Diferenças entre edições de "Distribuição log-normal"

Da Thinkfn
({{esboço-matemática}})
 
Linha 3: Linha 3:
 
Em [[probabilidade]] e [[estatística]], uma [[variável aleatória]] ''X'' tem a '''distribuição log-normal''' quando o seu logaritmo <tex>Y = log(X)\,</tex> tem a [[distribuição normal]]. Logo, sua função de densidade é
 
Em [[probabilidade]] e [[estatística]], uma [[variável aleatória]] ''X'' tem a '''distribuição log-normal''' quando o seu logaritmo <tex>Y = log(X)\,</tex> tem a [[distribuição normal]]. Logo, sua função de densidade é
  
<tex>
+
 
f(x;\mu,\sigma)
+
::<tex>f(x;\mu,\sigma)=\frac{1}{x\sigma\sqrt{2\pi}}\exp\left[-\frac{\left(\ln(x)-\mu\right)^2}{2\sigma^2}\right]</tex>
=
+
 
\frac{1}{x\sigma\sqrt{2\pi}}\exp\left[-\frac{\left(\ln(x)-\mu\right)^2}{2\sigma^2}\right]</tex>
+
  
 
== Média ==
 
== Média ==
 
O [[valor esperado]] de <tex>X = \exp(Y)\,</tex>, quando ''Y'' é uma [[variável aleatória]], vale:
 
O [[valor esperado]] de <tex>X = \exp(Y)\,</tex>, quando ''Y'' é uma [[variável aleatória]], vale:
: <tex>E(X) = E(\exp(Y)) = \exp(E(Y) + 0.5 \mbox{var}(Y))\,</tex>
+
 
 +
 
 +
::<tex>E(X) = E(\exp(Y)) = \exp(E(Y) + 0.5 \mbox{var}(Y))\,</tex>
 +
 
 +
 
 
em que <tex>\mbox{var}(Y)\,</tex> é a [[variância]] de Y.
 
em que <tex>\mbox{var}(Y)\,</tex> é a [[variância]] de Y.
  
 
== Variância ==
 
== Variância ==
 
A [[variância]] da log-normal também pode ser expressa em função da normal. Sendo <tex>X = \exp(Y)\,</tex> e ''Y'' normal, temos:
 
A [[variância]] da log-normal também pode ser expressa em função da normal. Sendo <tex>X = \exp(Y)\,</tex> e ''Y'' normal, temos:
: <tex>\mbox{var}(X) = \exp(2 E(Y) + \mbox{var}(Y)) (\exp(\mbox{var}(Y)) - 1)\,</tex>
 
  
{{esboço-matemática}}
+
 
 +
::<tex>\mbox{var}(X) = \exp(2 E(Y) + \mbox{var}(Y)) (\exp(\mbox{var}(Y)) - 1)\,</tex>
 +
 
 +
 
  
  
{{Wikipedia|Distribuição_log-normal}}
+
{{Wikipedia|Distribuição log-normal}}
  
[[Categoria:Distribuições|Log-normal]]
+
[[Categoria:Distribuições]][[Categoria:Estatística]]
[[Categoria:Estatística]]
+

Edição atual desde as 14h33min de 26 de outubro de 2008

A função densidade de probabilidade da distribuição log-normal para µ=0 e diferentes valores de σ. A função distribuição acumulada da distribuição log-normal para µ=0 e diferentes valores de σ. Em probabilidade e estatística, uma variável aleatória X tem a distribuição log-normal quando o seu logaritmo Y = log(X)\, tem a distribuição normal. Logo, sua função de densidade é


f(x;\mu,\sigma)=\frac{1}{x\sigma\sqrt{2\pi}}\exp\left[-\frac{\left(\ln(x)-\mu\right)^2}{2\sigma^2}\right]


Média

O valor esperado de X = \exp(Y)\,, quando Y é uma variável aleatória, vale:


E(X) = E(\exp(Y)) = \exp(E(Y) + 0.5 \mbox{var}(Y))\,


em que \mbox{var}(Y)\, é a variância de Y.

Variância

A variância da log-normal também pode ser expressa em função da normal. Sendo X = \exp(Y)\, e Y normal, temos:


\mbox{var}(X) = \exp(2 E(Y) + \mbox{var}(Y)) (\exp(\mbox{var}(Y)) - 1)\,



Smallwikipedialogo.png

Esta página usa conteúdo da Wikipedia. O artigo original estava em Distribuição log-normal. Tal como o Think Finance neste artigo, o texto da Wikipedia está disponível segundo a GNU Free Documentation License.