Función de densidad de probabilidad

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Función de densidad de probabilidad para la distribución normal

En estadística, la función de densidad de probabilidad (fdp) o simplemente función de densidad, de una variable aleatoria continua representada comúnmente como f(x), se utiliza con el propósito de conocer cómo se distribuyen las probabilidades de un suceso o evento, en relación al resultado del suceso.

[editar] Definición

Formalmente, la fdp de una variable aleatoria X es la derivada (ordinaria o en el sentido de las distribuciones) de la función de distribución F(x), o de manera inversa, la función de distribución es la integral de la función de densidad:

F(x)=\int_{-\infty}^x f(t)\,dt

[editar] Propiedades

De las propiedades de la función de distribución se siguen las siguientes propiedades de la fdp (a veces visto como pdf del inglés):

  • f(x)\ge 0\; para toda x.
  • El área total encerrada bajo la curva es igual a 1:

 \int_{-\infty}^\infty \,f(x)\,dx = 1

  • \lim_{x\to-\infty} f(x) = 0 y \lim_{x\to+\infty} f(x) = 0
  • La probabilidad de que X tome un valor en el intervalo [a,b] es el área bajo la curva de la función de densidad en ese intervalo o lo que es lo mismo, la integral definida en dicho intervalo. La gráfica f(x) se conoce a veces como curva de densidad.

\Pr(a \leq X \leq b) = \int_{a}^{b} f(x)\,dx=F(b)-F(a)

Algunas FDP están declaradas en rangos de -\infty \; a +\infty \;, como la de la distribución normal.

[editar] Véase también

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