y la [http://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_Distribuici%C3%B3n_Acumulada acumulada] correspondiente en caso contrario.
 
{{mbox|text='''<code>Normal[μ, σ,  x, true]</code>''' crea la función ''Φ((x – μ) / σ)'' o ''(Φ(x – media) / desviación estándar)'' siendo ''Φ(x)''  la de [http://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_Distribuici%C3%B3n_Acumulada distribución acumulativa] para  ''N(0,1)''.}}
 
{{mbox|text='''<code>Normal[μ, σ,  x, true]</code>''' crea la función ''Φ((x – μ) / σ)'' o ''(Φ(x – media) / desviación estándar)'' siendo ''Φ(x)''  la de [http://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_Distribuici%C3%B3n_Acumulada distribución acumulativa] para  ''N(0,1)''.}}
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:{{Example| 1=<div><code><nowiki>Normal[2, 0.5, x,true]</nowiki></code> da  $\frac{erf(\frac{x-2}{&#124;0.5&#124; \sqrt{ 2&#125;&#125;)+1}{2}$</div>}}
 
   
 
   
 
;Normal[ <Media<sub>μ</sub>>, <Desviación Estándar<sub>σ</sub>>,  <Valor<sub>Variable</sub>> ]:Calcula, para el valor asignado a la variable, el de la [http://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_Distribuici%C3%B3n_Acumulada '''''fda''''', función de distribución acumulativa] de [[:w:es:Distribución_normal|Distribución Normal]] (o, en inglés, [[w:Normal distribution|Normal Distribution]]).  Así, '''Normal[μ, σ, v]''' establece la probabilidad ''P(X ≤ v)'' siendo ''X'' la [http://es.wikipedia.org/wiki/Variable_aleatoria variable aleatoria]; ''v'' el valor que se le asigna; ''μ'' y ''σ'' el de sendos parámetros.
 
;Normal[ <Media<sub>μ</sub>>, <Desviación Estándar<sub>σ</sub>>,  <Valor<sub>Variable</sub>> ]:Calcula, para el valor asignado a la variable, el de la [http://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_Distribuici%C3%B3n_Acumulada '''''fda''''', función de distribución acumulativa] de [[:w:es:Distribución_normal|Distribución Normal]] (o, en inglés, [[w:Normal distribution|Normal Distribution]]).  Así, '''Normal[μ, σ, v]''' establece la probabilidad ''P(X ≤ v)'' siendo ''X'' la [http://es.wikipedia.org/wiki/Variable_aleatoria variable aleatoria]; ''v'' el valor que se le asigna; ''μ'' y ''σ'' el de sendos parámetros.

Revisión del 17:39 17 mar 2013


Normal[ <Mediaμ>, <Desviación Estándarσ>, x ]
Establece y grafica, para los parámetros dados, la fdp, función de densidad de probabilidad (en inglés, pdf) de la Distribución Normal (en inglés, Normal Distribution) .
Ejemplo:
Normal[2, 0.5, x] da $\frac{e^{-\frac{(x-2)²}{0.5². 2}}}{|0.5| \sqrt{\pi 2}}$
Normal[ <Mediaμ>, <Desviación Estándarσ>, x , <BooleanaAcumulativa> ]
:Si el valor booleano es falsofalse, establece y grafica, tomando x como variable, la fdp, función de densidad de probabilidad de la Distribución Normal y la acumulada correspondiente en caso contrario.
Ejemplo:
Normal[2, 0.5, x,true] da $\frac{erf(\frac{x-2}{|0.5| \sqrt{ 2}})+1}{2}$
Normal[ <Mediaμ>, <Desviación Estándarσ>, <ValorVariable> ]
Calcula, para el valor asignado a la variable, el de la fda, función de distribución acumulativa de Distribución Normal (o, en inglés, Normal Distribution). Así, Normal[μ, σ, v] establece la probabilidad P(X ≤ v) siendo X la variable aleatoria; v el valor que se le asigna; μ y σ el de sendos parámetros.
Nota: Da por resultado la probabilidad para un valor v: área que se extiende a la izquierda de la abscisa de valor v, bajo la curva de Distribución Normal.
Ejemplos:
Normal[2, 1, 1] da 0.16, valor de la correspondiente función para x=1
Normal[ 2, 1, x ] crea la función correspondiente y la grafica

${\frac{\textit{e}^{2 \; x}}{\sqrt{\pi} \; \sqrt{{e}^{ \left( x^{2} \right)}} \; \sqrt{2} \; \textit{e}^{2}}} $

Ejemplos:
Normal[0, 1, x, x(A) > 0] crea la función correspondiente (según la abscisa del punto A sea o no positivo) y la expone en la Vista Gráfica siendo $\frac{ℯ^{- \; \frac{x²}{2} \; } \; }{\sqrt{π 2} \; }$ para condición incumplida (false) y $\mathbf{\frac{erf \left( \frac{x}{\sqrt{2}\;} \right) + 1}{2}\; }$. si fuera verdadera (true) con una formulación completa tal como se desarrolla a continuación.

${\frac{\textit{e}^{2 \; x}}{\sqrt{\pi} \; \sqrt{{e}^{ \left( x^{2} \right)}} \; \sqrt{2} \; \textit{e}^{2}}} $

View-cas24.png En Vista CAS ComputaciónAlgebraicaSimbólica

En esta vista obran de modo análogo al descripto ciertas variantes de sintaxisexcepto las de booleanas y se admiten literales para operar simbólicamente.

Ejemplos:
Normal[2, 0.5,x] da la función $\mathbf{\frac{erf \left( \frac{2 x - 4}{\sqrt{2}\;} \right) + 1}{2}\;}$ como resultadoSe grafica al tildar el redondelito que encabeza la fila de la Vista CAS

Normal[2, 0.5, 1] da el valor Tool Numeric.gif 0.023decimales según Redondeo fijado y al evaluarlo Tool Evaluate.gif $\mathbf{\frac{erf \left( \frac{2}{\sqrt{2}\;} \right) + 1}{2}\; }$ (siendo \frac{\sqrt{2}}{\sqrt{\pi }e²})
Normal[ 2, 1, 1] da el valor Tool Numeric.gif 0.16decimales según Redondeo fijado y al evaluarlo Tool Evaluate.gif da el valor preciso de la función correspondiente para x = 1

$\mathbf{\frac{1}{\sqrt{\pi} \; \sqrt{\textit{e}} \; \sqrt{2}}} $

Nota:
Normal[μ, σ, x1] como toda entrada que incluye variables a las que no se les ha asignado valor, da por resultado la fórmula correspondiente.
Si se establecieran valores, se obtendrìa el resultado correspondiente, como muestra el siguiente ejemplo.
Ejemplo:
Normal[μ, σ, x1] para μ = 1, σ = 2 y x1 = 1, da al evaluarlo Tool Evaluate.gif \frac{1}{2}.
Si no se asignara valor alguna a los literales en juego, el resultado tendría la siguiente formulación:
$ \frac{erf(\frac{x_1 - \mu}{\sqrt{2} \sigma}){ + 1} \; }{2} $
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