diff --git a/docs/2_7_4_ejemplos_de_determinacion.md b/docs/2_7_4_ejemplos_de_determinacion.md index 822ccba..63d8699 100644 --- a/docs/2_7_4_ejemplos_de_determinacion.md +++ b/docs/2_7_4_ejemplos_de_determinacion.md @@ -5,3 +5,110 @@ ### Secciones - Ejemplo de determinación de la función característica VIII-XII (18 - 24) +<<<<<<< HEAD +======= +\[ +m_n = (-j)^n \frac{d^n}{d\omega^n} \Phi_Y(\omega)\bigg|_{\omega=0} +\] + +--- + +## Ejemplo de determinación de la función característica IX + +\[ +m_2 = (-j)^2 \frac{d^2}{d\omega^2} \Phi_Y(\omega) \Big|_{\omega=0} +\] + +\[ += -1 \cdot \frac{d^2}{d\omega^2} \left[ +0.0062\,e^{j\omega1} + 0.1525\,e^{j\omega2} + 0.6826\,e^{j\omega3} + 0.1587\,e^{j\omega4} +\right] \Bigg|_{\omega=0} +\] + +\[ += -1 \left[ +(-0.0062)\,e^{j\omega1} + (-0.6100)\,e^{j\omega2} + (-6.1434)\,e^{j\omega3} + (-2.5392)\,e^{j\omega4} +\right]_{\omega=0} +\] + +\[ +m_2 = 9.2988 +\] + +--- + +## Ejemplo de determinación de la función característica X + +**Confirmación con la definición directa:** + +\[ +E(Y^2) = \int_{-\infty}^{+\infty} y^2 f_Y(y)\,dy +\] + +\[ += \int_{-\infty}^{+\infty} y^2 \left[ +0.0062\,\delta(y - 1) + +0.1525\,\delta(y - 2) + +0.6826\,\delta(y - 3) + +0.1587\,\delta(y - 4) +\right] dy +\] + +\[ += 0.0062 \cdot 1^2 + +0.1525 \cdot 2^2 + +0.6826 \cdot 3^2 + +0.1587 \cdot 4^2 +\] + +\[ += 0.0062 \cdot 1 + +0.1525 \cdot 4 + +0.6826 \cdot 9 + +0.1587 \cdot 16 +\] + +\[ +E(Y^2) = 9.2988 +\] + +Resultado coincide con el obtenido por derivación de la función característica.. + +--- + +## Ejemplo de determinación de la función característica XI + +**Cálculo de la media \( E[Y] \):** + +\[ +E[Y] = \int_{-\infty}^{+\infty} y f_Y(y)\,dy +\] + +\[ += 0.0062 \cdot 1 + 0.1525 \cdot 2 + 0.6826 \cdot 3 + 0.1587 \cdot 4 +\] + +\[ +E[Y] = 0.0062 + 0.3050 + 2.0478 + 0.6348 = 2.9938 +\] + +--- + +## Ejemplo de determinación de la función característica XII + +El resultado \( E[Y] = 2.9938 \) tiene sentido porque es muy cercano a 3, donde está concentrada la mayor probabilidad según \( f_Y(y) \). + +Entonces la **varianza** es: + +\[ +\sigma_Y^2 = E[Y^2] - (E[Y])^2 = 9.2988 - (2.9938)^2 = 0.3360 +\] + +Y la **desviación estándar**: + +\[ +\sigma_Y = \sqrt{0.3360} = 0.5796 +\] + +Esto indica una **dispersión baja**, lo cual concuerda con la fuerte concentración de valores alrededor de 3. +>>>>>>> 69a5172 (Transcripción de función característica)