\[ T{\sim}t_{(n-1)} \]
Nota: Ante el desconocimiento de la varianza poblacional:
\[ \text{Si }X{\sim}P(\cdot,\cdot)\text{ entonces }T=\frac{\overline{x}_{n}-\mu_{x}}{\sqrt{\frac{S^2_x}{n}}}{\sim}t_{(n-1)} \]
Donde
\[ S^2_{x}=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}\left(x_i-\overline{x}_{n}\right)^2 \] \[ \text{Cuando }n{\rightarrow}\infty\text{ entonces }T=\frac{\overline{x}_{n}-\mu_{x}}{\sqrt{\frac{S^2_x}{n}}}{\sim}N(0,1) \]
\[ E(T)=0 \]
\[ Var(T)\frac{df}{df-1} \]
donde \(df\) son conocidos como los grados de libertad de la distribución y son iguales a \(n-1\), es decir el número de datos en la muestra menos uno.
Nota: \(df\) debe ser mayor a dos (\(df>2\)) para tener un valor plausible para la varianza.
library(ggfortify)
## Loading required package: ggplot2
tstudent <- function(df,fill=NULL,colour=NULL,p=NULL){
ggdistribution(
func=dt,
x=seq(
from=0-3*sqrt(df/(df-1)),
to=0+3*sqrt(df/(df-1)),
by=0.01
),
df=df,
fill=fill,
colour=colour,
p=ggdistribution(
func=dnorm,
x=seq(
from=0-3*1,
to=0+3*1,
by=0.01
),
mean=0,
sd=1,
fill="gray",
colour="black",
linetype="dashed",
p=p
)
)
}
Convergencia a la distribución normal estándar
tstudent(df=3,fill="orange",colour="red",
p=tstudent(df=17,fill="yellow",colour="green",
p=tstudent(df=31,fill="blue",colour="purple")))
densidad.tstudent <- function(x,df){
ggdistribution(func=dt,
x=seq(
from=0-3*sqrt(df/(df-1)),
to=0+3*sqrt(df/(df-1)),
by=0.01
),
df=df,
colour = "blue",
p = ggdistribution(func=dt,
x=seq(
from=x-0.05,
to=x+0.05,
by=0.01
),
df=df,
colour ="blue",
fill = "blue"
)
)
}
densidad.tstudent(x=0,df=3)
dt(x=0,df=3)
## [1] 0.3675526
distribucion.tstudent <- function(q,df){
ggdistribution(func=dt,
x=seq(
from=0-3*sqrt(df/(df-1)),
to=0+3*sqrt(df/(df-1)),
by=0.01
),
df=df,
colour = "blue",
p = ggdistribution(
func=dt,
x=seq(
from=0-3*sqrt(df/(df-1)),
to=q,
by=0.01
),
df=df,
colour ="blue",
fill = "blue"
)
)
}
distribucion.tstudent(q=0,df=3)
pt(q=0,df=3)
## [1] 0.5
\(P_{t_{(5)}}(T=2)\)
\(P_{t_{(7)}}(T{\leq}3)\)
\(P_{t_{(11)}}(T=4)\)
\(P_{t_{(9)}}(T{\leq}8)\)
\(P_{t_{(31)}}(0{\leq}T{\leq}2)\)