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Cuando los datos están agrupados en intervalos no se conoce cómo se distribuyen dentro de cada intervalo, por lo que se asume que toda la carga del intervalo se concentra en su representante o marca de clase.
La media con datos agrupados es la suma de cada marca de clase multiplicada por la frecuencia absoluta de su intervalo, dividida por el tamaño de la muestra.
Cuando la variable está agrupada en intervalos, la moda se reemplaza por el intervalo modal.
El intervalo modal no puede determinarse comparando simplemente las frecuencias de los intervalos, porque cuando las amplitudes son distintas la comparación sería injusta.
El teorema de la multiplicidad expresa la probabilidad de la intersección de n sucesos como un producto de probabilidades condicionadas sucesivas.
Para dos sucesos, el teorema de la multiplicidad establece que P(A1 ∩ A2) = P(A1) P(A2|A1).
El teorema de la multiplicidad es la herramienta natural para experimentos por etapas, como las extracciones sucesivas sin devolución.
Si de una urna con 10 bolas rojas y 10 negras se extraen dos bolas sin devolución, la probabilidad de obtener primero una roja y luego una negra es (10/20)(10/19) = 5/19.
Una función f de R^n en R es una función de densidad si es no negativa en todo R^n, es integrable Riemann en R^n y su integral sobre todo R^n vale 1.
Una condición suficiente para que una función de varias variables sea integrable Riemann es que sea continua salvo, a lo sumo, en un conjunto de medida nula.
Un vector aleatorio es absolutamente continuo si existe una función de densidad f tal que su función de distribución conjunta es la integral múltiple de f desde menos infinito hasta cada una de las coordenadas del punto.
En el caso bivariado, la función de distribución conjunta F(x, y) es la integral doble de la densidad sobre la región de puntos con primera coordenada menor o igual que x y segunda coordenada menor o igual que y.
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