Anàlisi de Dades Experimentals
© Antoni Amengual Colom. Departament de Física, Universitat de les Illes Balears.

Versió 1.0 publicada al setembre de 2013. DL: PM 860-2013.

Distribució normal (gaussiana)

La funció gaussiana com a límit de la funció binomial

Introducció «

Se cerca una expressió límit de la funció densitat de probabilitat (FDP) binomial en el cas n gran. Es demostrarà que

"ade_1.gif"

"ade_2.gif"

Figura 1. Els punts corresponen a la distribució binomial amb n = 1000 i p = 0.12. La línia groga és la gaussiana de mitjana 120 i variància 105.6.

Les aproximacions usades «

1a) La suma dels n primers números naturals per a n gran,

"ade_3.gif"

2a) L'aproximació de n! per a n gran (veure apèndix les aproximacions de Stirling),

"ade_4.gif"

3a) La sèrie de Maclaurin per a x ≈ 0 (veure el tema sèries de Taylor),

"ade_5.gif"

Pas 1: El valor de la distribució binomial en funció del valor màxim «

Considerem l'índex m igual al número sencer més gran inferior a n p:

"ade_6.gif"

Es demostrarà aquí que

"ade_7.gif"

Se cerca el quocient entre dos valors consecutius de Bnp «

El quocient entre el valor de la distribució binomial per a dos valors consecutius es pot calcular de manera trivial:

"ade_8.gif"

S'aplica el quocient a k = m + i «

Aplicant el quocient trobat al cas k = m + i resulta

"ade_9.gif"

Canviant el valor de m per n p, usant la definició q = 1 – p i negligint l'1 del numerador s'obté

"ade_10.gif"

Multiplicant i dividint per n, la darrera expressió dóna

"ade_11.gif"

S'aplica el quocient de manera repetida «

El logaritme del quocient obtingut al final de l'apartat anterior es pot aproximar usant la sèrie de Maclaurin de ln(1 + x) perquè n és gran,

"ade_12.gif"

A partir d'aquesta relació aproximada es pot aïllar

"ade_13.gif"

L'aproximació es pot aplicar de manera repetida

"ade_14.gif"

Per tant, considerant que el producte d'exponencials es pot posar com exponencial de la suma d'exponents es tendrà

"ade_15.gif"

El sumatori es pot aproximar per i2 / 2 de manera que

"ade_16.gif"

Pas 2: Avaluació de Bnp(m) «

Per a

"ade_17.gif"

es té

"ade_18.gif"

Substituint

"ade_19.gif"

es troba

"ade_20.gif"

Es canvia

"ade_21.gif"

per obtenir

"ade_22.gif"

Simplificant termes s'obté directament

"ade_23.gif"

Agrupant resultats «

Els resultats dels dos apartats anteriors per a "ade_24.gif" són

"ade_25.gif"

"ade_26.gif"

Amb ells es pot escriure

"ade_27.gif"

Definint

"ade_28.gif"

es troba que l'expressió aproximada per a la distribució binomial per a n gran és una gaussiana

"ade_29.gif"