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Estadística - Coggle Diagram

- - - - Estimación de parámetros a través de la función generadora de momentos
  - - - Parámetro: Medida de la población(Media μ, Varianza σ^2, Desviación Estándar σ)
      - Estadístico: Medida de una muestra, no depende de parámetros conocidos(Media muestral x, varianza muestral s^2)
    - - Es la posibilidad de que ocurra un suceso, en un rango entre cero(Posibilidad nula) y 1(Certeza de ocurrencia)
        
        Se toman variables Aleatorias
        
        Tienen función de probabilidad
        
        Función de densidad para variables continuas
        
        Función de masa para variables discretas
        
        Función de probabilidad conjunta(x,y). Tienen covarianza y coeficiente de Pearson(ρ(x,y))
        
        Tienen distribución de probabilidad
- - - - Distribución Exponencial.
        
        Medición de tiempo de llegada entre dos sucesos en un proceso de Poisson. Parámetro λ(n*p)= Promedio. La media está dada por θ.
      - Distribución Gamma
        
        Generalización de la Distribución Exponencial, medición de tiempo de llegada entre varios sucesos Parámetros α y β
      - Distribución Uniforme
        
        Las probabilidades son las mismas para todos los posibles resultados. Parámetros a y b
      - Distribución Normal
        
        Distribución simétrica. Moda, mediana y media son iguales(Promedio) Parámetros son la media y la varianza
      - Distribución Chi-Cuadrado
        
        Cambio de variable de la Distribución Gamma en la Función de probabilidad. Parámetro k = Grados de Libertad o valor esperado
      - Distribución t-Student
        
        Usada cuando no se conoce la varianza poblacional. Distribución entre la Normal y Chi Cuadrado, parámetros Z y U independientes.
    - - Distribución Poisson
        
        Conteo en un intervalo de tiempo.Determina número de éxitos de un evento. Parámetro λ = n*p
      - Distribución Hipergeométrica
        
        Muestreo sin reemplazo. Parámetros n, N y R
      - Distribución Binomial
        
        n ensayos independientes(no excluyentes), es una generalización del proceso Bernoulli. Parámetros n y p
      - Distribución Bernoulli
        
        2 Resultados mutuamente excluyentes donde: p = éxito y q = 1 - p= fracaso