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Mind Map by Angela Patricia Garcia Villada, updated more than 1 year ago
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Variables aleatorias
y distribución de
probabilidad-
UNIDAD 2
- Variables aleatoria
- Es la función que asigna número
real a cada resultado en el espacio
muestral de un experimento
aleatorio.
- Variable aleatoria
discreta
- Cuando el número de
valores que puede
tomar es finito o infinito
contable
- Cuando el número de
valores que puede
tomar es finito o infinito
contable
- Variable aleatoria continua
- Puede tomar un número infinito
de valores entre dos valores de una
característica.
- Puede tomar un número infinito
de valores entre dos valores de una
característica.
- Variable aleatoria
discreta
- Utiliza letras mayusculas (X, Y, ... )
para variables aleatorias y letras
minusculas (x,y...) para valores
concretos
- Es la función que asigna número
real a cada resultado en el espacio
muestral de un experimento
aleatorio.
- Probabilidad
- Permite el uso de información parcial contenida en la
muestra para inferir la población de un conjunto mayor
de datos.
- Permite el uso de información parcial contenida en la
muestra para inferir la población de un conjunto mayor
de datos.
- Distribuciones de
probabilidad
- De un avariable aleatoria x
es una descripción del
conjunto de posibles valores
de x y la probabilidad
asociada a cada valor.
- Distribuciones de
probabilidad discreta
- Distribución de
probabilidad
hipergeométrica
- Cuando el tamaño de N es muy
grande, a probabilidad de obtener un
elemento de S es cualquiera de las n
extracciones.
- Entonces p=1/N y la aproximación será
mejor tanto mayor sea N y menor sea el
número de elementos que se eligen.
- Entonces p=1/N y la aproximación será
mejor tanto mayor sea N y menor sea el
número de elementos que se eligen.
- Se utiliza cuando es necesario elegir
n elementos de una población N
elementos.
- Cuando el tamaño de N es muy
grande, a probabilidad de obtener un
elemento de S es cualquiera de las n
extracciones.
- Distribución de
probabilidad
Binomial
- Se realiza n veces el ensayo de Bernoulli de manera
independiente, suponiendo que la probabilidad de
éxito (p) permanece constante en cada uno.
- Se utiliza cuando estamos interesados en el
número de veces que un suceso A ocurre (Exitos) en
n intentos independientes de un experimento.
- Se realiza n veces el ensayo de Bernoulli de manera
independiente, suponiendo que la probabilidad de
éxito (p) permanece constante en cada uno.
- Distribución de probabilidad
de Poisson
- Cuando la probabilidad de
éxito es muy pequeña y n
es muy grande
- Describe la cantidad de veces que
ocurre un evento en un intervalo
determinado. sea P (X)= u
(superíndice x) e (Superíndice -u)/ X!
- basado
en dos
supuestos
- La probabilidad es
proporcional a la
extensión del intervalo
- Los intervalos son
independientes
- La probabilidad es
proporcional a la
extensión del intervalo
- basado
en dos
supuestos
- Cuando la probabilidad de
éxito es muy pequeña y n
es muy grande
- Distribución de
probabilidad
hipergeométrica
- Distribuciones de
probabilidad discreta
- De un avariable aleatoria x
es una descripción del
conjunto de posibles valores
de x y la probabilidad
asociada a cada valor.
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