UNIDAD 2 PROBABILIDAD CONDICIONAL Y DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

Variables aleatorias
1. Continua: Toma un valor cualquiera dentro de un intervalo predeterminado, nunca puede ser con exactitud.
2. Discreta: Toma valores de un conjunto numerable, es decir valores concretos.
Distribuciones discretas
1. Binomial: Se utiliza cuando la variable aleatoria discreta es el número de éxitos en una muestra compuesta por n observaciones.
2. Bernoulli: Se aplica a situaciones en las que un cierto atributo aparece con probabilidad p (éxito) y la ausencia de este mismo atributo con la probabilidad q=1-p
3. Poisson: Se aplica a las ocurrencias de algún suceso durante un intervalo determinado, el cual podrá ser tiempo, distancia, área, volumen o alguna otra unidad similar o derivada de éstas.
4. Hipergeometrica: Se emplea para muestreos sin reemplazo de una población finita cuya probabilidad cambia a lo largo del ensayo.
Distribuciones continuas
1. Normal: Es una distribución con forma de campana donde las desviaciones estándar sucesivas con respecto a la media establecen valores de referencia para estimar el porcentaje de observaciones de los datos.
2. Uniforme: Todos los intervalos de igual longitud en la distribución en su rango son igualmente probables.
3. Exponencial: Este modelo suele utilizarse para variables que describen el tiempo hasta que se produce un determinado suceso.
4. Gamma: se utiliza para modelar variables que describen el tiempo hasta que se produce p veces un determinado suceso.

Resource summary

	Created by patricia arenas over 5 years ago