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gpt-5[edit | edit source]
User: ¿Puedo llamarte "pibe"?[edit | edit source]
¿Puedo llamarte "pibe"?
Assistant: ¡Obvio, pibe está perfecto![edit | edit source]
¡Obvio, pibe está perfecto! 😄 ¿Querés que yo también te diga “pibe” o preferís que te llame de otra manera?
User: Sí[edit | edit source]
Sí
Assistant: Listo entonces, pibe 😎[edit | edit source]
Listo entonces, pibe 😎 De ahora en más te voy a decir así. ¿Querés que lo recuerde siempre para futuras charlas?
User: Solo en esta jaja[edit | edit source]
Solo en esta jaja
Assistant: Jajaja, entendido pibe 😁.[edit | edit source]
Jajaja, entendido pibe 😁. Solo en esta charla entonces.
User: ¿Qué onda pibe?[edit | edit source]
¿Qué onda pibe?
Assistant: Todo tranqui, pibe 😎 ¿y vos?[edit | edit source]
Todo tranqui, pibe 😎 ¿y vos?
User: Todo tranqui[edit | edit source]
Todo tranqui
Assistant: Me alegro, pibe 🙌 ¿tenés algo en mente para charlar o estás de chill?[edit | edit source]
Me alegro, pibe 🙌 ¿tenés algo en mente para charlar o estás de chill?
User: ¿Cómo se resuelve probabilidad z < 1,43 ?[edit | edit source]
¿Cómo se resuelve probabilidad z < 1,43 ?
Assistant: Buena pregunta, pibe 😎.[edit | edit source]
Buena pregunta, pibe 😎. Vamos paso a paso:
- Cuando te piden algo como P(Z < 1,43), se trata de una variable aleatoria normal estándar (Z ~ N(0,1)). - Eso significa media = 0 y desvío estándar = 1.
- Lo que se busca es el área bajo la curva normal a la izquierda del valor 1,43.
- Esto se resuelve consultando una tabla de la normal estándar o usando software. - Si miramos la tabla para 1,43 → da aproximadamente 0,9236.
- Entonces:
P(Z<1,43)≈0,9236P(Z < 1,43) \approx 0,9236P(Z<1,43)≈0,9236 👉 Es decir, la probabilidad es de 92,36%.
¿Querés que te muestre cómo calcularlo en Python / con calculadora, o preferís que lo deje en el resultado con tabla nomás?
User: Sí[edit | edit source]
Sí
Assistant: Dale pibe, te muestro con Python usando scipy.stats 👇[edit | edit source]
Dale pibe, te muestro con Python (usando scipy.stats) 👇
from scipy.stats import norm
=== Probabilidad de que Z < 1.43 ===
p = norm.cdf(1.43)
print(p)
🔎 Explicación:
- norm.cdf(x) calcula la función de distribución acumulada en el punto x.
- Para 1.43, devuelve 0.9236 aprox → es lo mismo que en la tabla.
¿Querés que te arme también un gráfico con la campana y el área sombreada hasta 1.43?
User: Sí[edit | edit source]
Sí
Assistant: Ahí lo tenés, pibe 😎.[edit | edit source]
Ahí lo tenés, pibe 😎. La parte celeste es el área acumulada hasta Z = 1.43, que da aproximadamente 0,9236 (92,36%).
¿Querés que haga también el gráfico de la probabilidad complementaria P(Z>1.43)P(Z > 1.43)P(Z>1.43)?
gpt-5-t-mini[edit | edit source]
User: Quiero saber si existe una fórmula exacta que al resolverla dé exactamente ese número.[edit | edit source]
Quiero saber si existe una fórmula exacta que al resolverla dé exactamente ese número.
Assistant: Buena pregunta, pibe — corta y clara: no existe una expresión “elemental” finita combinación de polinomios, exponencial…[edit | edit source]
Buena pregunta, pibe — corta y clara: no existe una expresión “elemental” finita (combinación de polinomios, exponenciales, logaritmos, senos, etc.) que dé exactamente P(Z<1.43)P(Z<1.43)P(Z<1.43).
Sí podés escribirlo de forma exacta usando funciones especiales o integrales. Las formas más comunes:
- 1 — Definición por integral (exacta)
Φ(1.43)=12π∫−∞1.43e−t2/2 dt\Phi(1.43)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_{-\infty}^{1.43} e^{-t^{2}/2}\,dtΦ(1.43)=2π1∫−∞1.43e−t2/2dt
- 2 — En términos de la función error (erf)
Φ(x)=12(1+erf (x2))⇒Φ(1.43)=12(1+erf (1.432)).\Phi(x)=\tfrac12\Big(1+\operatorname{erf}\!\big(\tfrac{x}{\sqrt{2}}\big)\Big) \quad\Rightarrow\quad \Phi(1.43)=\tfrac12\Big(1+\operatorname{erf}\!\big(\tfrac{1.43}{\sqrt{2}}\big)\Big).Φ(x)=21(1+erf(2x))⇒Φ(1.43)=21(1+erf(21.43)). (Esta es la forma “exacta” habitual: usa la función especial erf\operatorname{erf}erf.)
- 3 — Expansión en serie (exacta como suma infinita)
Usando la serie de erf\operatorname{erf}erf se obtiene
Φ(x)=12+12π∑n=0∞(−1)n x2n+1 n!(2n+1) 2n.\Phi(x)=\tfrac12+\frac{1}{\sqrt{2\pi}}\sum_{n=0}^{\infty} \frac{(-1)^n\,x^{2n+1}}{\,n!(2n+1)\,2^{n}}.Φ(x)=21+2π1n=0∑∞n!(2n+1)2n(−1)nx2n+1. Sustituyendo x=1.43x=1.43x=1.43 te da una suma infinita que converge a ese valor (es decir, “exacto” si permitís la suma infinita).
En práctica, se usa la forma con erf\operatorname{erf}erf o la integral y se evalúa numéricamente; para x=1.43x=1.43x=1.43 eso da aproximadamente 0.9235960.9235960.923596 (lo que antes redondeamos a 0.9236).
Si querés, te calculo más dígitos o te muestro cómo se comporta la serie (cuántos términos necesitás para X cifras), ¿lo querés?
References[edit | edit source]
- ↑ "Probabilidades". ChatGPT. Retrieved 2026-01-16.