Explorando el Teorema del Límite Central y Distribuciones Estadísticas Clave
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Teorema del Límite Central
Dadas X1, X2,.... Xn, n variables aleatorias independientes, que siguen funciones de distribución Fi(Xi) cualesquiera con E[Xi]= μi y V[Xi]= σi2. Bajo condiciones muy generales, siendo n suficientemente grande, se puede afirmar, con un riesgo tanto menor cuanto mayor sea n, que la función de distribución de una variable aleatoria, Sn= X1+ X2+ ....+ Xn tiende a una distribución Normal: N(Σμi, Σσi2)
Distribución χ² de Pearson
Dadas x1, x2, ..., xn variables, todas ellas N(0,1) e independientes, se denomina Χn2 a la variable:
Χn2 = x12 + x22 +...+ xn2
Donde el subíndice n indica el número de variables aleatorias que componen la suma y se denomina grados de libertad.
Distribución t de Student
Dadas x, x1,... Continuar leyendo "Explorando el Teorema del Límite Central y Distribuciones Estadísticas Clave" »