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> Propuesto 10
C.F.Gauss
mensaje Aug 2 2009, 01:05 AM
Publicado: #1


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TEX: A partir de la definición de la desviación estándar $s$, demostrar que $s=\sqrt{\overline{X^2}-\overline{X}^2}$.


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Dos crudas realidades
CITA(Pasten @ Jun 5 2014, 09:21 AM) *
¿Dónde están las nuevas generaciones? wasapeando y actualizando su perfil de face.


CITA(Zefidu @ Sep 3 2013, 09:55 PM) *
(...)FMAT es una gran comunidad con grandes usuarios... A excepción de algunos que se les sube el humo a la cabeza...

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Abu-Khalil
mensaje May 28 2010, 11:33 PM
Publicado: #2


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TEX: \noindent Sea $f_X(x)$ la densidad de distribución de $X$. Se tiene que<br />\[\sigma_x=\sqrt{\text{Var}(X)},\]<br />es decir,<br />\[\sigma_x^2=\int_\mathbb{R}(x-\mu_x)^2f_X(x)dx=\underbrace{\int_\mathbb{R}x^2f_X(x)dx}_{\mathbb{E}(X^2)}-2\mu_x\underbrace{\int_\mathbb{R}xf_X(x)dx}_{\mu_x}+\mu_x^2\underbrace{\int_\mathbb{R}f_X(x)dx}_{1}.\]<br />Luego,<br />\[\sigma_x^2=\mathbb{E}(X^2)-2\mu_x^2+\mu_x^2=\mathbb{E}(X^2)-\mathbb{E}^2(X). \qquad \square\]<br /><br />


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Raskolnikov
mensaje Jul 24 2010, 09:13 PM
Publicado: #3


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Esperaremos a que C.F.Gauss manifieste si era la respuesta esperada o a que salgan nuevas soluciones antes de mandarlo a resueltos.

Saludos.


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"¿Qué es la vida? Una ilusión,
una sombra, una ficción,
y el mayor bien es pequeño:
que toda la vida es sueño,
y los sueños, sueños son."
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andres91
mensaje Jul 24 2010, 09:41 PM
Publicado: #4


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Una solución usando sumatoria:

Sea desviación estándar la raiz de la varianza, y varianza lo denominamos como sigma al cuadrado se tiene:

TEX: \[\sigma ^2=\frac{\sum_{i=1}^{n}(X_i-\overline{X})^2}{n}\]

Entonces, desarrollando el cuadrado de binomio y separando la suma:

TEX: \[\sigma ^2=\frac{\sum_{i=1}^{n}X_i^2}{n}+\frac{\sum_{i=1}^{n}\overline{X}^2}{n}-2\frac{\sum_{i=1}^{n}X_i\cdot \overline{X}}{n}\]

Como en el segundo término, no existe un i, entonces se toma como una constante, entonces:

TEX: \[\sigma ^2=\overline{X^2}+\overline{X}^2\frac{1\cdot n}{n}-2\overline{X}\frac{\sum_{i=1}^{n}X_i}{n}\]

TEX: \[\sigma ^2=\overline{X^2}+\overline{X}^2-2\overline{X}^2\]

TEX: \[\sigma ^2=\overline{X^2}-\overline{X}^2\bigstar \]

------------

Como varianza es el cuadrado de la desviación típica:

TEX: \[\sigma =\sqrt{\overline{X^2}-\overline{X}^2}\; \bigstar \]

Mensaje modificado por andres91 el Jul 24 2010, 09:42 PM


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Alumno de Tercer año de Odontología - Universidad de Chile.
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C.F.Gauss
mensaje Aug 17 2010, 03:34 PM
Publicado: #5


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Con ambas soluciones puede mandarse a resueltos.

Saludos.


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CITA(Pasten @ Jun 5 2014, 09:21 AM) *
¿Dónde están las nuevas generaciones? wasapeando y actualizando su perfil de face.


CITA(Zefidu @ Sep 3 2013, 09:55 PM) *
(...)FMAT es una gran comunidad con grandes usuarios... A excepción de algunos que se les sube el humo a la cabeza...

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