Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

Términos estadísticos, Elaborado por: Victor Flores - Coggle Diagram

- - - - Ejemplos:El número de hijos de una familia, la puntuación obtenida al lanzar un dado.
  - - - Ejemplos:La altura de los alumnos de una clase, las horas de duración de una pila.
- - - - La función de distribución asocia a cada valor de la variable aleatoria la probabilidad acumulada hasta ese valor.
- - - - es el valor que más se repite o, lo que es lo mismo, el que tiene la mayor frecuencia.
    - - La unidad de medida de la varianza será siempre la unidad de medida correspondiente a los datos pero elevada al cuadrado. La varianza siempre es mayor o igual que cero. Al elevarse los residuos al cuadrado es matemáticamente imposible que la varianza salga negativa. Y de esa forma no puede ser menor que cero.
- - - - Por ejemplo, en cada lanzamiento de una moneda la probabilidad de obtener "Cara" es igual a la probabilidad de obtener "Cruz". En este caso el universo de las consecuencias posibles, representado por el conjunto {cara, cruz} es equiprobable.
        
        Si X es una variable aleatoria discreta cuyo soporte es el conjunto {x1, x2, x3,…xn} y tiene una distribución uniforme discreta entonces escribiremos X – Uniforme {x1, x2, x3,…xn} .
  - - - La distribución triangular se utiliza generalmente para modelar procesos estocásticos o de riesgo comercial. Por ejemplo, la recolección de datos para determinar el costo de construcción de un edificio nuevo resulta difícil.
  - - - La ventaja de la distribución gaussiana es que permite inferir la probabilidad de que se presente determinado valor y los mayores o menores que él. Ello se debe a que tiene parámetros, valores que nos permiten ubicarnos dentro de la distribución. Dichos parámetros son la media y el desvío estándar.
        
        Sabemos que la media ocupa el lugar central de la distribución, y que la media ± 1 desvío estándar engloban aproximadamente el 68% central de las observaciones, que la media ± 1.96 desvíos estándar engloban aproximadamente el 95% central y que la media ± 2.58 desvíos estándar engloban aproximadamente el 99% central de las observaciones. Que la distribución sea paramétrica permite entonces ubicar la probabilidad de que se dé determinado valor en la distribución.
  - - - La distribución lognormal se obtiene cuando los logaritmos de una variable se describen mediante una distribución normal. La distribución lognormal tiene dos parámetros: m* (media aritmética del logaritmo de los datos o tasa de fallos) y σ(desviación estándar del logaritmo de los datos o tasa de fallos).