UNIDAD 2 PROBABILIDAD CONDICIONAL Y DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

Descrição

Unidad 2_Ejercicio 1_Aura_Arenas
patricia  arenas
Mapa Mental por patricia arenas, atualizado more than 1 year ago
patricia  arenas
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Resumo de Recurso

UNIDAD 2 PROBABILIDAD CONDICIONAL Y DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
  1. Variables aleatorias
    1. Continua: Toma un valor cualquiera dentro de un intervalo predeterminado, nunca puede ser con exactitud.
      1. Discreta: Toma valores de un conjunto numerable, es decir valores concretos.
      2. Distribuciones discretas
        1. Binomial: Se utiliza cuando la variable aleatoria discreta es el número de éxitos en una muestra compuesta por n observaciones.
          1. 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
            1. 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.
              1. Hipergeometrica: Se emplea para muestreos sin reemplazo de una población finita cuya probabilidad cambia a lo largo del ensayo.
              2. 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.
                  1. Uniforme: Todos los intervalos de igual longitud en la distribución en su rango son igualmente probables.
                    1. Exponencial: Este modelo suele utilizarse para variables que describen el tiempo hasta que se produce un determinado suceso.
                      1. Gamma: se utiliza para modelar variables que describen el tiempo hasta que se produce p veces un determinado suceso.

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