Objetivo

Realizar al algunos cálculos de probabilidad haciendo uso de la Distribución Normal Estándard y mediante la función dnorm() #Propiedades: 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)=1(√2pi)e−z2/2 #Las librerías

library(mosaic)
## Loading required package: dplyr
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
## Loading required package: lattice
## Loading required package: ggformula
## Loading required package: ggplot2
## Loading required package: ggstance
## 
## Attaching package: 'ggstance'
## The following objects are masked from 'package:ggplot2':
## 
##     geom_errorbarh, GeomErrorbarh
## 
## New to ggformula?  Try the tutorials: 
##  learnr::run_tutorial("introduction", package = "ggformula")
##  learnr::run_tutorial("refining", package = "ggformula")
## Loading required package: mosaicData
## Loading required package: Matrix
## Registered S3 method overwritten by 'mosaic':
##   method                           from   
##   fortify.SpatialPolygonsDataFrame ggplot2
## 
## The 'mosaic' package masks several functions from core packages in order to add 
## additional features.  The original behavior of these functions should not be affected by this.
## 
## Note: If you use the Matrix package, be sure to load it BEFORE loading mosaic.
## 
## Have you tried the ggformula package for your plots?
## 
## Attaching package: 'mosaic'
## The following object is masked from 'package:Matrix':
## 
##     mean
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     stat
## The following objects are masked from 'package:dplyr':
## 
##     count, do, tally
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     binom.test, cor, cor.test, cov, fivenum, IQR, median, prop.test,
##     quantile, sd, t.test, var
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     max, mean, min, prod, range, sample, sum

##1. Encontar la probabildiad para cuando p(z≤1) con μ=0 y σ=1. Se usa pnorm() para encontrar probabilidad acumulada

pnorm(1, mean = 0, sd= 1)
## [1] 0.8413447

##Visualizar la distribución de probabilidad normal estándard para cuando μ=0 y σ=1

plotDist("norm", mean = 0, sd = 1, groups = x < 1, type = "h")

##2. Encontar la probabilidad para cuando p(0.50≤<≤1.25) con μ=0 y σ=1. Se usa pnorm() para encontrar probabilidad acumulada y restando p(1.25)−p(−0.50)

pnorm(1.25, mean = 0, sd= 1) -pnorm(-0.50, mean = 0, sd= 1)
## [1] 0.5858127

##Visualizar la distribución de probabilidad normal estándard para cuando μ=0 y σ=1

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(1.25)−p(−0.50)

1 - pnorm(c(1.58), mean = 0, sd= 1)
## [1] 0.05705343

##Visualizar la distribución de probabilidad normal estándard para cuando μ=0 y σ=1

plotDist("norm", mean = 0, sd = 1, groups = x > 1.58, type ="h")

##Distribución de Probabilidad Normal

Para cuando cuando media es diferente de cero y Desviación estándard es diferente de 1