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DISTRIBUCIÓN - Coggle Diagram

- - - - sus caracteristicas
        
        Es simétrica alrededor de su media.
        
        La curva desciende mansamente en ambas direcciones a partir del valor central.
        
        la curva se acerca bastante al eje X pero no llega a tocarlo
        
        La curva tiene forma de campana con un pico en el centro de la distribución.
      - Es el modelo continuo más importante en estadística por las siguientes razones:
        
        Su aplicación es sencilla y permite la observación de muchas variables de interés, que pueden describirse fácilmente utilizando este modelo.
        
        Se utiliza para tratar con varias distribuciones de probabilidad discretas, incluida la distribución de Poisson y la distribución binomial.
        
        Proporcionar una base para la relación entre la estadística de inferencia clásica y el teorema del límite central.
- - - - En cada prueba del experimento sólo son posibles dos resultados: el suceso {A} (el cual llamamos éxito) y su contrario {\overline{A}} (el cual llamamos fracaso).
      - La probabilidad de que ocurra el suceso {A} es constante, es decir, que no varía de una prueba a otra; esta probabilidad se representa por {p}.
      - El resultado obtenido en cada prueba es independiente de los resultados obtenidos anteriormente.
    - - P(X) = probabilidad de X éxitos dados los parámetros n y p
        
        n = tamaño de la muestra
        
        p = probabilidad de éxito
        
        1 – p = probabilidad de fracaso
        
        X = numero de éxitos en la muestra ( X = 0, 1, 2, …….. n)
    - - Bajo esta distribución de probabilidad, se pueden describir una gran cantidad de experimentos o eventos. de igual manera, se entiende como una serie de pruebas o ensayos en los que solo podemos tener 2 resultados (éxito o fracaso), y el éxito es nuestra variable aleatoria.
- - - - Observación de la realización de ciertos tipos de eventos dentro de un cierto período de tiempo o durante el período de observación
      - Los hechos a observar son de naturaleza aleatoria, pueden o no ocurrir de manera indeterminada
      - La probabilidad de que el número de éxitos x ocurra en un intervalo de magnitud t no depende de la fuente del intervalo (aunque sí depende de su magnitud)
      - La probabilidad de que ocurran eventos a intervalos infinitesimales es en realidad proporcional al ancho del intervalo.
      - La probabilidad de que ocurran 2 o más eventos a intervalos infinitesimales es infinitesimal mayor que 2.
    - - Esta distribución es una de las distribuciones de distribucion de variables discretas más importantes.
        
        Su principal aplicación es modelar la situación, en este caso queremos determinar el número de ciertos tipos de eventos que pueden ocurrir en un tiempo o espacio determinado bajo condiciones aleatorias y restrictivas.