Diferencia entre revisiones de «Comando Normal»
De GeoGebra Manual
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:{{Note|1=Da la probabilidad para un valor '''''v''''' según el área que se extiende a la izquierda de la abscisa de valor '''''v''''', bajo la curva de [[:w:es:Distribución_normal|Distribución Normal]].}}<hr><small>El boceto ilustra ''animadamente'' el comportamiento del comando a medida que cambian el valor ''booleano'' y el de un parámetro vinculado al deslizador. | :{{Note|1=Da la probabilidad para un valor '''''v''''' según el área que se extiende a la izquierda de la abscisa de valor '''''v''''', bajo la curva de [[:w:es:Distribución_normal|Distribución Normal]].}}<hr><small>El boceto ilustra ''animadamente'' el comportamiento del comando a medida que cambian el valor ''booleano'' y el de un parámetro vinculado al deslizador. | ||
:{{Examples|1=<br>'''<code>Normal[2, 1, 1]</code>''' da ''0.16'', valor de la correspondiente función Φ((x – μ) / σ) para x=1<br>'''<code>Normal[ 2, 1, x ]</code>''' crea la función correspondiente y la [[Vista Gráfica|grafica]]}}<hr><center> | :{{Examples|1=<br>'''<code>Normal[2, 1, 1]</code>''' da ''0.16'', valor de la correspondiente función Φ((x – μ) / σ) para x=1<br>'''<code>Normal[ 2, 1, x ]</code>''' crea la función correspondiente y la [[Vista Gráfica|grafica]]}}<hr><center> | ||
::${\frac{\textit{e}^{2 \; x}}{\sqrt{\pi} \; \sqrt{{e}^{ \left( x^{2} \right)}} \; \sqrt{2} \; \textit{e}^{2}}} $</center><hr> | ::${\frac{\textit{e}^{2 \; x}}{\sqrt{\pi} \; \sqrt{{e}^{ \left( x^{2} \right)}} \; \sqrt{2} \; \textit{e}^{2}}} $</center><hr> | ||
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:{{Examples|1=<br>'''<code>Normal[0, 1, x, x(A) > 0]</code>''' 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.}}<hr><center> | :{{Examples|1=<br>'''<code>Normal[0, 1, x, x(A) > 0]</code>''' 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.}}<hr><center> | ||
::${\frac{\textit{e}^{2 \; x}}{\sqrt{\pi} \; \sqrt{{e}^{ \left( x^{2} \right)}} \; \sqrt{2} \; \textit{e}^{2}}} $</center><hr> | ::${\frac{\textit{e}^{2 \; x}}{\sqrt{\pi} \; \sqrt{{e}^{ \left( x^{2} \right)}} \; \sqrt{2} \; \textit{e}^{2}}} $</center><hr> | ||
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::$\mathbf{\frac{1}{\sqrt{\pi} \; \sqrt{\textit{e}} \; \sqrt{2}}} $</center><hr> | ::$\mathbf{\frac{1}{\sqrt{\pi} \; \sqrt{\textit{e}} \; \sqrt{2}}} $</center><hr> | ||
:{{OJo|1=<br>'''Normal'''[μ, σ, x<sub>1</sub>] como toda entrada que incluye variables a las que no se les ha asignado valor, da por resultado la ''fórmula'' correspondiente.}} | :{{OJo|1=<br>'''Normal'''[μ, σ, x<sub>1</sub>] como toda entrada que incluye variables a las que no se les ha asignado valor, da por resultado la ''fórmula'' correspondiente.}} | ||
− | :{{Note|1=<br>Si se establecieran valores, se | + | :{{Note|1=<br>Si se establecieran valores, se obtendría el resultado correspondiente, como muestra el siguiente ejemplo.}}<hr> |
:{{Example|1=<br>'''<code>Normal[μ, σ, x<sub>1</sub>]</code>''' para μ = 1, σ = 2 y x<sub>1</sub> = 1, da al [[Herramienta de Evalúa|evaluarlo]] [[Archivo:Tool Evaluate.gif]] <math>\frac{1}{2}</math>.<br>Si no se asignara valor alguna a los literales en juego, el resultado tendría la siguiente formulación:<br><center>$ \frac{erf(\frac{x_1 - \mu}{\sqrt{2} \sigma}){ + 1} \; }{2} $</center>}} | :{{Example|1=<br>'''<code>Normal[μ, σ, x<sub>1</sub>]</code>''' para μ = 1, σ = 2 y x<sub>1</sub> = 1, da al [[Herramienta de Evalúa|evaluarlo]] [[Archivo:Tool Evaluate.gif]] <math>\frac{1}{2}</math>.<br>Si no se asignara valor alguna a los literales en juego, el resultado tendría la siguiente formulación:<br><center>$ \frac{erf(\frac{x_1 - \mu}{\sqrt{2} \sigma}){ + 1} \; }{2} $</center>}} |
Revisión del 16:22 28 may 2013
Normal
Categorías de Comandos (todos)
- 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>, <σDesviación Estándar>, 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.
- Nota:
Normal[μ, σ, x, true]
crea la función Φ((x – μ) / σ) o (Φ(x – media) / desviación estándar) siendo Φ(x) la de distribución acumulativa para N(0,1). - Ejemplo:
Normal[2, 0.5, x,true]
da $\frac{erf(\frac{x-2}{|0.5| \sqrt{ 2}})+1}{2}$
- Normal[ <Mediaμ>, <σDesviación Estándar>, <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 la probabilidad para un valor v según el área que se extiende a la izquierda de la abscisa de valor v, bajo la curva de Distribución Normal.
El boceto ilustra animadamente el comportamiento del comando a medida que cambian el valor booleano y el de un parámetro vinculado al deslizador. - Ejemplos:
Normal[2, 1, 1]
da 0.16, valor de la correspondiente función Φ((x – μ) / σ) para x=1Normal[ 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}}} $
- Atención:
Normal[μ, σ, x]
crea la función Φ((x – μ) / σ) o (Φ(x – media) / desviación estándar) siendo Φ(x) la de distribución de probabilidad para N(0,1).
Si en lugar de x se ingresa un valor x1 para tal variable, el resultado es el correspondiente de la función para x1
- Nota: Normal[μ, σ, x1] calcula, para x = x1, el valor de la función Φ((x – μ) / σ) donde Φ es la de la acumulativa para N(0,1) (área que se extiende a la izquierda de la abscisa de valor x1, bajo la curva de Distribución Normal).
- 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}}} $
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.
- Normal[ <Mediaμ>, σ, x ]
- Normal[ <Mediaμ>, σ, <ValorVariable> ]
- 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 CASNormal[2, 0.5, 1]
da el valor 0.023decimales según Redondeo fijado y al evaluarlo $\mathbf{\frac{erf \left( \frac{2}{\sqrt{2}\;} \right) + 1}{2}\; }$ (siendo \frac{\sqrt{2}}{\sqrt{\pi }e²})Normal[ 2, 1, 1]
da el valor 0.16decimales según Redondeo fijado y al evaluarlo da el valor preciso de la función correspondiente para x = 1
- $\mathbf{\frac{1}{\sqrt{\pi} \; \sqrt{\textit{e}} \; \sqrt{2}}} $
Atención:
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.
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.
- Nota:
Si se establecieran valores, se obtendría el resultado correspondiente, como muestra el siguiente ejemplo. - Ejemplo:
Normal[μ, σ, x1]
para μ = 1, σ = 2 y x1 = 1, da al evaluarlo \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} $