Probabilidad condicional y distribuciones de probabilidad

Descripción

Probabilidad Unidad 2
Johanna Guatibonza
Mapa Mental por Johanna Guatibonza, actualizado hace más de 1 año
Johanna Guatibonza
Creado por Johanna Guatibonza hace más de 5 años
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Resumen del Recurso

Probabilidad condicional y distribuciones de probabilidad
  1. UNIDAD DOS *Variables aleatorias discretas y continuas *Distribuciones discretas de probabilidad *Distribuciones continuas de probabilidad
    1. V.A. Discreta: Valores de un conjunto numerable (numéricos) Números real finito
      1. La función de probabilidad Cumple: 0<p () < Intervalo. La suma de las probabilidades para todos los valores de (x) es igual a 1 px p ()= 1. Cada valor de x es un suceso excluyente p(x=ux=)
        1. Proceso de Bernoulli Gran cantidad de valores aleatorios discretos distribución de probabilidad Binominal
          1. El resultado es de exito o fracaso, mutuamente excluyentes Dos metodos de muestreo 1 población finita con remplazo y población infinta sin reemplazo pn,r n!/r!(n-r)!= pr qnr
          2. Lo podemos aplicar por ejemplo en el proceso de reserva a un hotel
            1. Distribución de probabilidad de Poisson o ley de evntos imposibles
              1. Frecuencia relativa en función de unidad de tiempo, espacio o volumen
                1. Apicación en la vida diaria: número de llegadas de clientes, número de accidentes por semana, número de bacterias por mililitro
            2. Distribución de probabilidad Hiper geometrica
              1. Selecció de muestra sin reemplazo de una población finita, conocida y grande p(x) yCx N-y Cn-x/ NCx
                1. Media y varianza: 62: n (Y/N) (N-Y/N) (N-n/N-1)
              2. Distribución de probabilidad uniforme
                1. Cada uno de los resultados tiene la misma probabilidad de ocurrir
                  1. Por ejemplo cuando se lanza un dado, cada resultado tiene la misma posibilidad de caer como resultado.
                2. Distribución de probabilidad binomial
                  1. Se realizan n intentos independientes y en cada uno se tienen dos resultados posibles exito o fracaso, mutuamente excluyente
                    1. B(X;N;P)=nCxP*q (n-x)
                      1. Lo podemos utilizar para saber el número de productos defectuosos en una fabrica
                3. V.A Continua Valore de un conjunto infinito no numerable, toma valor númerico de una medición
                  1. Podemos aplicarlo para determinar el peso de las personas
                  2. DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD EXPONENCIAL DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD NORMAL DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD CUADRADA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD ESTANDAR DISTRIBUCIÓN (t) DE STUDENT
                    1. Tabla en la cual se representan los resultados de un experimentocon sus correspondientes probabilidades
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