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                                  “cepeMathBookFC” — 2012/12/11 — 19:57 — page 67 — #71
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                                                   8. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD             67

                                 Al procedimiento anterior se le conoce con el nombre de estandarizaci´ on y bajo tal
                              transformaci´ on se dice que la variable X ha sido estandarizada. Es com´ un usar la letra
                              Z para denotar una variable aleatoria con distribuci´ on normal est´ andar, y seguiremos
                              nosotros tambi´ en esa costumbre. Se deja como ejercicio al lector verificar que realmen-
                              te la variable aleatoria Z tiene una distribuci´ on normal y que E.Z/ D 0 y Var.Z/ D 1.
                              Este resultado parece muy modesto pero tiene una gran importancia operacional pues
                              establece que el c´ alculo de las probabilidades de una variable aleatoria normal cual-
                              quiera se reduce al c´ alculo de las probabilidades para la normal est´ andar. Explicaremos
                              ahora con m´ as detalle esta situaci´ on: suponga que X es una variable aleatoria con
                                              2
                              distribuci´ on N.;  / y que deseamos calcular, por ejemplo, la probabilidad de que
                              X tome un valor en el intervalo .a; b/, es decir, P.a < X < b/, para a < b n´ umeros
                              dados. Tenemos entonces que
                                          P. a < X < b /  D P. a    < X    < b   /
                                                               a      X       b
                                                         D P.        <       <       /

                                                               a          b
                                                         D P.        < Z <       /:

                              La igualdad de estas probabilidades es consecuencia de la igualdad de los eventos
                              correspondientes. De esta forma una probabilidad que involucra a la variable X se ha
                              reducido a una probabilidad que involucra a Z. De modo que ´ unicamente necesitamos
                              conocer las probabilidades de los eventos de Z para calcular las probabilidades de los
                              eventos de la variable X que tiene par´ ametros arbitrarios.

                              Funci´ on de distribuci´ on N.0; 1/

                              Es com´ un denotar a la funci´ on de distribuci´ on de una variable aleatoria con distribuci´ on
                              normal est´ andar Z como ˚.x/, es decir,
                                                                Z  x  1
                                                                            2
                                              ˚.x/ D P.Z  x/ D      p   e  u =2  du;
                                                                 1    2
                              cuyo significado geom´ etrico se muestra en la Figura 1.36(a). Seguramente el lector se
                              sorprender´ a al enterarse que, sin importar el m´ etodo de integraci´ on que se utilice, no es
                              posible resolver esta integral y encontrar una expresi´ on exacta para ˚.x/. Puede usted
                              intentar resolver esta integral si lo desea y verificar la dificultad del problema. En la
                              pr´ actica lo que se hace es usar m´ etodos num´ ericos para encontrar aproximaciones de
                              ˚.x/ para distintos valores de x. En la parte final del texto aparece una tabla con estos
                              valores aproximados. Cada rengl´ on de esta tabla corresponde a un valor de x hasta el
                              primer d´ ıgito decimal, las distintas columnas corresponden al segundo d´ ıgito decimal.
                              El valor que aparece en la tabla es ˚.x/. Por ejemplo, el rengl´ on marcado con 1.4 y
                              la columna marcada con 0.05 corresponden al valor x D 1:45, tenemos entonces que
                              ˚.1:45/ D 0:9265. Abajo aparecen algunos ejemplos que ilustran el uso de esta tabla.
                              Observe adem´ as que para x  3:5, la probabilidad ˚.x/ es muy cercana a uno, es decir,




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