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Variables aleatorias y distribución de probabilidad- UNIDAD 2
Descrição
Mapa mental de estadística compleja
Sem etiquetas
variables aleatorias
variable binomial
variable de poisson
Mapa Mental por
YULIS MONTES
, atualizado more than 1 year ago
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Criado por
YULIS MONTES
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Resumo de Recurso
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
Variable aleatoria continua
Puede tomar un número infinito de valores entre dos valores de una característica.
Utiliza letras mayusculas (X, Y, ... ) para variables aleatorias y letras minusculas (x,y...) para valores concretos
Probabilidad
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.
Se utiliza cuando es necesario elegir n elementos de una población N elementos.
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.
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
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