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, μ=0 y σ=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)=12pi−−−√e−z2/2
Las librerias
library(mosaic)
Caption for the picture.
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")
## 3. Encontar la probabilidad para cuando p(z≥1.58) con μ=0 y σ=1. Se usa pnorm() para encontrar probabilidad acumulada y restando p(x>1.58)=1−p(x≤1.58)
1 - pnorm(c(1.58), mean = 0, sd= 1)
## [1] 0.05705343
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")
Caption for the picture.
plotDist("norm", mean = 10, sd = 2, groups = x > 10 & x < 14, type ="h")
pnorm(14, mean = 10, sd = 2) - pnorm(10, mean = 10, sd = 2)
## [1] 0.4772499
p(x≥12) 1−p(x≤12) p(x≥12)
plotDist("norm", mean = 10, sd = 2, groups = x > 12, type ="h")
1 - pnorm(q=12, mean = 10, sd = 2)
## [1] 0.1586553
pnorm(q=12, mean = 10, sd = 2, lower.tail = FALSE)
## [1] 0.1586553