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PRINCIPALES DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD, AUTOEVALUACIÓN, Lissa Ivonne…

- - - - En el caso discreto, la distribución uniforme era aquella que asignaba la misma probabilidad a un conjunto finito de puntos
        
        Ejemplo
- - - - Cuando estudiamos una característica de una población nos interesa saber si los valores observados son normales. Es decir, si el comportamiento de nuestra variable es la población analizada es normal.
        
        Aplicaciones
        
        Propiedades de la curva
        tiene forma de campana
        Es simétrica respecto a μ
        La media, mediana y moda coinciden con el valor de μ
        El área total de la curva es 1
        
        Propiedades
        
        En general casi el 100% de las observaciones se encuentran a menos de 3 desviaciones estándar de la media
- - - - donde (n k) es el coeficiente binomial, k es una variable aleatoria, n es el número de pruebas (0 ≤ n), y p es la probabilidad de éxito (0 ≤ p ≤1
- - - - Donde X es una variable aleatoria seleccionada de la distribución log-normal Logn, μ es la media y σ la desviación estándar
- - - - Esta distribución destaca porque describe una secuencia de eventos que tienen lugar uno después del otro en determinados momentos.
- - - - Esta prueba contrasta frecuencias observadas con las frecuencias esperadas de acuerdo con la hipótesis nula