FORO: EVIDENCIA DE APRENDIZAJE UNIDAD 3 ACTIVIDAD 1
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DISCRETAS
El objetivo es obtener una fórmula matemática f(x) para determinar los valores de probabilidad de la variable aleatoria X.
DISTRIBUCIÓN DISCRETA UNIFORME
Una variable aleatoria cuanta con la distribución discreta uniforme si cada uno de los resultados de su espacio muestral tiene puede obtenerse con igual probabilidad.
MEDIA Y VARIANZA DE LA DISTRIBUCIÓN DISCRETA UNIFORME
DISTRIBUCIÓN DE BERNOULLI
Es un experimento estadístico en el que puede haber únicamente dos resultados posibles éxito y fracaso
DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
Es a experimentos con características similares a un experimento de Bernoulli, pero solo se fija en los exitos
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD BINOMIAL ACUMULADA
GRAFICO DE LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
PARÁMETROS Y VARIABLES
MEDIA Y VARIANZA DE LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
DISTRIBUCIÓN BINOMIAL NEGATIVA
Los ensayos son independientes, cada ensayo tiene únicamente dos resultados posibles, y la probabilidad que cada ensayo tenga un resultado favorable es constante
MEDIA Y VARIANZA DE LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL NEGATIVA
DISTRIBUCIÓN GEOMÉTRICA
Cuando se interesa conocer probabilidad respecto a la cantidad de ensayos que se realizan hasta obtener el primer “éxito”
MEDIA Y VARIANZA DE LA DISTRIBUCIÓN GEOMÉTRICA
DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMÉTRICA
Se refiere a los experimentos estadísticos que consisten en tomar una muestra sin reemplazo
MEDIA Y VARIANZA DE LA DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMÉTRICA
APROXIMACIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN IPERGEOMÉTRICA CON LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
DISTRIBUCIÓN DE POISSON
Es un modelo que puede usarse para calcular la probabilidad correspondiente al número de “éxitos” que se obtendrían en una región o en intervalo de tiempo especificados, si se conoce el número promedio de “éxitos” que ocurren
MEDIA Y VARIANZA DE LA DISTRIBUCIÓN DE POISSON
APROXIMACIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL CON LA DISTRIBUCIÓN DE POISSON
VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS
Son las reglas de correspondencia entre los resultados obtenidos en experimentos cuyos valores se miden en una escala continua y el conjunto de los números reales
FUNCIÓN DE DENSIDAD DE PROBABILIDAD
Se usa para hallar la probabilidad de una variable aleatoria continua
FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN
Al igual que en el caso discreto se puede definir una función de probabilidad acumulada, la cual en el caso continuo se denomina función de distribución
MEDIA Y VARIANZA DE VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS
PROPIEDADES DE LA MEDIA Y LA VARIANZA
VALOR ESPERADO DE EXPRESIONES CON UNA VARIABLE ALEATORIA CONTINUA
MOMENTOS Y FUNCIÓN GENERADORA DE MOMENTOS PARA VARIABLES ALEATORIAS CONTÍNUAS
TEOREMA DE CHEBYSHEV
Las definiciones que fueron establecidas para las variables aleatorias discretas se extienden al caso discreto sustituyendo sumatorias por integrales
Es aplicable también a variables aleatorias continuas
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD CONTINUAS
El objetivo es obtener una fórmula matemática f(x) para determinar los valores de probabilidad de la variable aleatoria X.
DISTRIBUCIÓN UNIFORME CONTINUA
Este modelo corresponde a una variable aleatoria continua cuyos valores tienen igual valor de probabilidad en un intervalo especificado para la variable
MEDIA Y VARIANZA DE LA DISTRIBUCIÓN UNIFORME CONTINUA
FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
DISTRIBUCIÓN NORMAL
Es utilizada para describir el comportamiento aleatorio de muchos procesos que ocurren en la naturaleza y también realizados por los humanos.
ESTANDARIZACIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL
VALORES REFERENCIALES DE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL
DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR
APROXIMACIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL CON LA DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR
DISTRIBUCIÓN GAMMA
Es un modelo básico en la Teoría de la Probabilidad.
MEDIA Y VARIANZA PARA LA DISTRIBUCIÓN GAMMA
DISTRIBUCIÓN EXPONENCIAL
Es un caso particular de la distribución Gamma y tiene aplicaciones de interés práctico. Se obtiene con = 1 en la distribución Gamma
MEDIA Y VARIANZA PARA LA DISTRIBUCIÓN EXPONENCIAL
UNA APLICACIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN EXPONENCIAL
DISTRIBUCIÓN DE WEIBULL
Este modelo propuesto por Weibull se usa en problemas relacionados con fallas de materiales y estudios de confiabilidad
MEDIA Y VARIANZA PARA LA DISTRIBUCIÓN DE WEIBULL
RAZÓN DE FALLA
Si la variable aleatoria es el tiempo t en que falla un equipo, el índice o razón de falla en el instante t es la función de densidad de falla al tiempo t, dado que la falla no ocurre antes de t.
DISTRIBUCIÓN BETA
Este modelo tiene aplicaciones importantes por la variedad de formas diferentes que puede tomar su función de densidad eligiendo valores para sus parámetros
MEDIA Y VARIANZA PARA LA DISTRIBUCIÓN BETA
DISTRIBUCIÓN DE ERLANG
La función de densidad de la distribución de Erlang es igual a la distribución gamma, pero el parámetro debe ser entero positivo
MEDIA Y VARIANZA PARA LA DISTRIBUCIÓN DE ERLANG
DISTRIBUCIÓN JI-CUADRADO
Este modelo es importante en el estudio de la Estadística Inferencial. Se obtiene de la distribución Gamma con a = /2, = 2
MEDIA Y VARIANZA DE LA DISTRIBUCIÓN JI-CUADRADO
DISTRIBUCIÓN EMPÍRICA ACUMULADA
Es un modelo matemático que se asigna a un conjunto de datos cuando se desconoce si pertenecen a un modelo de probabilidad específico.