Reconhecendo variáveis ​​usuais: distribuição normal

Em econometrics, uma variável aleatória, com uma distribuição normal tem uma função de densidade de probabilidade de que é co

ntinuous, simétrico, e em forma de sino. Embora muitas variáveis ​​aleatórias pode ter uma distribuição em forma de sino, a função densidade de uma distribuição normal é precisamente

A função de densidade de uma distribuição normal em econometrics.

Onde

a média da variável aleatória com distribuição normal X

representa a média da variável aleatória com distribuição normal X,

desvio padrão de uma distribuição normal em econometrics.

é o desvio padrão, e

a variância da variável aleatória com distribuição normal

representa a variação da variável aleatória com distribuição normal.

Uma forma abreviada de indicar que uma variável aleatória, X, tem uma distribuição normal é escrever

forma abreviada de indicar que uma variável aleatória tem uma distribuição normal.

Video: Distribuição Normal: aplicação 1 - parte 1/2

Uma característica distintiva de uma distribuição normal é a probabilidade (ou densidade) associado com segmentos específicos da distribuição. A distribuição normal na figura está dividida em intervalos mais comuns (ou segmentos): um, dois e três desvios padrão da média.

Gráfico para uma distribuição normal.

Com uma variável aleatória com distribuição normal, cerca de 68 por cento das medições estão dentro de um desvio padrão da média, 95 por cento estão dentro de dois desvios padrão, e 99,7 por cento estão dentro de três desvios padrão.

Suponha que você tenha dados para toda a população de indivíduos que vivem em lares de idosos. Você descobre que a idade média desses indivíduos é de 70, a variância é 9

desvio padrão para um caso específico.

e a distribuição de sua idade é normal. Usando taquigrafia, você poderia simplesmente escrever essa informação como



Se você selecionar aleatoriamente uma pessoa a partir desta população, quais são as chances de que ele ou ela é mais do que 76 anos de idade?

Usando a densidade de uma distribuição normal, sabe que aproximadamente 95 por cento das medições situam-se entre 64 e 76

(Notar que 6 é igual a dois desvios padrão). A 5 por cento restantes são os indivíduos que são menos do que 64 anos de idade ou mais do que 76. Uma vez que uma distribuição normal é simétrica, é possível concluir que tem uma chance de cerca de 2,5 por cento (5% / 2 = 2,5%) que selecciona aleatoriamente alguém que é mais de 76 anos de idade.

Se uma variável aleatória é uma combinação linear de uma outra variável aleatória normalmente distribuída (s), que também tem uma distribuição normal.

Suponha que você tem duas variáveis ​​aleatórias descritas por estes termos:

Em outras palavras, variável aleatória X tem uma distribuição normal com uma média de

e variância

e variável aleatória Y tem uma distribuição normal com uma média de

e uma variação de

Video: Distribuição Normal - Probabilidades 12.º Ano

Se você criar uma nova variável aleatória, W, como a combinação linear dos seguintes X e Y, W = machado + de, então W também tem uma distribuição normal. Além disso, usando as propriedades de valor e variância esperada, você pode descrever a nova variável aleatória com esta notação abreviada:


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