DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDADES CONTINUAS
NORMAL
NORMAL ESTANDAR
DISCRETA UNIFORME
MEDIA Y VARIANZA
Este modelo corresponde a una variable aleatoria continua cuyos valores tienen igual valor de
probabilidad en un intervalo especificado para la variable
FUNCIONES DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
ESTANDARIZACIÓN
VALORES DE REFERENCIA
APROXIMACIÓN DE LA BINOMIAL A LA NORMAL ESTANDAR
Es utilizada para describir el comportamiento aleatorio de
muchos procesos que ocurren en la naturaleza y también realizados por los humanos.
Se obtiene haciendo μ = 0, y σ2 = 1 en la
función de densidad de la Distribución Normal
Si una variable tiene distribución Normal, mediante una sustitución se la puede transformar a otra
variable con distribución Normal Estándar.
GAMA
MEDIA Y VARIANZA
EXPONENCIAL
MEDIA Y VARIANZA
APLICACION
Es un caso particular de la distribución Gamma y tiene aplicaciones de interés práctico.
Se obtiene con α = 1 en la distribución Gamma
WEIBULL
MEDIA Y VARIANZA
Este modelo propuesto por Weibull se usa en problemas relacionados con fallas de materiales
y estudios de confiabilidad. Para estas aplicaciones es más flexible que el modelo exponencial.
RAZÓN DE FALLA
Si la variable aleatoria es el tiempo t en que falla un equipo, el índice o razón de falla en el
instante t es la función de densidad de falla al tiempo t, dado que la falla no ocurre antes de t
BETA
Este modelo tiene aplicaciones importantes por la variedad de formas diferentes que puede
tomar su función de densidad eligiendo valores para sus parámetros.
MEDIA Y VARIANZA
ERLANG
La función de densidad de la distribución de Erlang es igual a la distribución gamma, pero el
parámetro α debe ser entero positivo.
MEDIA Y VARIANZA
JI-CUADRADO
MEDIA Y VARIANZA
EMPIRICA Y ACOMULADA
se asigna un conjunto de datos cuando se desconoce si pertenece a un grupo. Es una función de probabilidad que asoscia valores x.