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Variables aleatorias (1)

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Para construir un histograma usaremos la partición que se obtiene dividiendo en dos<br />

intervalos de igual longitud el intervalo comprendido entre los valores mínimos y máximos<br />

observados: 0.0613, 1.1158, 2.1703. La longitud L de cada intervalo es 1.0545. La frecuencia<br />

relativa de la muestra sobre el primer intervalo es p1 = 8/10 y sobre el segundo p2 = 2/10<br />

y la correspondiente altura de cada rectángulo es p1/L = 0.75865 y p2/L = 0.18966.<br />

1<br />

0.9<br />

0.8<br />

0.7<br />

0.6<br />

0.5<br />

0.4<br />

0.3<br />

0.2<br />

0.1<br />

Empírica<br />

Teórica<br />

0<br />

0 1 2 3 4 5<br />

(a)<br />

1<br />

0.9<br />

0.8<br />

0.7<br />

0.6<br />

0.5<br />

0.4<br />

0.3<br />

0.2<br />

0.1<br />

Hitograma<br />

Densidad<br />

0<br />

0 1 2 3 4 5 6 7<br />

Figura 7: (a) Gráficos de la función de distribución empírica F10(t) correspondiente a la<br />

muestra dada en (32) y de la función de distribución de T. (b) Histograma correspondiente<br />

a la misma muestra y gráfico de la densidad de T.<br />

Para producir los gráficos de la Figura 7 usamos las siguientes rutinas en Octave.<br />

Rutina para simular 10 valores de una exponencial de intensidad 1<br />

U=rand(1,10);<br />

T=-log(1-U);<br />

Rutina para graficar la función de distribución empírica de la muestra T<br />

t=sort(T);<br />

s=empirical_cdf(t,t);<br />

stairs([t(1),t],[0 s])<br />

Rutina para graficar un histograma de la muestra T<br />

[f,c]=hist(T,2);<br />

p=f/10;<br />

L=c(2)-c(1);<br />

bar(c,p/L,1,’w’)<br />

21<br />

(b)

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