¿Se aplica la regla empírica a distribuciones sesgadas?
¿Se aplica la regla empírica a distribuciones sesgadas?

Video: ¿Se aplica la regla empírica a distribuciones sesgadas?

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Video: REGLA EMPÍRICA | DISTRIBUCIÓN NORMAL: TEORÍA Y EJERCICIO 1 2024, Noviembre
Anonim

1 respuesta. No, el regla es específico de lo normal distribuciones y no es necesario solicitar a cualquier no normal distribución , sesgado o de otro modo. Considere, por ejemplo, el uniforme distribución el [0, 1].

En este sentido, ¿en qué distribuciones de población se puede utilizar la regla empírica?

La regla empírica es una declaración sobre distribuciones normales . Su libro de texto utiliza una forma abreviada de esto, conocida como la regla del 95%, porque el 95% es el intervalo más utilizado. La regla del 95% establece que aproximadamente el 95% de las observaciones caen dentro de dos desviaciones estandar de la media en un distribución normal.

Además, ¿cómo se relaciona la regla empírica con la distribución normal? los Regla empírica establece que casi todos los datos se encuentran dentro de 3 desviaciones estándar de la media para un distribución normal . Bajo esto regla , El 68% de los datos se encuentra dentro de una desviación estándar. El noventa y cinco por ciento de los datos se encuentra dentro de dos desviaciones estándar. Dentro de tres desviaciones estándar es el 99,7% de los datos.

Además, ¿cuándo no se puede utilizar la regla empírica?

los Regla empírica es una ESTIMACIÓN, entonces usted no debería usar a menos que una pregunta específicamente pregunte usted resolver usando el empírico (o 68-95-99.7) Regla . Dibuja una curva normal con una línea en el medio y tres a cada lado.

¿Qué es la fórmula de la regla empírica?

Regla empírica (68-95-99.7): Definición simple El regla empírica establece que para una distribución normal, casi todos los datos estarán dentro de tres desviaciones estándar de la media. los regla empírica se puede dividir en tres partes: el 68% de los datos se encuentra dentro de la primera desviación estándar de la media.

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