conchi wrote:
> Hola.
>
> Una pregunta. Si tenemos una función de distribución y la variable
> aletoria X, y queremos hallar:
>
> P{ t < X < k },
>
> ¿siempre se cumple que:
>
> P{ t < X < k } = P{ X < k } - P{ X < t }
>
> sea cual sea la función de distribución?.
>
> ¿O tiene que ser simétrica respecto al eje X, como la Normal, por
> ejemplo?.

Se cumple siempre. Date cuenta que P{ t < X < k } es el área bajo la gráfica de la función de distribución entre X = t y X = k, y es la diferencia de las áreas desde -inf hasta t y k repectivamente.


--
Saludos,

Ignacio Larrosa Cañestro
A Coruña (España)
ilarrosa***mundo-r.com
http://www.xente.mundo-r.com/ilarrosa/GeoGebra/

"Ignacio Larrosa Cañestro" <ilarrosaQUITARMAYUSCULAS***mundo-r.com> escribió
en el mensaje news:9ql1riFjnpU1***mid.individual.net...
conchi wrote:
> Hola.
>
> Una pregunta. Si tenemos una función de distribución y la variable
> aletoria X, y queremos hallar:
>
> P{ t < X < k },
>
> ¿siempre se cumple que:
>
> P{ t < X < k } = P{ X < k } - P{ X < t }
>
> sea cual sea la función de distribución?.
>
> ¿O tiene que ser simétrica respecto al eje X, como la Normal, por
> ejemplo?.

Se cumple siempre. Date cuenta que P{ t < X < k } es el área bajo la gráfica
de la función de distribución entre X = t y X = k, y es la diferencia de las
áreas desde -inf hasta t y k repectivamente.


--

Hay que matizarlo, Ignacio. Si la distribución de la variable aleatoria X
es F, la probabilidad que F asigna
al intervalo (a,b) es P( (-inf,b) ) - P( (-inf,a] ) = F(b-) - F(a). En el
caso de que la distribución de F sea absolutamente continua,
resulta F(b) - F(a) , pues F(b-) = F(b+) = F(b).

Análogamente, P( a < X <= b) = F(b) - F(a), P( a<= X < b ) = F(b-) -
F(a-), P( a<= X <= b ) = F(b) - F(a-).

Saludos,

On 23 feb, 02:14, "Luis" <wile...***hotmail.com> wrote:
> "Ignacio Larrosa Cañestro" <ilarrosaQUITARMAYUSCU...***mundo-r.com> escribió
> en el mensajenews:9ql1riFjnpU1***mid.individual.net...
>
>
>
>
>
>
>
>
>
> conchi wrote:
> > Hola.
>
> > Una pregunta. Si tenemos una función de distribución y la variable
> > aletoria X, y queremos hallar:
>
> > P{ t < X < k },
>
> > ¿siempre se cumple que:
>
> > P{ t < X < k } = P{ X < k } - P{ X < t }
>
> > sea cual sea la función de distribución?.
>
> > ¿O tiene que ser simétrica respecto al eje X, como la Normal, por
> > ejemplo?.
>
> Se cumple siempre. Date cuenta que P{ t < X < k } es el área bajo la gráfica
> de la función de distribución entre X = t y X = k, y es la diferencia de las
> áreas desde -inf hasta t y k repectivamente.
>
> --
>
> Hay que matizarlo, Ignacio. ***Si la distribución de la variable aleatoria X
> es F, la probabilidad que F asigna
> al intervalo (a,b) es P( (-inf,b) ) - P( (-inf,a] ) = F(b-) - F(a). ***En el
> caso de que la distribución de F sea absolutamente continua,
> resulta ***F(b) - F(a) , ***pues F(b-) = F(b+) = F(b).
>
> Análogamente, *** P( a < X <= b) = ***F(b) - F(a), *** P( a<= X <b ) ***= ***F(b-) -
> F(a-), ***P( a<= X <= b ) = F(b) - F(a-).
>
> Saludos,

No se porque el mensaje anterior no puedo verlo en Outlook Express, me
pone que hay dos mensajes no descargados, pero no hay forma de que los
descargue ... Bueno, al asunto:

Pero es que estamos hablando, yo al menos, de distribuciones de
probabilidad continuas, en el sentido de no discretas. En este caso,
la probabilidad de un conjunto de medida nula es nula. Es la misma la
probabilidad del intervalo (a, b) que la del [a, b].

Otra cosa sería una probabilidad discreta o mixta, en la que puntos
aislados pudieran tener una probabilidad, no una densidad de
probabilidad, no nula.

