ayuda con estadistica please (G0rd0n help me again^^)

Ojo. Si m1 y s1 son respectivamente la media y desviación estándar de x1~N(m1,s1) y m2 y s2 respectivamente la media y desviación estándar de x2~N(m2,s2), entonces y=x1-x2 será también una variable aleatoria tal que y~N(m1-m2,sqr(s1^2+(-1)^2*s2^2)); la media la has hecho bien, pero la desviación estándar no se calcula también como combinación lineal directa, sino como la raíz de la combinación lineal de los cuadrados de las desviaciones.

En tu caso, y~N(20-21,sqr(4^2+(-1)^2*3.5^2))=N(-1 , 5.315)

Prueba a ver ahora si la normal chuta, tengo esto algo oxidado ya . Un saludo,

perdon, lo que me dan no es la desviacion tipica sino la varianza
osea entonces si mis normales son:

x1=N(20,4)
x2=N(21,3.5)

seria x1-x2=N(20-21, sqrt(4+3,5)) no?

B-Nogart escribió:perdon, lo que me dan no es la desviacion tipica sino la varianza
osea entonces si mis normales son:

x1=N(20,4)
x2=N(21,3.5)

seria x1-x2=N(20-21, sqrt(4+3,5)) no?

No, desviaciones al cuadrado: sqrt(4^2+3,5^2)=5.315

mecagoen....
mira te paso una captura de los apuntes que nos han dado:


lo k me faltaba encima nos dan los apuntes mal...
ahi no aparece varianzas al cuadrado sino varianzas a secas ni tampoco aparece la raiz...¬¬

B-Nogart escribió:mecagoen....
mira te paso una captura de los apuntes que nos han dado:


lo k me faltaba encima nos dan los apuntes mal...
ahi no aparece varianzas al cuadrado sino varianzas a secas ni tampoco aparece la raiz...¬¬

¡Coño, con la iglesia hemos topao ! Deja que investigue un momento a ver si la estoy cagando; ahora vengo...

jejej ok, muchas gracias tio

Mira, acabo de ver esto:

Propiedades del modelo Normal

1. Su esperanza es μ.
2. Su varianza es σ2 y, por tanto, su desviación típica es σ.
3. Es simétrica respecto a su media μ, como puede apreciarse en la representación anterior.
4. Media, moda y mediana coinciden (μ).
5. Cualquier transformación lineal de una variable con distribución Normal seguirá también el modelo Normal. Si X ~ N(μ, σ) y definimos Y = aX + b (con a ≠ 0), entonces Y ~ N(aμ + b, |a|σ). Es decir, la esperanza de Y será aμ + b y su desviación típica, |a|σ.
6. Cualquier combinación lineal de variables normales independientes sigue también una distribución Normal. Es decir, dadas n variables aleatorias independientes con distribución Xi ~ N(μi, σi) para i = 1, 2, ..., n la combinación lineal: Y = anXn + an−1Xn−1+ ... + a1X1 + a0 sigue también el modelo Normal:



(Fuente: http://www.ub.edu/stat/GrupsInnovacio/S ... C4m1t4.htm)

He hecho la integral de N(-1 , 5.315) en todo su dominio y me da 1. Creo que tienen buena pinta esos cuadrados de desviaciones típicas, pero me extraña eso de tus apuntes ...

Ah vale, ya está. EDITO. "Putada": observa que en la normal de tus apuntes sigma está al cuadrado N(m , s^2)! Por eso está sin raíz la definición de combinación lineal. Curioso, no lo había visto así escrito

G0RD0N escribió:He hecho la integral de N(-1 , 5.315) en todo su dominio y me da 1.

Dios!! es como decir qeu has sumado todos los lados de un cuadrado de lado 5cm y te da 4 lados. es evidente, que da 1.
Es una normal, da = que su media sea 10k y su varianza 34, por definicion su integral es 1.

pafate escribió:

G0RD0N escribió:He hecho la integral de N(-1 , 5.315) en todo su dominio y me da 1.

Dios!! es como decir qeu has sumado todos los lados de un cuadrado de lado 5cm y te da 4 lados. es evidente, que da 1.
Es una normal, da = que su media sea 10k y su varianza 34, por definicion su integral es 1.

Pues tienes razón, ha sido tan productivo como chuparse el dedo. Ya te digo que tengo algo oxidado esto, me he dejado llevar por lo que B-Nogart dijo al principio:

B-Nogart escribió:estan bien hechos los calculos?es que al hacerlo en matlab por ejemplo, la grafica de x1-x2 no me sale una normal, de hecho, no me sale una funcion de densidad ya que la integral de -inf a inf me da distinto de uno.

