Realizar al algunos cálculos de probabilidad haciendo uso de la Distribución Normal Estándard y mediante la función dnorm()
Una variable aleatoria que tiene una distribución normal con una media cero y desviación estándar de uno tiene una distribución normal estándar.
Esta distribución tiene el mismo aspecto general que cualquier otra distribución normal, pero tiene las propiedades especiales, \(\mu = 0\) y \(\sigma = 1\).
La fórmula de densidad está dada por
Por costumbre, se utiliza z para representr la función de densidad en lugar de x en el caso de la distribución normal estándard, para la distribción normal se regresa a \(F(x)\) o \(p(x)\) \[F(z) = \frac 1{\sqrt(2pi)}e ^-z^2/2\]
library(mosaic)
pnorm(1, mean = 0, sd= 1)
## [1] 0.8413447
plotDist("norm", mean = 0, sd = 1, groups = x < 1, type = "h")
pnorm(1.25, mean = 0, sd= 1) -pnorm(-0.50, mean = 0, sd= 1)
## [1] 0.5858127
plotDist("norm", mean = 0, sd = 1, groups = x > -0.50 & x < 1.25, type = "h")
1 - pnorm(c(1.58), mean = 0, sd= 1)
## [1] 0.05705343
# ó
pnorm(c(1.58), mean = 0, sd= 1, lower.tail= F)
## [1] 0.05705343
plotDist("norm", mean = 0, sd = 1, groups = x > 1.58, type ="h")