¿Cuando tomamos una muestra, las frecuencias relativas de la muestra sigue muestra distribuciones de la probabilidad o la distribución de probabilidad de la población?
También, ¿por qué eventos debe seguir una cierta distribución de? ¿Qué leyes naturales les obligan a seguirlos subyacentes de distribución?
En principio, el conjunto de datos de ejemplo (que tiene un tamaño de, digamos, $M$) sigue una distribución de la muestra correspondiente. Por ejemplo, para un conjunto de distribución normal de puntos de datos a priori desconocido conjunto de la varianza, esta variación será necesario estimar a partir de los datos en sí, que luego da lugar a una teórica de la distribución t con $N$ grados de libertad para la comparación.
Un gran problema y la dificultad es estar seguro de lo que es la precisa grados de libertad $N$ ($\leq M$), que es un parámetro de la distribución de muestreo. No todos los puntos de muestreo están garantizados para ser independientes e idénticamente distribuidas). Si $N$ es grande (y algunos otros débiles condiciones son satisfechas), entonces el teorema del límite central puede ayudar a conseguir una distribución asintótica a la aproximación de la distribución de muestreo. Si otro parámetro(s) de la distribución son grandes o pequeñas, estas distribuciones asintóticas a su vez puede conducir a otros asintótica o limitar las distribuciones.
Generalmente, los eventos no se "tiene que" seguir ciertas distribuciones, sobre todo cuando estas se basan en modelos que se construyeron para ellos, porque los modelos generalmente son aproximaciones de la realidad en sí mismas. Sin embargo, si se sigue la deriva o asumido de distribución "de cerca", esto aumenta la confianza y precisa de ese modelo, hasta una mejor (y posiblemente más complejo) nuevo modelo se utiliza.
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