Ejemplo de aproximación normal de una distribución binomial

La distribución binomial implica un discreto variable aleatoria. Probabilidades en un entorno binomial se puede calcular de forma sencilla utilizando la fórmula para un coeficiente binomial. Si bien, en teoría, este es un cálculo fácil, en la práctica puede volverse bastante tedioso o incluso computacionalmente imposible de calcular probabilidades binomiales. Estos problemas se pueden evitar utilizando en su lugar un distribución normalpara aproximar una distribución binomial. Veremos cómo hacer esto siguiendo los pasos de un cálculo.

Pasos para usar la aproximación normal

Primero, debemos determinar si es apropiado usar la aproximación normal. No todos Distribución binomial es el mismo. Algunos exhiben suficiente oblicuidad que no podemos usar una aproximación normal. Para verificar si se debe usar la aproximación normal, debemos observar el valor de pag, que es la probabilidad de éxito, y norte, que es el número de observaciones de nuestro variable binomial.

Para utilizar la aproximación normal, consideramos ambos

instagram viewer
notario público y norte( 1 - pag ). Si ambos números son mayores o iguales a 10, entonces se justifica el uso de la aproximación normal. Esta es una regla general y, por lo general, cuanto mayor sea el valor de notario público y norte( 1 - pag ), mejor es la aproximación.

Comparación entre binomial y normal

Compararemos una probabilidad binomial exacta con la obtenida por una aproximación normal. Consideramos el lanzamiento de 20 monedas y queremos saber la probabilidad de que cinco monedas o menos fueran caras. Si X es el número de cabezas, entonces queremos encontrar el valor:

PAG(X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) + P (X = 4) + P (X = 5).

los uso de la fórmula binomial para cada una de estas seis probabilidades nos muestra que la probabilidad es 2.0695%. Ahora veremos qué tan cerca estará nuestra aproximación normal de este valor.

Comprobando las condiciones, vemos que ambos notario público y notario público(1 - pag) son iguales a 10. Esto muestra que podemos usar la aproximación normal en este caso. Utilizaremos una distribución normal con una media de notario público = 20 (0.5) = 10 y una desviación estándar de (20 (0.5) (0.5))0.5 = 2.236.

Para determinar la probabilidad de que X es menor o igual a 5 necesitamos encontrar el z-punta por 5 en la distribución normal que estamos usando. Así z = (5 – 10)/2.236 = -2.236. Al consultar una tabla de z-las puntuaciones vemos que la probabilidad de que z es menor o igual a -2.236 es 1.267%. Esto difiere de la probabilidad real pero está dentro del 0.8%.

Factor de corrección de continuidad

Para mejorar nuestra estimación, es apropiado introducir un factor de corrección de continuidad. Esto se usa porque un distribución normal es continuo mientras que el Distribución binomial Es discreto. Para una variable aleatoria binomial, un histograma de probabilidad para X = 5 incluirá una barra que va de 4.5 a 5.5 y está centrada en 5.

Esto significa que para el ejemplo anterior, la probabilidad de que X es menor o igual a 5 para una variable binomial debe estimarse por la probabilidad de que X es menor o igual a 5.5 para una variable normal continua. Así z = (5.5 – 10)/2.236 = -2.013. La probabilidad de que z

instagram story viewer