DISTRIBUCIONES DISCRETAS PARA DISTRIBUCIONES CONTINUAS

Descripción

SE REALIZA Y EJEMPLIFICA LAS DEFINICIONES DE DISTRIBUCIONES Y SUS APLICACIONES EN LA MATERIA
DIANA LOPEZ GONZALEZ
Fichas por DIANA LOPEZ GONZALEZ, actualizado hace más de 1 año
DIANA LOPEZ GONZALEZ
Creado por DIANA LOPEZ GONZALEZ hace alrededor de 5 años
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Resumen del Recurso

Pregunta Respuesta
DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD Indica toda la gama de valores que pueden representarse como resultado de un experimento si éste se llevase a cabo.
DISTRIBUCIONES DISCRETAS Aquellas que están asociadas a variables aleatorias discretas.. VARIABLE ALEATORIA DISCRETA (x). Solo puede tomar valores enteros y un número finito de ellos.
PROPIEDADES DE UNA VARIABLE ALEATORIA DISCRETA (X) Las probabilidades asociadas a cada uno de los valores que toma x deben ser mayores o iguales a cero y menores o iguales a 1.
PROPIEDADES DE UNA VARIABLE ALEATORIA DISCRETA (X) La sumatoria de las probabilidades asociadas a cada uno de los valores que toma x debe ser igual a 1.
PROPIEDADES DE UNA VARIABLE ALEATORIA DISCRETA (X) La función de densidad de probabilidad deberá tomar solo valores mayores o iguales a cero. El área definida bajo la función de densidad de probabilidad deberá ser de 1.
DISTRIBUCIÓN BINOMIAL o DISTRIBUCION DE "Bernoulli". caso particular de probabilidad de variable aleatoria discreta CONDICIONES DE LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL *Al realizar el experimento sólo son posible dos resultados: el suceso A, llamado éxito, y el suceso B , llamado fracaso. * Al repetir el experimento, el resultado obtenido es independiente de los resultados obtenidos anteriormente. * La probabilidad del suceso A es constante, es decir, no varía de una prueba del experimento a otra. * En cada experimento se realizan n pruebas idénticas.
REGLA DE CORRESPONDENCIA P(X)= es la probabilidad de ocurrencia del evento p = es la probabilidad de éxito del evento (en un intento) q = es la probabilidad de fracaso del evento (en un intento) (se define como q = 1 – p ) X = ocurrencia del evento o éxitos deseados n = número de intentos
DISTRIBUCIONES CONTINUAS Están asociadas a variables aleatorias continuas DISTRIBUCION UNIFORME Una variable aleatoria X sigue distribución uniforme de parámetros a < b y se denota X ∼ U(a, b) si toma valores en el intervalo (a, b) según la siguiente función de densidad
PODEMOS DECIR QUE... Una variable aleatoria discreta que toma todos sus valores 12 k x , x ,..., x con igual probabilidad se dice que tiene una distribución uniforme discreta. P(X x) k = = 12 k/j con x= x1 , x2 ,..., xn siendo x diferente que x para i diferente que j
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