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DISTRIBUCIONES - Coggle Diagram
DISTRIBUCIONES
Discretas
Uniforme discreta
Describe el comportamiento de una variable discreta que toma n valores distintos con la misma probabilidad cada uno de ellos.
Binomial
Indica el porcentaje en que es probable obtener un resultado entre dos posibles al realizar un número n de pruebas.
Hipergeométrica
Modela el número de eventos en una muestra de tamaño fijo cuando se conoce el número total de elementos en la población de la cual proviene la muestra.
Geométrica
Sucesión de pruebas independientes con dos posibles resultados y con probabilidad de éxito constante
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Pascal
El número de pruebas necesarias para obtener r éxitos, siendo p la probabilidad de éxito, es una variable aleatoria que sigue una distribución Pascal de parámetros r y p
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Continuas
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Uniforme o rectangular
Describe una variable aleatoria con probabilidad constante sobre el intervalo (a,b) en el que está definida y se denota por U(a,b). T
Logística
se utiliza en el estudio del crecimiento temporal de variables, en particular, demográficas.
Beta
Es adecuada para variables aleatorias continuas que toman valores en el intervalo (0,1), lo que la hace muy apropiada para modelar proporciones
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T de student
Surge de estimar la media de una población distribuida cuando el tamaño de la muestra es pequeño y la desviación estándar poblacional es desconocida.
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F de Snedecor
Distribución nula de una prueba estadística, especialmente en el análisis de varianza.
Semejanza
Limita los grados de libertad, tanto del numerador como del denominador
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Laplace
Resulta de la diferencia de dos variables exponenciales aleatorias, independientes e idénticamente distribuidas.
Diferencia
Su función de densidad es más apuntada que la función de densidad de la normal con la misma media y desviación estándar.
Pareto
Se trata de una distribución biparamétrica, con parámetros de forma (a) y de situación (x0).
Triangular
Proporciona una primera aproximación cuando hay poca información disponible, de forma que sólo se necesita conocer el mínimo (valor pesimista), el máximo (valor optimista) y la moda (valor más probable)
DIFERENCIAS
Es discreta cuando no puede tomar ningún valor entre dos consecutivos, y es continua cuando puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo.
Las distribuciones continuas toma tanto valores enteros como fraccionarios, en cambio las discretas solo enteros.
Las distribuciones continuas se introducen utilizando funciones de densidad, pero las distribuciones discretas se introducen utilizando funciones de masa.
SEMEJANZAS
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Las sumatorias de las probabilidades asociadas a cada uno de los valores que toma x deben ser mayores o iguales a 1.