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PROBABILIDAD Y ESTADISTICA - Coggle Diagram
PROBABILIDAD Y ESTADISTICA
distribución de probabilidad discretas
Una variable aleatoria discreta es una variable aleatoria que tiene valores contables, tales como una lista de enteros no negativos.
Distribución de probabilidad discretas uniforme
una variable aleatoria discreta (X) tiene distribución uniforme cuando la probabilidad en todos los puntos de masa probabilística es la misma; es decir, cuando todos los posibles valores que puede adoptar la variable (x1,x2..., xk) tienen la misma probabilidad.
distribución de Bernoulli
la distribución de Bernoulli es una distribución aplicada a una variable aleatoria discreta, la cual solo puede resultar en dos sucesos posibles: “éxito” y “no éxito”.
Distribución binomial
La distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta que nos dice el porcentaje en que es probable obtener un resultado entre dos posibles al realizar un número n de pruebas.
Parámetros y variables
Los parámetros de un modelo de distribución de probabilidad se refieren a valores con los que se describe un problema particular. Para la distribución binominal los parámetros son n y p.
Distribución binomial negativa
es una distribución de probabilidad discreta que incluye a la distribución de Pascal. Es una ampliación de las distribuciones geométricas, utilizada en procesos en los cuales se ve necesaria la repetición de ensayos hasta conseguir un número de casos favorables
DISTRIBUCIÓN GEOMÉTRICA
La distribución geométrica es un modelo adecuado para aquellos procesos en los que se repiten pruebas hasta la consecución del éxito a resultado deseado y tiene interesantes aplicaciones en los muestreos realizados de esta manera.
Distribución de Poisson
es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad de que ocurra un determinado número de eventos durante cierto período de tiempo.
Variables aleatorias continuas
la función de densidad de probabilidad, función de densidad, o, simplemente, densidad de una variable aleatoria continua describe la probabilidad relativa según la cual dicha variable aleatoria tomará determinado valor.
Función de distribución
es una función matemática de la variable real: x (minúscula); que describe la probabilidad de que X tenga un valor menor o igual que x.
Propiedades de la media y la varianza
Varianza
: es una medida de dispersión definida como la esperanza del cuadrado de la desviación de dicha variable respecto a su media.
Media
: es el valor característico de una serie de datos cuantitativos, objeto de estudio que parte del principio de la esperanza matemática o valor esperado, se obtiene a partir de la suma de todos sus valores dividida entre el número de sumandos.
Teorema de chebyshev
proporciona un límite superior a la probabilidad de que la desviación absoluta de una variable correspondiente o aleatoria, de su medida, excede un umbral dado. En general, el Teorema de Chebyshev se usa para medir la dispersión de los datos para cualquier distribución.
distribución de probabilidad continua
Una distribución continua describe las probabilidades de los posibles valores de una variable aleatoria continua. Una variable aleatoria continua es una variable aleatoria con un conjunto de valores posibles (conocido como el rango) que es infinito y no se puede contar.
Distribución uniforme continua
es una familia de distribuciones de probabilidad para variables aleatorias continuas, tales que, para cada miembro de la familia, todos los intervalos de igual longitud en la distribución en su rango son igualmente probables.
Distribución normal
La distribución normal es un modelo teórico capaz de aproximar satisfactoriamente el valor de una variable aleatoria a una situación ideal.
Distribución normal estándar
La distribución normal con media \mu = 0 y desviación típica \sigma = 1 se llama distribución normal estándar, o tipificada, o reducida
Distribución gamma
es una distribución de probabilidad continua con dos parámetros k>0 y >0 reales cuya función de densidad para valores x>0 es
Distribución de Weibull
La distribución de Weibull se describe según los parámetros de forma, escala y valor umbral y también se conoce como la distribución de Weibull de 3 parámetros.
Distribución beta
variables aleatorias entre 0 y 1. La distribución beta suele utilizarse para modelar la distribución de estadísticos de orden (por ejemplo, el estadístico de orden K de una muestra de variables n uniformes (0, 1) tiene una distribución beta (k, n + 1 – k)) y para modelar eventos que se definen por valor mínimos y máximos
Distribución de Erlang
es una distribución de probabilidad continua con dos parámetros que opera en. Los dos parámetros
Distribución empírica acumulada
la función de distribución acumulativa empírica (cdf), evaluada en los puntos de, utilizando los datos del vector. fxy
Distribución ji cuadrada
Es la distribución de una variable aleatoria que siempre es positiva, con una posición oblicua hacia la derecha y unimodal. La forma de la distribución depende de un parámetro llamado grados de libertad.
