Distribuciones de Probabilidad

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distribuciones de Probabilidad mapa mental
Mayra Rivera
Mapa Mental por Mayra Rivera, actualizado hace más de 1 año
Mayra Rivera
Creado por Mayra Rivera hace más de 8 años
2382
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Resumen del Recurso

Distribuciones de Probabilidad
  1. Discretas
    1. Uniforme
      1. Variables Aleatorias sencillas
        1. Gométrica
          1. Número de ensayos no es fijo como en la distribución binomial si no que éstos se realizan hasta que se obtiene el primer éxito
          2. Binomial Negativa
            1. Generalización de la distribución geométrica donde la variable aleatoria X es el número de ensayos Bernoulli
            2. Hipergeométrica
              1. El muestreo es sin reemplazo, caso en el cual los ensayos no son independientes.
              2. Poisson
                1. Útil en la que la variable aleatoria representa el número de eventos independientes que ocurren a una velocidad constante.
                  1. aplicación
                    1. Modelo de probabilidad empleado para analizar problemas de líneas de espera, confiabilidad y control de calidad
                    2. Binomial
                      1. Son las más útiles dentro de las distribuciones de probabilidad discretas.
                        1. Aplicación
                                1. entre otras
                            1. Continuas
                              1. Uniforme
                                1. Normal
                                  1. Es el modelo de distribución más utilizado en la práctica, ya que multitud de fenómenos se comportan según una distribución normal.
                                  2. Exponencial y Chi Cuadro
                                    1. se utiliza como modelo para la distribución de tiempos entre la presentación de eventos sucesivos
                                      1. T- Student
                                        1. se construye como un cociente entre una normal y la raíz de una independientes
                                      2. La sistematización de la distribución aplicada al análisis matemático ha permitido avances acentuados en ámbitos como la ingeniería, la física, el diagnóstico por imágenes y el procesamiento de señales, entre otros.
                                        1. Basta señalar que la distribución cobra importancia en el lenguaje informático, en especial para hacer referencia a las coloquialmente denominadas “distro”, basadas en un núcleo Linux, que incluyen paquetes de software apropiados para cubrir las necesidades de un grupo definido de usuarios. Estas distros generan así ediciones personales, institucionales o destinadas a los servidores.
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