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DISTRIBUCIÓN DISCRETA UNIFORME


Enviado por   •  22 de Enero de 2021  •  Informe  •  906 Palabras (4 Páginas)  •  83 Visitas

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DISTRIBUCIÓN DISCRETA UNIFORME

        Si la v.a.discreta X toma cada uno de los n valores: x1, x2,..., xn con la misma probabilidad, entonces la distribución de probabilidad es:

[pic 1]

                                                        

La media es μ =∑ xi / n, i = 1,..,n

La varianza es σ2 = ∑ (xi - μ)2 / n, i=1...n

DISTRIBUCIÓN BINOMIAL

        Si la v.a.discreta X es igual al número de ensayos donde el resultado es un éxito, y toma los valores de 0, 1, 2,..., n, tiene una distribución de probabilidad:

[pic 2]

La media es μ = E(X) = np

La varianza es σ2 =V(X)= np(1-p)

DISTRIBUCIÓN GEOMETRICA

        Si la v.a.discreta X es igual al número de ensayos realizados hasta obtener el primer éxito con probabilidad p, (x = 1,2,3,...),entonces la distribución de probabilidad es:[pic 3]

La media es μ = E(X) =1 / p

La varianza es σ2 =V(X)= (1 - p) / p2

DISTRIBUCIÓN BINOMIAL NEGATIVA

        Si la v.a.discreta X es igual al número de ensayos realizados hasta obtener r éxitos con probabilidad p, con x = r, r+, r+2, la distribución de probabilidad es:

[pic 4]

.

La media es μ = E(X) = r / p

La varianza es σ2 =V(X)= r (1 - p) / p2 

DISTRIBUCION HIPERGEOMETRICA

        Si son seleccionados n elementos de un grupo de N resultados y de estos, k pueden ser clasificados como éxitos y N – k como fracasos; entonces, es definida la variable aleatoria X como el número de éxitos en n elementos, seleccionados de N resultados de los cuales k son éxitos y N – k son fracasos. Esta variable sigue una distribución de probabilidad hipergeométrica:

                        f (x, N, n, k) = kCx  N-kCn-x / NCn ,                 x = 0,1,2,3,....

La media es μ = E(X) = nk / N

La variancia es σ2 =V(X)=

DISTRIBUCION DE POISSON

Si el número promedio de ocurrencias en el intervalo de tiempo dado o región específica es λ > 0, X tiene una distribución de Poisson, y su función de probabilidad es

                           f (x, μ) = e -λt  λxt  / x! , x = 0,1, 2, 3, ...

La media es  E(X) = μ = λ

La varianza es σ2 =V(X)= λ

DISTRIBUCIÓN UNIFORME CONTINUA

Una variable aleatoria continua X con función de densidad de probabilidad [pic 5]

tiene una distribución continua uniforme.

...

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