Calculadora de la función error: erf(x), erfc(x) y función error inversa
Calcula la función error erf(x), la complementaria erfc(x) y sus inversas con hasta 15 cifras, más erfcx, la probabilidad normal equivalente y el procedimiento.
Cómo funciona
erf(x) = (2/√π) ∫₀ˣ e^(−t²) dt · erfc(x) = 1 − erf(x) = (2/√π) ∫ₓ^∞ e^(−t²) dt · erf(−x) = −erf(x) · erfcx(x) = e^(x²)·erfc(x) · Φ(z) = ½[1 + erf(z/√2)] · erf⁻¹(y) = el x tal que erf(x) = y · erfc⁻¹(y) = erf⁻¹(1 − y)
La función error erf(x) es el área bajo la campana e^(−t²) entre 0 y x, escalada para que erf(∞) = 1. Va de −1 a 1, es impar (erf(−x) = −erf(x)) y erf(x) es la probabilidad de que una variable normal con media 0 y varianza ½ caiga dentro de ±x. La función error complementaria erfc(x) = 1 − erf(x) es la cola a partir de x: aparece en la conducción de calor y la difusión (la temperatura o la concentración en un sólido semiinfinito sigue erfc(x / 2√(αt))), en la tasa de error de bits y en la distribución normal, donde Φ(z) = ½[1 + erf(z/√2)]. Para |x| ≤ 2.5 la calculadora suma la serie 2/√π·e^(−x²)·Σ 2ⁿx^(2n+1)/(1·3·…·(2n+1)), en la que todos los términos son positivos y no se pierden cifras al restar; por encima de 2.5 usa la fracción continua de Laplace para erfc. Como trabaja con ln erfc, colas diminutas como erfc(10) = 2.088 × 10⁻⁴⁵ conservan todas sus cifras en lugar de redondearse a 0. Las inversas parten de la aproximación cerrada de Winitzki, se afinan con el método de Newton y el resultado se comprueba sustituyéndolo de nuevo. Si tienes una media, una desviación estándar y un valor, usa la calculadora de distribución normal; esta página sirve cuando una fórmula viene escrita directamente con erf, erfc o erf⁻¹, como en física, ingeniería y procesamiento de señales. Además verás la derivada, la función escalada erfcx y los valores z y Φ(z) equivalentes.
Ejemplo resuelto
Con el valor predeterminado x = 0.5: x² = 0.25 y e^(−0.25) = 0.77880078. La serie da erf(0.5) = 1.1283792 × 0.77880078 × (0.5 + 0.08333333 + 0.00833333 + …) = 0.5204998778, así que erfc(0.5) = 1 − 0.5204998778 = 0.4795001222. La derivada vale (2/√π)·e^(−0.25) = 0.8787825789, erfcx(0.5) = e^(0.25) × 0.4795001222 = 0.6156903442 y el valor normal equivalente es z = 0.5 × √2 = 0.7071067812, con Φ(z) = (1 + 0.5204998778)/2 = 0.7602499389.
Fuentes: NIST DLMF §7.2: Definitions of erf, erfc and their limits · Omni Calculator: Error function (modes and table of erf values) · Analyze Math: Error function calculator (erf and the normal CDF)
Preguntas frecuentes
¿Cuánto vale erf(1)?
erf(1) = 0.8427007929 y erfc(1) = 0.1572992071, es decir, cerca del 84.3% del área bajo e^(−t²) queda entre −1 y 1. Otros valores frecuentes: erf(0.5) = 0.5204998778, erf(2) = 0.9953222650 y erf(3) = 0.9999779095.
¿Qué relación tiene la función error con la distribución normal?
La función de distribución acumulada de la normal estándar es Φ(z) = ½[1 + erf(z/√2)], y la probabilidad de caer dentro de ±k desviaciones estándar es erf(k/√2). Por ejemplo, erf(1/√2) = 0.6827, el 68% de la regla 68–95–99.7. Al revés, erf(x) = 2Φ(x√2) − 1.
¿Qué diferencia hay entre erf y erfc?
erfc(x) = 1 − erf(x). Contienen la misma información, pero para x grande erf(x) está tan cerca de 1 que al restar se pierden todas las cifras, mientras que erfc(x) las conserva: con 10 cifras erf(5) se redondea a 1.000000000, pero erfc(5) = 1.537459794 × 10⁻¹². Usa erfc para probabilidades de cola y problemas de difusión.
¿Para qué sirve la función error inversa?
erf⁻¹(y) responde “¿para qué x se cumple erf(x) = y?”. Convierte una probabilidad en un valor crítico: el valor z de un nivel de confianza bilateral C es √2·erf⁻¹(C); por ejemplo √2 × erf⁻¹(0.95) = √2 × 1.3859 = 1.96. Solo está definida para −1 < y < 1; erfc⁻¹(y) = erf⁻¹(1 − y) admite 0 < y < 2.
¿Cómo se calcula erf(x) a mano?
Para x pequeño usa la serie de Taylor erf(x) = (2/√π)(x − x³/3 + x⁵/10 − x⁷/42 + …); con x = 0.1 los dos primeros términos ya dan 0.11246. Para x grande usa erfc(x) ≈ e^(−x²)/(x√π), que se desvía menos de 6% desde x = 3 y menos de 2% desde x = 5.
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Esta calculadora tiene fines informativos. Verifica los resultados importantes antes de tomar decisiones.