DISTRIBUCIONES PROBABILÍSTICAS DESCONTINUAS

INTRODUCCIÓN
1. La mejor explicación a un evento con diferentes resultados es el asar.
  1. 1. A largo plazo existe predecibilidad
VARIABLES ALEATORIAS
1. Valores o resultados que tienden a variar.
2. VALOR ESPERADO DE UNA VARIABLE ALEATORIA
  1. Es un promedio.
  3. Se puede calcular aún cuando no se hayan llevado a cabo observaciones muestrales.
3. SUMAS DE VARIABLES ALEATORIAS
  1. Solo se pueden sumar las varianzas.
    2. Para encontrar la varianza total.
DISTRIBUCIONES PROBABILÍSTICAS
2. Es una distribución de frecuencias relativa.
  1. Respecto a resultados del espacio muestral.
3. Proporción de veces en que la variable aleatoria tiende a adoptar diversos valores.
4. Hay diferentes tipos de distribución.
  1. Se pueden considerar como modelos.
DISTRIBUCIONES DESCONTINUAS
1. Hay dos tipos.
  1. La de Poisson.
  2. La binomial.
2. Comprenden variables aleatorias para el conteo de datos.
DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
1. Es binomial cuando las variables aleatorias se pueden agrupar en dos clases o categorias.
2. Por tanto los datos son nominales.
TABLAS BINOMIALES
1. Son un método practico para el análisis estadístico.
  2. Hay dos tipos de tablas binomiales.
    1. Una proporciona las probabilidades de los resultados únicos o individuales.
    2. La otra establece las probabilidades de un conjunto de resultados.
FORMULA DE POISSON
1. Una variable aleatoria se describe mediante una distribución de Poisson.
TABLAS DE POISSON
1. Obtención de las probabilidades con un mínimo de tiempo y esfuerzo.
3. La tabla de Poisson son muy semejantes a las tablas binomiales.
4. TABLA ACUMULATIVA DE POISSON
  1. Proporciona sumas de probabilidades.
5. Se puede utilizar para aproximar probabilidades binomiales.
OTRAS DISTRIBUCIONES DISCRETAS
1. DISTRIBUCIÓN MULTINOMIAL
  1. Se utiliza cuando hay más de dos resultados mutuamente excluyentes.
  2. Un ejemplo es la tirada de un dado.
2. DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMÉTRICA
  1. Se relaciona con situaciones con dos o más resultados.

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