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Probabilidad, realizaciones y estimaciones

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Nociones elemental de estadística.

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La definición de un ruido se basa en sus propiedades estadísticas. Esta página repasa nociones simples de estadística, distinguiendo las leyes de probabilidad, sus pruebas, y la estimación de sus parámetros estadísticos.

Ley de probabilidad

La ley de probabilidad de una variable aleatoria x viene dada por f su densidad de probabilidad o F su función de repartición (dF= f dx) .
En los momentos centrados asociados, el promedio m y la desviación estándar s son definidos como:
integral m = x f (x) dx
y
integral s2 = (x - m)2 f(x) dx
( v=s2 es la varianza).
Una ley estadística tiene propiedades peculiares que caracterizan tal o tal fenómeno. Por ejemplo la ley de Poisson (discreta) describe bien la llegada de sucesos independientes. Otro ejemplo, la ley de Gauss describe la suma de una gran cantidad de fenómenos independientes...
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Realizaciones

La realización de una ley de probabilidad es aleatoria: 6 tiradas de un dado no conducirán a la obtención de cada cifra. Pero cuanto mayor sea la cantidad de pruebas más se parecerá la observación de éstas a la ley de probabilidad.

Estimaciones

En la practica, se tiene que distinguir por una parte el valor promedio m de la densidad de probabilidad y su medida m . Siendo xi las pruebas aleatorias, sólo tenemos acceso a :
1 N sum m = --- x N i=1 i
Y no hay ninguna razón para que m=m . Esto ocurre cada vez más en cuanto N se hace muy grande.
La varianza s se puede medir por:
N ---1----- sum 2 s = (xi - m) N - 1 i=1
con (N-1) en el denominador porque x ya fue conseguido con las N medidas y sólo quedan (N-1) valores independientes para estimar s .
La desviación entre m y m vale típicamente s .
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