Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
DISTRIBUCIONES ESTADISTICAS (DISTRIBUCIONES CONTINUAS (TIPOS DE DIST…
DISTRIBUCIONES ESTADISTICAS
DISTRIBUCIONES DISCRETAS
Describe la probabilidad de ocurrencia de una variable aleatoria discreta, la cual tiene valores contables, tales como una lista de enteros no negativos.
Ejemplo del número de quejas de clientes
Se puede utilizar la distribución discreta de Poisson para describir el número de quejas de clientes en un día. Supongamos que el número promedio de quejas por día es 10 y usted desea saber la probabilidad de recibir 5, 10 y 15 quejas de clientes en un día.
TIPOS DE DIST. DISCRETAS
DISTRIBUCION BINOMIAL
La distribución binomial se utiliza cuando se dan las siguientes condiciones:
En cada prueba sólo hay dos resultados posibles, como éxito o error.
Las pruebas son independientes. La probabilidad es la misma de prueba a prueba.
La distribución Sí-No equivale a la distribución binomial con una prueba.
FORMA
Ejemplo 1: describir el número de elementos defectuosos en un total de 50 elementos fabricados, el 7% de los cuales (en el promedio) ha resultado defectuoso durante las pruebas preliminares
Ejemplo2. Probabilidad de encontrar articulos disconformes en una muestra aleatorio de n
DISTRIBUCION HIPERGEOMETRICA
La distribución hipergeométrica se utiliza cuando se dan las siguientes condiciones:
El número total de elementos (población) es fijo.
El tamaño de la muestra (número de pruebas) es una parte de la población.
La probabilidad de éxito cambia después de cada prueba.
FORMA
Ejemplo: describir el número de consumidores en una población fija que prefieren la marca X. Está trabajando con una población total de 40 consumidores, de los cuales 30 prefieren la marca X y 10 prefieren la marca Y. Encuesta a 20 de estos consumidores.
Si tiene una probabilidad de una muestra de distintos tamaños en lugar de un índice de éxito, se puede estimar el éxito inicial multiplicando el tamaño de la población por la probabilidad de éxito. En este ejemplo, la probabilidad de éxito es 75% (0,75 x 40 = 30 y 30/40 = 0,75).
DISTRIBUCION DE POISSON
La distribución de Poisson se utiliza cuando se dan las siguientes condiciones:
El número de veces que se produce el evento no es limitado.
Las distintas repeticiones son independientes entre sí.
El número promedio de veces que se produce el evento es el mismo de una unidad a otra.
FORMA
Ejemplo: Supongase que el numero de defectos en una maquina sembradora tiene una distribuciòn de Poisson lamba=4, La probabilidad de que uno de estos equipos seleccionados al azar contenga a lo mas dos defectos es:
DISTRIBUCION GEOMETRICA
La distribución geométrica normal se utiliza cuando se dan las siguientes condiciones:
El número de pruebas no es fijo.
Las pruebas continúan hasta el primer éxito.
La probabilidad de éxito es la misma de prueba a prueba; si hay un 10% de probabilidad, se introduce como 0,10.
FORMA
Ejemplo: Una compañía de seguros desea describir el número de reclamaciones recibidas hasta recibir una reclamación de gran envergadura. Los registros indican que el 6% de las reclamaciones recibidas equivalen en dólares a todo el resto de reclamaciones juntas.
En este ejemplo, el parámetro Probabilidad es un 0,06 (6%) de probabilidad de recepción de una reclamación de envergadura.
DISTRIBUCION DE BERNOULLI
Experimento aleatorio que solo admite dos resultados excluyentes (exito y fracaso)
En calidad es frecuente que se den variables del tipo Pasa/No Pasa; por ejemplo
Se cumple o no con las especificaciones
Resiste cierta fuerza o no
Una lámpara enciende o no
Un experimento aleatorio donde los posibles resultados son éxito o fracaso se denomina: “Experimento
Bernoulli”
DISTRIBUCIONES CONTINUAS
Ejemplo: Distribuciòn de pesos de un material
TIPOS DE DIST.CONTINUAS
DISTRIBUCION UNIFORME
Condiciones: El mínimo es fijo, El máximo es fijo, Todos los valores en el rango tienen la misma probabilidad de producirse
FORMA
DISTRIBUCION NORMAL
La distribución normal se utiliza cuando se dan las siguientes condiciones:
El valor de la media es el más probable.
Es simétrica respecto a la media.
Hay más probabilidad de que se aproxime a la media de que se aleje.
FORMA
DISTRIBUCION ESPONENCIAL
La distribución exponencial se utiliza cuando se dan las siguientes condiciones:
La distribución describe el tiempo transcurrido entre repeticiones.
La distribución no se ve afectada por los eventos anteriores.
FORMA
DISTRIBUCION GAMMA
La distribución gamma se utiliza cuando se dan las siguientes condiciones:
Las repeticiones posibles en cualquier unidad de medida no son limitadas.
Las distintas repeticiones son independientes entre sí.
Los números promedio de repeticiones son constantes de unidad a unidad.
Otras aplicaciones de la distribución gamma incluyen control de inventario (como la demanda de un número esperado de unidades vendidas durante el tiempo de entrega), teoría económica y teoría de riesgos en el sector de seguros.
FORMA
DISTRIBUCION TRIANGULAR
La distribución triangular se utiliza cuando se dan las siguientes condiciones:
Cuando el mínimo y el máximo son fijos.
Tiene un valor más probable en este rango, el cual conforma un triángulo con el mínimo y el máximo.
FORMA
describe las probabilidades de los posibles valores de una variable aleatoria continua.
una variable aleatoria con un conjunto de valores posibles (conocido como el rango) que es infinito y no se puede contar
Las probabilidades de las variables aleatorias continuas (X) se definen como el área por debajo de la curva de su PDF
La probabilidad de que una variable aleatoria continua equivalga a algún valor siempre es cero.
