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Distribuciones Probabilisticas (Continuas (Distribucion uniforme o…

- - - - En la práctica las variables aleatorias discretas sirven como modelos para hacer inferencias estadísticas cuando los datos que se recogen son enteros
  - - - La distribución geométrica se utiliza en la distribución de tiempos de espera, de manera que si los ensayos se realizan a intervalos regulares de tiempo, esta variable aleatoria proporciona el tiempo transcurrido hasta el primer éxito
  - - - La distribución binomial negativa es un modelo adecuado para tratar aquellos procesos en los que se repite un determinado ensayo o prueba hasta conseguir un número determinado de resultados favorables (por vez primera) .Es por tanto de gran utilidad para aquellos muestreos que procedan de esta manera. Si el número de resultados favorables buscados fuera 1 estaríamos en el caso de la distribución geométrica . Está implicada también la existencia de una dicotomía de resultados posibles en cada prueba y la independencia de cada prueba o ensayo, o la reposición de los individuos muestreados.
  - - - Puede ser aplicada en la empresa cuando desea conocer la opinión de sus productos y cual seria la probabilidad de los consumidores prefieran o no los productos
- - - - [Distribución Uniforme]https://www.youtube.com/watch?v=Q1D9kVslIz4)
  - - - Aplicaciones
        La distribución logística ha sido usada extensamente en áreas como: Biología: para describir cómo se comportan las especies en entornos competitivos. Epidemiología - para describir la propagación de epidemias. Sicología - para describir el proceso de aprendizaje. Tecnología - para describir cómo las tecnologías se popularizan y compiten entre sí .Marketing - para estudiar la difusión de nuevos productos. Energía - para estudiar la difusión y sustitución de unas fuentes de energía primarias por otras.
        
        Distribución Logística (https://www.youtube.com/watch?v=r4-iZFlDw9E)
  - - - Usos de la distribución lognormal para modelar datos de fiabilidad
        La distribución lognormal es una distribución flexible que se relaciona estrechamente con la distribución normal. Esta distribución puede resultar particularmente útil para modelar datos que sean aproximadamente simétricos o asimétricos a la derecha. Al igual que la distribución de Weibull, la distribución lognormal puede tener apariencias marcadamente diferentes dependiendo de su parámetro de escala.
        
        DISTRIBUCION LOGNORMAL (https://www.youtube.com/watch?v=cpqyEhOPrYA)
  - - - [Distribución Binomial y Cauchy - Lorentz (https://www.youtube.com/watch?v=R3uM0hyB6g0)
  - - - [Distribución gamma, problema aplicando la distribución gamma]https://www.youtube.com/watch?v=HsOaMA6-y0U
  - - - La distribución beta estándar se utiliza por lo común para modelar la variación en la proporción o porcentaje de una cantidad que se presenta en muestras diferentes, tales como la proporción de horas que duerme un individuo o la proporción de cierto elemento de un compuesto químico.
        
        [Distribucion Beta ](https://www.youtube.com/watch?v=fCXsd4QBQ9s
  - - - El uso de la distribución exponencial supone que los tiempos de servicio son aleatorios, es decir, que un tiempo de servicio determinado no depende de otro servicio realizado anteriormente ni de la posible cola que pueda estar formándose.
        
        Distribucion exponencial (https://www.youtube.com/watch?v=06oeO43HES8)
  - - - Análisis de confiabilidad Weibull (https://www.youtube.com/watch?v=lj_UXExXPn0)
  - - - LEY DE LAPLACE https://www.youtube.com/watch?v=iITdzoFJCyc
  - - - Empleada como una descripción subjetiva de una población para la que sólo se cuenta con una cantidad limitada de datos muestrales. Está basada en un conocimiento del mínimo y el máximo y un "pálpito inspirado" como el del valor modal.
        
        [Distribución Triangular] https://www.youtube.com/watch?v=X4VeybCE9v0
  - - - [COMO SER MAS PRODUCTIVO-EL PRINCIPIO 80/20 (PARETO) https://www.youtube.com/watch?v=q91tPBqTNeA
  - - - T de Student (Teoría) https://www.youtube.com/watch?v=Q-PFnVaLVmo