Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DISCRETAS - Coggle Diagram
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DISCRETAS
La
DISTRIBUCIÓN UNIFORME DISCRETA
la presentan los procesos aleatorios donde la variable aleatoria discreta puede asumir N valor y cada valor presenta la misma probabilidad.
DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
: Mide el número de éxitos en una secuencia de n ensayos de Bernoulli independientes entre sí, con una probabilidad fija p de ocurrencia del éxito entre los ensayos.
La
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
f(x)=P(X=x) de una variable aleatoria X, también llamada función de distribución de X es la función F(x), que asigna a cada evento definido sobre X una probabilidad.
FORMULAS
μ=np
σ^2=npq
f(x)=(nCx) p^x q^(n-x)
DISTRIBUCIÓN BINOMIAL NEGATIVA
: Busca las probabilidades de que X ensayos son necesarios para conseguir r éxitos, todas con una probabilidad p de éxito.
FORMULAS
F(x)=((x-1)C(r-1)) (1-p)^(x-r) p^r
μ=r/p
σ^2=(r(1-p))/p^2
DISTRIBUCIÓN GEOMÉTICA
:buscar el numero X de ensayos Bernoulli necesarios para conseguir el primer éxito.
FORMULAS
:
F(x)=〖(1-p)〗^(x-1) p,
μ=1/p
σ^2=(1-p)/p^2
DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMÉTRICA
: Mide la probabilidad de obtener x elementos exitosos en una muestra sin reemplazo de n elementos de la población original.
:
FORMULAS
F(x)=(kCx)((n-k)C(n-x))/(NCn)
μ=nk/N
σ^2=((nk)(N-k)(N-n))/(N^2 (N-1))
DISTRIBUCIÓN POISSON
:Distribución discreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad que ocurra un determinado número de eventos durante cierto periodo de tiempo o de unidad de ocurrencia.
FORMULAS
f(x)=λ^x/x! e^(-λ)
𝜇=𝜎2=𝜆
FORMULAS
μ=E(X)=∑_x (x f(x)) =∑_x (x P(X=x))
σ^2=V(x)=∑_x ((x-μ))^2 f(x)
DISTRIBUIÓN DE BERNOULLI
: Ocurre cuando la variable aleatoria discreta tiene 2 probabilidades de ocurrir: probabilidad de éxito y de fracaso. El éxito es ρ y la de fracaso es 1-ρ