Ej10. Sea una variable aleatoria continua X que indica el diámetro de un agujero perforado en una hoja de metal. Los datos históricos muestran que la distribución de X puede ser modelado por una función de densidad de probabilidad:

Hallar:
a) Verificar que se trata de una función de densidad de probabilidad válida.
b) Obtener la función de distribución acumulada.
c) Calcular la probabilidad P(12.5 ≤ X ≤ 12.6).
Apartado a)
Para que la función f(x) corresponde a una función de densidad de probabilidad de una variable aleatoria continua, se debe cumplir las siguientes condiciones.
1. f(x) > 0,...para todo x.
2.

Procedemos:

Hacemos un cambio de variable:
· t = -20(x - 12.5)
· dt = -20dx
Aplicamos el cambio de variable:

Deshacemos el cambio de variable y resolvemos:

> x <- seq(12.5, 13, by=0.001) > y = 20*exp(-20*(x-12.5))
> plot(x, y, type="l", col=3, xlab="x", ylab="f(x)", main="Función de Densidad de Probabilidad")
Apartado b)
Para obtener la función de distribución acumulada.

Realizamos un cambio de variable del apartado anterior y resolvemos:

Por lo tanto, la función acumulada quedará:

Para la representación gráfica de la función de distribución acumulada de la variable aleatoria continua X, se utilizará el programa R.
> y1 = 1-exp(-20*(x-12.5))
> plot(x,y1,type="l",col=2,xlab="x",ylab="F(x)",main="Función de Distribución Acumulada")
> x1=seq(12,12.5,by=0.5)
> y2=rep(0,length(x1))
> lines(x1,y2,col=2)
Apartado c)
Para obtener la probabilidad requerida, usamos la función de distribución acumulada del apartado anterior.
P(12.5 ≤ X ≤ 12.6) = F(12.6) - F(12.5) = (1 - e-20(12.6-12.5)) - (1 - e-20(12.5-12.5)) = 1 - e-2 ≈ 0.864665
2 comentarios:
Y en este ejemplo como se calcula la media
Buenas:
Para obtener la esperanza matemática (la media), se emplea su expresión matemática.
Puedes verla en la parte de teoría.
Un saludo.
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