FQ-Engel

Vocabulario 295
Usando estos valores en la expresión de la varianza, encontramos
s
3 2
=〈 〉−〈 〉 = − ⎛ 2 ⎝ ⎜ ⎞
x x
a pa⎠
⎟
2 2 2
3 4 023 .
= − =
2a pa a
2
FIGURA 12.7
Influencia de la varianza sobre las
funciones de distribución de
probabilidad gausianas. La figura
presenta la evolución de la densidad
de probabilidad, P(X), en función de
la variable X. Se presentan las
distribuciones para dos valores de la
varianza, s 2 : 2.0 (curva superior) y 0.4
(curva inferior). Hacemos notar que un
incremento de la varianza corresponde
a un aumento de la anchura de la
distribución.
P(X)
0.6
0.3
2
σ = 0.4
2
σ = 2.0
0
4 0
4
X
Para lecturas adicionales
Bevington, P. y D. Robinson, Reduction and Error Analysis for the
Physical Sciences. McGraw-Hill, New York, 1992.
Dill, K. y S. Bromberg, Molecular Driving Forces. Garland Science,
New York, 2003.
McQuarrie, D., Mathematical Methods for Scientists and Engineers.
University Science Books, Sausalito, CA, 2003.
Nash, L. K., Elements of Statistical Thermodynamics. Addison-
Wesley, San Francisco, 1972.
Ross, S., A First Course in Probability Theory, 3rd ed. Macmillan,
New York, 1988.
Taylor, J. R., An Introduction to Error Analysis. University Science
Books, Mill Valley, CA, 1982.
Vocabulario
aproximación de Stirling
bosones
complemento
configuración
densidad de probabilidad
distribución gausiana
ensayo de Bernoulli
estadística de Bose–Einstein
estadística de Fermi–Dirac
espacio muestral
experimento binomial
función de distribución de probabilidad
fermiones
modelo de probabilidad
momentos de la distribución
primer momento
permutación
principio enumerador fundamental
probabilidad
probabilidad del evento
segundo momento
variable
variable continua
variable discreta
varianza
valor esperado
valor medio