Propiedades de la desviación
estándar
La desviación estándar
será siempre un valor positivo o cero.
Si a todos los valores de
la variable se les suma un número la desviación estándar no varía.
Si todos los valores de la
variable se multiplican por un número la desviación estándar queda multiplicada
por dicho número.
Si tenemos varias distribuciones con la misma
media y conocemos sus respectivas desviaciones estándar se puede calcular la
desviación estándar total.
Cuanta más pequeña sea la
desviación estándar mayor será la concentración de datos alrededor de la media.
Por ejemplo: En una
muestra de cuatro exámenes de bioestadística las calificaciones obtenidas
fueron: 20, 19, 20, 19. El promedio fue 19.5 y la desviación estándar de 1.
Propiedades
de la varianza
Cuando a todos los valores de una variable
se les multiplica por una constante, la varianza de la variable queda
multiplicada por el valor de la constante elevado al cuadrado: a*X=σ2(a*b)=a2* σ2
3. Si X e Y son dos variables aleatorias con
función de densidad o probabilidad conjunta f(x,y), la varianza de la función
m(x,y) = a X ± b Y, donde a y b son constantes reales se calcula como: σ2(ax
± by)=a2* σx2 + b2* σy2 ± 2a*b* σxy
4. σ2 ≥0 SIEMPRE ES
POSITIVA
Si X ¸ 0 y existe E(X), entonces E(X) ¸ 0.
Si X e Y son variables aleatorias que tienen valor esperado, entonces tambi¶en existe el
valor esperado de X + Y y se tiene
E(X + Y ) = E(X) + E(Y )
valor esperado de X + Y y se tiene
E(X + Y ) = E(X) + E(Y )
Si X e Y son variables aleatorias independientes con valor esperado, entonces existe
E(XY ) y
E(XY ) = E(X) E(Y )
E(XY ) y
E(XY ) = E(X) E(Y )
Importancia de utilizar las distribuciones de probabilidad en ciencias de la salud:
Las distribuciones de probabilidad permiten describir los posibles eventos que pueden ocurrir, característica que lo convierte en un instrumento ideal para diseñar escenarios futuros y considerar las posibles tendencias así como las medidas a tomar.
Ejemplo:
El consumo diario promedio de harinas refinadas en estudiantes de medicina sigue una distribución normal de
= 4 veces y = 2 veces. Determinar la probabilidad de que un estudiante de medicina consuma harinas refinadas 5 veces al día.
x= {consumo diario de harinas refinadas}
z (=4 = 2)
P ( x > 5) = p ( 5-4 / 5)
P ( z > 5) = 0.2 = 1 - P ( Z < 3) = 1 - 0.5793 = 0.4207
La probabilidad de que un estudiante de medicina consuma harinas refinadas 5 veces al día es de 0.4207, determinando así a un evento relativamente probablemente. Es posible concluir dicho estudiante es propenso a padecer hiperinsulinemia.