"Ignacio Larrosa" <ilarrosa***gmail.com> escribió en el mensaje
news:517f04ff-8dba-418e-a4f8-8dbd012085de***gi10g2000vbb.googlegroups.com...
On 23 feb, 02:14, "Luis" <wile...***hotmail.com> wrote:
> "Ignacio Larrosa Cañestro" <ilarrosaQUITARMAYUSCU...***mundo-r.com> escribió
> en el mensajenews:9ql1riFjnpU1***mid.individual.net...
>
>
>
>
>
>
>
>
>
> conchi wrote:
> > Hola.
>
> > Una pregunta. Si tenemos una función de distribución y la variable
> > aletoria X, y queremos hallar:
>
> > P{ t < X < k },
>
> > ¿siempre se cumple que:
>
> > P{ t < X < k } = P{ X < k } - P{ X < t }
>
> > sea cual sea la función de distribución?.
>
> > ¿O tiene que ser simétrica respecto al eje X, como la Normal, por
> > ejemplo?.
>
> Se cumple siempre. Date cuenta que P{ t < X < k } es el área bajo la
> gráfica
> de la función de distribución entre X = t y X = k, y es la diferencia de
> las
> áreas desde -inf hasta t y k repectivamente.
>
> --
>
> Hay que matizarlo, Ignacio. Si la distribución de la variable aleatoria X
> es F, la probabilidad que F asigna
> al intervalo (a,b) es P( (-inf,b) ) - P( (-inf,a] ) = F(b-) - F(a). En el
> caso de que la distribución de F sea absolutamente continua,
> resulta F(b) - F(a) , pues F(b-) = F(b+) = F(b).
>
> Análogamente, P( a < X <= b) = F(b) - F(a), P( a<= X < b ) = F(b-) -
> F(a-), P( a<= X <= b ) = F(b) - F(a-).
>
> Saludos,

No se porque el mensaje anterior no puedo verlo en Outlook Express, me
pone que hay dos mensajes no descargados, pero no hay forma de que los
descargue ... Bueno, al asunto:

Pero es que estamos hablando, yo al menos, de distribuciones de
probabilidad continuas, en el sentido de no discretas. En este caso,
la probabilidad de un conjunto de medida nula es nula. Es la misma la
probabilidad del intervalo (a, b) que la del [a, b].

Otra cosa sería una probabilidad discreta o mixta, en la que puntos
aislados pudieran tener una probabilidad, no una densidad de
probabilidad, no nula.

Que sí, por eso te dije que había que matizarlo. Conchi preguntaba por una
variable aleatoria y cualquier función de distribución. Si la variable es
discreta
( con función de distribución discreta ) pues la probabilidad para los
distintos
intervalos ( abiertos, cerrados y semiabiertos ) es la que he escrito. Si
la variable
es absolutamente continua ( con función de distribución absolutamente
continua )
pues es lo que tú has dicho ( sea como sea el intervalo ).

Saludos,

"Ignacio Larrosa" <ilarrosa***gmail.com> schrieb im Newsbeitrag
news:517f04ff-8dba-418e-a4f8-8dbd012085de***gi10g2000vbb.googlegroups.com...
On 23 feb, 02:14, "Luis" <wile...***hotmail.com> wrote:
> "Ignacio Larrosa Cañestro" <ilarrosaQUITARMAYUSCU...***mundo-r.com>
> escribió
> en el mensajenews:9ql1riFjnpU1***mid.individual.net...
>
>
>
>
>
>
>
>
>
> conchi wrote:
> > Hola.
>
> > Una pregunta. Si tenemos una función de distribución y la variable
> > aletoria X, y queremos hallar:
>
> > P{ t < X < k },
>
> > ¿siempre se cumple que:
>
> > P{ t < X < k } = P{ X < k } - P{ X < t }
>
> > sea cual sea la función de distribución?.
>
> > ¿O tiene que ser simétrica respecto al eje X, como la Normal, por
> > ejemplo?.
>
> Se cumple siempre. Date cuenta que P{ t < X < k } es el área bajo la
> gráfica
> de la función de distribución entre X = t y X = k, y es la diferencia
> de las
> áreas desde -inf hasta t y k repectivamente.
>
> --
>
> Hay que matizarlo, Ignacio. Si la distribución de la variable
> aleatoria X
> es F, la probabilidad que F asigna
> al intervalo (a,b) es P( (-inf,b) ) - P( (-inf,a] ) = F(b-) - F(a).
> En el
> caso de que la distribución de F sea absolutamente continua,
> resulta F(b) - F(a) , pues F(b-) = F(b+) = F(b).
>
> Análogamente, P( a < X <= b) = F(b) - F(a), P( a<= X < b ) = F(b-) -
> F(a-), P( a<= X <= b ) = F(b) - F(a-).
>
> Saludos,

No se porque el mensaje anterior no puedo verlo en Outlook Express, me
pone que hay dos mensajes no descargados, pero no hay forma de que los
descargue ... Bueno, al asunto:

Pero es que estamos hablando, yo al menos, de distribuciones de
probabilidad continuas, en el sentido de no discretas. En este caso,
la probabilidad de un conjunto de medida nula es nula. Es la misma la
probabilidad del intervalo (a, b) que la del [a, b].

