Breve sobre la desviación estándar de la distribución de probabilidad

El valor anticipado se describe típicamente como el promedio o implícito “duradero”. Esto sugiere que a largo plazo de experimentar una y otra vez, esperaría este promedio. Aprendamos más sobre la desviación estándar de la distribución de probabilidad.

Lanzas una moneda y grabas el resultado. ¿Cuál es la probabilidad de que el resultado se dirija? Si gira una moneda dos veces, ¿el azar le dice que estos giros conducirán a una cara y una cruz? Podrías lanzar una moneda justa diez veces y registrar nueve cargas. La probabilidad no define los resultados temporales de un experimento. Proporciona detalles sobre lo que se puede anticipar a largo plazo. Para mostrar esto, Karl Pearson cuando lanzó una moneda justa 24.000 veces! Grabó los resultados de cada lanzamiento, obteniendo caras 12,012 veces.

Índice de contenidos

Desviación estándar de la distribución de probabilidad
- Instancia de la vida real: desviación estándar de la distribución de probabilidad
- Calcular manualmente

Desviación estándar de la distribución de probabilidad

El Reglamento de Lotes menciona que a medida que aumenta la variedad de pruebas en un experimento de posibilidad, la distinción entre la posibilidad teórica de un evento y las estrategias de regularidad del ser querido no (la oportunidad académica y la frecuencia relativa se acercan y mejoran juntas). Al revisar los resultados duraderos de los experimentos estadísticos, a menudo deseamos conocer el trabajo “ordinario”. Este “estándar a largo plazo” se conoce como el valor medio o esperado de la investigación y está representado por la letra griega μ. Dicho de otro modo, después de realizar numerosos ensayos de un experimento, seguramente anticiparía este valor predicho.

Al igual que la información, las distribuciones de probabilidad tienen desviaciones estándar. Para calcular la desviación estándar (σ) de una distribución de probabilidad, encuentre cada variación de su valor esperado, eleve al cuadrado y multiplíquela por su probabilidad. Agrega los productos, además de tomar el origen cuadrado. Además, para reconocer cómo hacer el cálculo, mire la tabla para ver el número de días a la semana en el fútbol de interacción de fútbol masculino. Para encontrar la desviación estándar, agregue las entradas de la columna clasificadas (x– μ) 2P (x) y tome el origen cuadrado.

Algunas de las funciones de probabilidad discretas estándar adicionales son binomial, geométrica, hipergeométrica y de Poisson. La mayoría de los programas de primaria no cubren los aspectos geométricos, hipergeométricos y también de Poisson. Sin duda, su entrenador le permitirá comprender si desea cubrir estas distribuciones.

Una función de distribución de probabilidad es un patrón. Intenta encajar los problemas de probabilidad directamente en un diseño o distribución para realizar los cálculos necesarios. Estas distribuciones son dispositivos que simplifican la posibilidad de solucionar problemas. Cada circulación tiene sus características únicas. Aprender los atributos le permite identificarse entre las distintas distribuciones.

Instancia de la vida real: desviación estándar de la distribución de probabilidad

Una curva de circulación estándar puede representar miles de circunstancias en la realidad. ¿Ha descubierto alguna vez en el curso que muchos estudiantes obtienen C, mientras que algunos obtienen A o F? Eso puede diseñar con una curva de campana. El peso, la altura, las prácticas de alimentación y los programas de ejercicio de las personas también se pueden modelar con gráficos comparables a este conjunto. Ese conocimiento permite a empresas, universidades y gobiernos hacer previsiones sobre acciones futuras. Para los comportamientos que se ajustan a este tipo de curva de campana, podrá predecir que el 34,1 + 34,1 = 68,2% de los alumnos puntuarán demasiado cerca de la puntuación típica, o una desviación estándar de la media.

Calcular manualmente

Cuando realiza un experimento, generalmente colabora con una muestra: una pequeña parte de la población. La fórmula para encontrar las desviaciones estándar cuando se trabaja con ejemplos es:

El signo Σ en la fórmula sugiere “sumar”. Para arreglar la fórmula,

Suma los números,

Cuadrándolos,

Luego divide.

Parece sencillo, pero se vuelve tedioso cuando se colabora con tamaños de muestra más grandes (porque tiene que agregar y establecer varias veces). El problema de ejemplo a continuación tiene solo nueve factores de información. Sin embargo, necesito darles un ejemplo de lo tediosos que pueden ser los cálculos manuales. Si necesita calcularlo a mano (para la tarea o un examen), asegúrese de usar una calculadora para examinar su solución.