Diferencia entre revisiones de «Comando Normal»
De GeoGebra Manual
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:{{Note|Da por resultado la probabilidad para el valor de coordenada ''x'' dada o el área bajo la curva de distribución normal a la izquierda de la abscisa dada (coordenada ''x'').}} | :{{Note|Da por resultado la probabilidad para el valor de coordenada ''x'' dada o el área bajo la curva de distribución normal a la izquierda de la abscisa dada (coordenada ''x'').}} | ||
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− | Además de las variantes previas, en | + | Además de las variantes previas, en esta [[Vista Algebraica CAS|vista]] se admiten literales para operar simbólicamente y la siguiente sintaxis: |
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:{{example| 1=<br>'''<code>Normal[2, 0.5, 1]</code>''' da <math>\frac{\sqrt{2}}{\sqrt{\pi }e²}</math>.}} | :{{example| 1=<br>'''<code>Normal[2, 0.5, 1]</code>''' da <math>\frac{\sqrt{2}}{\sqrt{\pi }e²}</math>.}} | ||
:{{Note|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.<br>Si se establecieran valores, se obtendrìa el resultado correspondiente, como muestra el siguiente ejemplo.}} | :{{Note|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.<br>Si se establecieran valores, se obtendrìa el resultado correspondiente, como muestra el siguiente ejemplo.}} |
Revisión del 19:57 3 ene 2013
Normal
Categorías de Comandos (todos)
- Normal[ <Media>, <Desviación Estándar>, x ]
- Crea la Función de Densidad de Probabilidad de la distribución normal (en inglés, Normal Distribution)
- ${\frac{\textit{e}^{2 \; x}}{\sqrt{\pi} \; \sqrt{{e}^{ \left( x^{2} \right)}} \; \sqrt{2} \; \textit{e}^{2}}} $
- Normal[ <Media>, <Desviación Estándar>, x , <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.
- Normal[ <Media>, <Desviación Estándar>, <Valor de Variable> ]
- Da por resultado el valor de la Función de Densidad de Probabilidad de la distribución normal acorde al asignado a la variable.
Normal[μ, σ, x] crea la función Φ((x – μ) / σ) o (Φ(x1 – media) / desviación estándar) siendo Φ(x) la de distribución de probabilidad para N(0,1). Si en lugar de x se ingresa el valor para tal variable, digamos x1, el resultado es el de la función correspondiente en x1 |
- Ejemplo:
Normal[ 2, 1, 1 ]
establece el valor de la función correspondiente para x = 1- $\mathbf{\frac{1}{\sqrt{\pi} \; \sqrt{\textit{e}} \; \sqrt{2}}} $
- Normal[ <Media>, <Desviación Estándar>, <Valor de Variable> , <Booleana Acumulativa> ]
- Da el valor de la función correspondiente según el indicado para la variable.
Normal[μ, σ, x, true]
crea la función Φ((x – μ) / σ) o (Φ(x1 – media) / desviación estándar) siendo Φ(x) la de distribución de probabilidad para N(0,1).- Nota: Da por resultado la probabilidad para el valor de coordenada x dada o el área bajo la curva de distribución normal a la izquierda de la abscisa dada (coordenada x).
En Vista CAS ComputaciónAlgebraicaSimbólica
Además de las variantes previas, en esta vista se admiten literales para operar simbólicamente y la siguiente sintaxis:
- Normal[ <Media>, <Desviación Estándar>, <Valor de Variable> ]
- Establece la Función de Densidad de Probabilidad de la distribución normal (o, en inglés, Normal Distribution).
Normal[μ, σ, x1] 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]
da \frac{\sqrt{2}}{\sqrt{\pi }e²}. - 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 por resultado:
$\frac{1}{2 \; \sqrt{\pi} \; \sqrt{2}}$
La formulación completa seria:- $ \mathbf{\frac{\textit{e}^{\frac{\mu}{\sigma^{2}}}}{\sqrt{\pi} \; \textit{e}^{\frac{\mu^{2} + 1}{2 \; \sigma^{2}}} \; \sqrt{2} \; \left|\sigma\right|}} $