Probabilidad INTRODUCCION

INTRODUCCION

En este trabajo se pondrá en práctica el tema de distribución de probabilidad el cual es un tema que nos ayudara a medir las probabilidades de que ciertos eventos sucedan con un nivel casi nulo de error. Podremos distinguir las características principales cada uno de los subtemas establecidos. Entre otras cosas se pretende diferenciar los diferentes tipos de distribuciones.

Tanto como la distribución de Poisson y la distribución normal nos ayudaran a determinar el número de veces que sucede un evento y la distribución binomial esta más basada en determinar el éxito que va a tener un evento realizado. Se debe tomar en cuenta que los valores de las variables dentro de cada una de las distribuciones son importantes para poder ser más exactos en nuestros resultados.

DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD NORMAL

La distribución normal es las distribución de probabilidad además es utilizada como método para determinar la frecuencia con la que suceden algunos sucesos reales.

La distribución normal nos permite determinar si una muestra está perfectamente distribuida.

Su curva característica simula una forma de campana y posee una sola cima en el centro de distribución, además  es simétrica respecto a la media.

[pic 1]

La distribución es asintótica, las colas de esta grafica se extienden de manera indefinida en ambas direcciones

Los puntos de inflexión de la curva están dados por x= µ- σ y x= µ+σ .Los valores por debajo de la campana son de 0 a infinito.

El área total bajo la curva es de 1. La mitad del área bajo la curva normal se localiza a la derecha de este punto central, y la otra mitad a la izquierda. El área bajo la curva es la distribución acumulada para valores de x ó z.

A la mitad de la campana de gauss encontramos el valor de z que es 0

DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD NORMAL ESTÁNDAR

Cualquier distribución de probabilidad normal puede convertirse en una distribución de probabilidad normal estándar si se resta la media de cada observación y se divide esta diferencia entre la desviación estándar. Los resultados reciben el nombre de valores z o valores tipificados.

Valor z Distancia con signo entre un valor seleccionado, designado X, y la media µ, dividida entre la desviación estándar, σ.

De esta manera, el valor z es la distancia de la media, medida en unidades de desviación estándar

[pic 2]

VALOR NOMINAL ESTANDAR

z=[pic 3]

X= el valor de cualquier observación y medición

µ= es la media de distribución

σ= es la desviación estándar de la distribución

Al momento de usar  este método tomamos como valor de la media 0 y una desviación estándar de 1. También podemos concretar que un valor z expresa la distancia o diferencia de un valor particular de X y la media aritmética en unidades de desviación estándar.

Este modelo te permite determinar la ocurrencia de ciertos sucesos gracias a las variables que hasta cierto punto se pueden estandarizar.

DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD BINOMIAL

Es una distribución de probabilidad discreta que mide el número de éxitos en una sucesión de diferente número de ensayos independientes de Bernoulli con una probabilidad fija p de ocurrencia del éxito.

Probabilidad de obtener k- éxitos

P(X=K) =( ) pkqn-k[pic 4]

n=Cantidad de ensayos o experimentos

k= Cantidad de éxitos

p= Probabilidad de éxitos

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