DISTRIBUCIONES DE PROBABIBILIDAD

DISTRIBUCIONES DE PROBABIBILIDAD

BINOMIAL

Las características de esta distribución son:

a. En los experimentos que tiene esta distribución siempre se esperan dos tipos de resultados el defectuoso o no defectuoso; pasa o no pasa; denominados arbitrariamente "éxito" (que es lo que se espera que ocurra) o "fracaso" lo contrario del éxito

b. Las probabilidades asociadas a cada uno de estos resultados son constantes, es decir no cambian.

c. Cada uno de los ensayos o repeticiones del experimento son independientes entre si.

d. El número de ensayos o repeticiones del experimento (n) es constante

FORMULA

n Es el número de pruebas

k Es el número de éxitos

p Es la probabilidad de éxito

q Es la probabilidad de fracaso

Media

Varianza

Desviacion tipica

POISSON

Llamada así por su autor Simeón Denis Poisson, probalista del siglo XIX. Es una generalización de la distribución binomial cuando sobre un E.A se define una variable aleatoria X que representa el número de éxitos independientes que ocurren para intervalos de medida específicos, además con una probabilidad de ocurrencia pequeña.

Esos intervalos de medida pueden referirse a: tiempo: (segundo, minuto, hora, día, semana etc) área: (segmento de línea, pulgada cuadrada, centímetro cuadrado etc) volumen: (litro, galón, onza etc).

FORMULA

k probabilidad de que el evento suceda precisamente k veces

λ Representa el número de veces que se espera que ocurra el fenómeno durante un intervalo dado

e Es la base de los logaritmos naturales

HIPERGEOMETRICA

Los experimentos que tienen este tipo de distribución tiene la siguiente característica

a. Al realizar un experimento con este tipo de distribución se esperan dos tipos de resultados

b. Las probabilidades asociadas a cada uno de los resultados no son constantes

c. Cada ensayo o repetición del experimento no es independiente de los demás

d. El número de repeticiones del experimento (n) es constante

FORMULA

DISTRIBUCIONES DE VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS

NORMAL

La distribución normal es de suma importancia en estadística por 3 razones principales

1. Numerosas variables continuas de fenómenos aleatorios tienden a comportarse probabilísticamente mediante esta.

2. Es el límite al que convergen tanto variables aleatorias continuas como discretas

3. Proporciona la base de la inferencia estadística clásica debido a su relación con el teorema del límite central.

- Propiedades

1. Su gráfica tiene forma acampanada

2. El valor esperado la mediana y la moda tienen el mismo valor cuando la variable aleatoria se distribuye

...