Distribucion De Probabilidad

1. DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD

Una distribución de probabilidad indica toda la gama de valores que pueden representarse como resultado de un experimento si éste se lleva a cabo. Es decir, describe la probabilidad de que un evento se realice en el futuro, constituye una herramienta fundamental para la prospectiva, puesto que se puede diseñar un escenario de acontecimientos futuros considerando las tendencias actuales de diversos fenómenos naturales.

Toda distribución de probabilidad es generada por una variable (porque puede tomar diferentes valores) aleatoria x (porque el valor tomado esto talmente al azar

2. DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DISCRETA

Son aquellas donde las variables asumen un número limitado de valores.

Una de las características de este tipo de distribución de probabilidad es que es generada por una variable discreta, que proporciona datos que son llamados datos cuantitativos discretos y son respuestas numéricas que resultan de un proceso de conteo.

Ejemplos:

• La cantidad de alumnos regulares en un grupo escolar.

• El número de caras en cinco lanzamientos de una moneda.

• El número de vehículos vendidos en un día, en un lote de autos

Dentro de la distribución de probabilidad discreta encontramos:

Distribución Binomial: Es la que maneja la distribución de la probabilidad de obtener cierta cantidad de éxitos al realizar una cantidad de experimentos con probabilidad de éxito constante y con ensayos independientes.

n es el número de pruebas.

k es el número de éxitos.

p es la probabilidad de éxito.

q es la probabilidad de fracaso

Distribución Hipergeométrica: Es similar a la binomial, pero con un tamaño de muestra grande en relación al tamaño de la población.

Dado un espacio muestral S de tamaño N con los subespacios M ⊂ N y (N - M) ⊂ N entonces, la

probabilidad de que en n ensayos x pertenezca a M y (n - x) pertenezca a (N - M) está dada por:

Distribución de Poisson: Es la distribución de la probabilidad de que ocurra un evento raro en un periodo de tiempo, un espacio o un lugar.

donde:

p(x, ) = probabilidad de que ocurran x éxitos, cuando el número promedio de ocurrencia de ellos es 

 = media o promedio de éxitos por unidad de tiempo, área o producto

 = 2.718

x = variable que nos denota el número de éxitos que se desea que ocurra

3. DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD CONTINUA

Es aquella donde las variables en estudio pueden asumir cualquier valor dentro de determinados límites.

Se caracteriza porque es generada por una Variable aleatoria continua que es aquella que se encuentra dentro de un intervalo comprendido

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