Siempre da 1. Gracias por estar al quite, pafete

Jodo, eso es estadística inferencial ¿no?

Y no os han dado la Normal tabulada en (0,1)?

G0RD0N escribió:He hecho la integral de N(-1 , 5.315) en todo su dominio y me da 1.

Dios!! es como decir qeu has sumado todos los lados de un cuadrado de lado 5cm y te da 4 lados. es evidente, que da 1.
Es una normal, da = que su media sea 10k y su varianza 34, por definicion su integral es 1.[/quote]

Pues tienes razón, ha sido tan productivo como chuparse el dedo. Ya te digo que tengo algo oxidado esto, me he dejado llevar por lo que B-Nogart dijo al principio:

B-Nogart escribió:estan bien hechos los calculos?es que al hacerlo en matlab por ejemplo, la grafica de x1-x2 no me sale una normal, de hecho, no me sale una funcion de densidad ya que la integral de -inf a inf me da distinto de uno.

Siempre da 1. Gracias por estar al quite, pafete[/quote]

lo que no me daba 1 era la integral en el matlab, ya que he estado haciendo los calulos "a lo bruto" asignandoles a variables las normales enteras en simbolico. entonces me daba una funcion que no era una normal, ni su grafica ni su integral... es mas,por eso me he dado cuenta que algo ni iba bien e hice los calculos a mano..

pues folken ds no se si es estadistica diferencial o no, lo que se es que no tengo ni idea y que los apuntes/profesor son poco menos que bazofia....

gracias atodos los que habeis posteado

Hola de nuevo¡¡

refloto este hilo para ver si alguien me puede ayudar con un puto ejercicio.

es este


A ver si alguien me dice como coño se resuelva sin tener la Interseccion de los 3 conjuntos.

Se calcular las intersecciones 2 a 2 puesto que te da la union, pero ahi me quedo.

el apartado a en teoria seria P(AUBUC)=P(A)+P(B)+P(C)-P(AnB)-P(AnC)-P(BnC)+P(AnBnC) n=interseccion

Pues nada estoy ahi dandole vueltas y no tengo cojones...se que tiene que se facil pero...a lo mejor falta algun dato o algo...saludos y muchas gracias

B-Nogart escribió:Hola de nuevo¡¡

refloto este hilo para ver si alguien me puede ayudar con un puto ejercicio.

es este


A ver si alguien me dice como coño se resuelva sin tener la Interseccion de los 3 conjuntos.

Se calcular las intersecciones 2 a 2 puesto que te da la union, pero ahi me quedo.

el apartado a en teoria seria P(AUBUC)=P(A)+P(B)+P(C)-P(AnB)-P(AnC)-P(BnC)+P(AnBnC) n=interseccion

Pues nada estoy ahi dandole vueltas y no tengo cojones...se que tiene que se facil pero...a lo mejor falta algun dato o algo...saludos y muchas gracias

Hola B-Nogart,

Puff, confias demasiado en mis hiper-atrofiados conocimientos de estadística . Sólo se me ocurre lo siguiente para calcular indirectamente esa triple intersección, para luego poder calcular p(AuBuC). Me he dibujado el típico diagrama de Venn (he encontrado el siguiente por ahí que me viene al pelo)



y llego a la siguiente conclusión:

1/2·[p(AuB)+p(BuC)+p(AuC)]-p(AnB)+p(AnC)+p(BnC) = -3·p(AnBnC)

Aislando la triple intersección de marras:

p(AnBnC)=1/3[p(AnB)+p(AnC)+p(BnC)-1/2·[p(AuB)+p(BuC)+p(AuC)]]

Siendo:
p(AnB)=p(A)+p(B)-p(AuB)=0.7+0.8-0.85=0.65
p(AnC)=p(A)+p(C)-p(AuC)=0.7+0.75-0.9=0.55
p(BnC)=p(B)+p(C)-p(BuC)=0.8+0.75-0.98=0.57

p(AnBnC)=1/3[0.65+0.55+0.57-0.5(0.85+0.9+0.98)]=1/3(1.77-1.365)=0.135

Y, como tú dices, p(AuBuC)=p(A)+p(B)+p(C)-p(AnB)-p(AnC)-p(BnC)+p(AnBnC)

p(AuBuC)=0.7+0.8+0.75-0.65-0.55-0.57+0.135=0.615=61.5%

A ver si te convence ¿Tienes la solución del ejercicio para poder comprobar?

Un saludo