13060147
CONCEPTOS DISTRIBUCCIONES
PROBABILIDAD
- DISTRIBUCCION BINOMIAL
- es una distribuccion que presenta mucha
frecuencia su enfoque principal es que hay
2 resultados posibles en un determinado
experimento y los resultados son
mutuamente excluyentes, y otro aspecto
que debemos tener en cuenta que la
variable aleatoria es el resultado
- Experimento aleatorio con solo 2 posibles
resultados: éxito o fracaso. Probabilidad de
éxito (p) es conocida. Probabilidad de
fracaso (q) donde q= 1-p Se hacen n
repeticiones independientes
- es una distribuccion que presenta mucha
frecuencia su enfoque principal es que hay
2 resultados posibles en un determinado
experimento y los resultados son
mutuamente excluyentes, y otro aspecto
que debemos tener en cuenta que la
variable aleatoria es el resultado
- DISTRIBUCCION HIPERGEOMETRICA
- son parametros de las variables que se
asignan , por ejemplo x que es la variable que
respecta al numero de acciones o ejecuciones
hacia los procedimientos, realmente las
distribuciones hipergeometricas dependen de
los parametros, que inicialmente se enfocan
para analizar las muestras e implementar las
probabilidades para obtener numeros de
intentos al proceso.
- Experimento aleatorio donde se tiene una
población finita con N elementos, de los
cuales K tienen una determinada
característica. Se selecciona una muestra
de tamaño n
- son parametros de las variables que se
asignan , por ejemplo x que es la variable que
respecta al numero de acciones o ejecuciones
hacia los procedimientos, realmente las
distribuciones hipergeometricas dependen de
los parametros, que inicialmente se enfocan
para analizar las muestras e implementar las
probabilidades para obtener numeros de
intentos al proceso.
- DISTRIBUCCION DE POISSON
- Describe el numero de veces que se presenta un
evento durante intervalos especificos, donde el
intervalo puede ser de tiempo, distancia o area o
volumen,esta distribuccion tiene 2 supuestos, el
primero consiste en que la probabilidad es
proporcional a la longitud del intervalo, el segundo
supesto consiste en que los intervalos son
independientes, en otra palabras cuanto sea mas
grande el intervalo, mayor sera la probabilidad.
- Experimento aleatorio que recibe
el nombre de proceso Poisson en
donde se conoce la tasa de
ocurrencia λ es decir el número
promedio de eventos que ocurren
en el intervalo de números reales
donde este se define.
- Describe el numero de veces que se presenta un
evento durante intervalos especificos, donde el
intervalo puede ser de tiempo, distancia o area o
volumen,esta distribuccion tiene 2 supuestos, el
primero consiste en que la probabilidad es
proporcional a la longitud del intervalo, el segundo
supesto consiste en que los intervalos son
independientes, en otra palabras cuanto sea mas
grande el intervalo, mayor sera la probabilidad.
- DISTRUBUCCION NORMAL
- en la distribuccion normal es frecuentemente
utilizada en aplicaciones estadisticas se aplcian en
ciertos fenomenos tienden aparecerse, en su
comportamiento, la importancia de la distribuccion
normal se debe principalmente a que muchas
variables asociadas a fenomenos naturales, qeu
siguen del modelo de la normal.
- en la distribuccion normal es frecuentemente
utilizada en aplicaciones estadisticas se aplcian en
ciertos fenomenos tienden aparecerse, en su
comportamiento, la importancia de la distribuccion
normal se debe principalmente a que muchas
variables asociadas a fenomenos naturales, qeu
siguen del modelo de la normal.
- DISTRIBUCCION T-STUDENT
- La distribución t de Student queda completamente definida
por medio de sus grados de libertad, n, y se denota por tn.
Surge cuando se plantea estudiar el cociente entre una
variable aleatoria con distribución normal estándar y la raíz
cuadrada del cociente entre una variable aleatoria con
distribución ji-cuadrado y sus grados de libertad (n), siendo las
dos variables independientes.
- La distribución t de Student queda completamente definida
por medio de sus grados de libertad, n, y se denota por tn.
Surge cuando se plantea estudiar el cociente entre una
variable aleatoria con distribución normal estándar y la raíz
cuadrada del cociente entre una variable aleatoria con
distribución ji-cuadrado y sus grados de libertad (n), siendo las
dos variables independientes.
- DISTRIBUCCION F
- Otra de las distribuciones importantes asociadas a
la normal es la que se define como el cociente de
dos variables aleatorias independientes con
distribución ji-cuadrado divididas entre sus
respectivos grados de libertad, n y m; la variable
aleatoria resultante sigue una distribución F de
Snedecor de parámetros n y m (denotada por Fn,m).
- Otra de las distribuciones importantes asociadas a
la normal es la que se define como el cociente de
dos variables aleatorias independientes con
distribución ji-cuadrado divididas entre sus
respectivos grados de libertad, n y m; la variable
aleatoria resultante sigue una distribución F de
Snedecor de parámetros n y m (denotada por Fn,m).
- Elaborado por: Diego Trujillo Niño
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