Otra cosa sería una probabilidad discreta o mixta, en la que puntos
aislados pudieran tener una probabilidad, no una densidad de
probabilidad, no nula.

----
>No se porque el mensaje anterior no puedo verlo en Outlook Express, me
pone que hay dos mensajes no descargados, pero no hay forma de que los
descargue ... <

Yo también uso Outlook Express y conozco tal problema.
Trata de mover los mensajes de nuevo a la carpeta de los esbozos,
abrilos y envialos de nuevo.

PS: Por cierto me podrías decir, cómo puedo fácilmente referir a un
mensaje sin repetir partes del texto, y/o cómo consigo el enlace de
interernet?

>Otra cosa sería una probabilidad discreta o mixta, en la que puntos
aislados pudieran tener una probabilidad, no una densidad de
probabilidad, no nula.<

Pensad en la función Delta de Dirac.

Saludos,
Wolfgang

Dr. Wolfgang Hintze wrote:
> "Ignacio Larrosa" <ilarrosa***gmail.com> schrieb im Newsbeitrag
> news:517f04ff-8dba-418e-a4f8-8dbd012085de***gi10g2000vbb.googlegroups.com....
> On 23 feb, 02:14, "Luis" <wile...***hotmail.com> wrote:
>> "Ignacio Larrosa Cañestro" <ilarrosaQUITARMAYUSCU...***mundo-r.com>
>> escribió
>> en el mensajenews:9ql1riFjnpU1***mid.individual.net...
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>> conchi wrote:
>>> Hola.
>>
>>> Una pregunta. Si tenemos una función de distribución y la variable
>>> aletoria X, y queremos hallar:
>>
>>> P{ t < X < k },
>>
>>> ¿siempre se cumple que:
>>
>>> P{ t < X < k } = P{ X < k } - P{ X < t }
>>
>>> sea cual sea la función de distribución?.
>>
>>> ¿O tiene que ser simétrica respecto al eje X, como la Normal, por
>>> ejemplo?.
>>
>> Se cumple siempre. Date cuenta que P{ t < X < k } es el área bajo la
>> gráfica
>> de la función de distribución entre X = t y X = k, y es la diferencia
>> de las
>> áreas desde -inf hasta t y k repectivamente.
>>
>> --
>>
>> Hay que matizarlo, Ignacio. Si la distribución de la variable
>> aleatoria X
>> es F, la probabilidad que F asigna
>> al intervalo (a,b) es P( (-inf,b) ) - P( (-inf,a] ) = F(b-) - F(a).
>> En el
>> caso de que la distribución de F sea absolutamente continua,
>> resulta F(b) - F(a) , pues F(b-) = F(b+) = F(b).
>>
>> Análogamente, P( a < X <= b) = F(b) - F(a), P( a<= X < b ) = F(b-) -
>> F(a-), P( a<= X <= b ) = F(b) - F(a-).
>>
>> Saludos,
>
> No se porque el mensaje anterior no puedo verlo en Outlook Express, me
> pone que hay dos mensajes no descargados, pero no hay forma de que los
> descargue ... Bueno, al asunto:
>
> Pero es que estamos hablando, yo al menos, de distribuciones de
> probabilidad continuas, en el sentido de no discretas. En este caso,
> la probabilidad de un conjunto de medida nula es nula. Es la misma la
> probabilidad del intervalo (a, b) que la del [a, b].
>
> Otra cosa sería una probabilidad discreta o mixta, en la que puntos
> aislados pudieran tener una probabilidad, no una densidad de
> probabilidad, no nula.
>
> ----
>> No se porque el mensaje anterior no puedo verlo en Outlook Express,
>> me
> pone que hay dos mensajes no descargados, pero no hay forma de que los
> descargue ... <
>
> Yo también uso Outlook Express y conozco tal problema.
> Trata de mover los mensajes de nuevo a la carpeta de los esbozos,
> abrilos y envialos de nuevo.

Lo probaré, gracias.

> PS: Por cierto me podrías decir, cómo puedo fácilmente referir a un
> mensaje sin repetir partes del texto, y/o cómo consigo el enlace de
> interernet?

Tienes que ir al sitio de goolrgroups:

http://groups.google.com/group/es.ci...maticas/topics

Y enlazar el mensaje, o el hilo, que desees. Lo mejor es hacer clic en 'More Options', luego en 'Individual Message' y copiar entonces la barra de direcciones. Aunque el maestro en esto es Antonio ...

>> Otra cosa sería una probabilidad discreta o mixta, en la que puntos
> aislados pudieran tener una probabilidad, no una densidad de
> probabilidad, no nula.<
>
> Pensad en la función Delta de Dirac.

Si, en eso es en lo que estaba pensando.

--
Saludos,

Ignacio Larrosa Cañestro
A Coruña (España)
ilarrosa***mundo-r.com
http://www.xente.mundo-r.com/ilarrosa/GeoGebra/