CLASE

1713 palabras 7 páginas
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
En esta cuarta semana identificaremos las distribuciones de probabilidad de una variable discreta y continua, resaltando que una distribución de probabilidad es el resultado de un experimento, la misma que es similar a una distribución de frecuencias relativas, a diferencia que aquí estamos refiriéndonos a la probabilidad de realizar un evento en el futuro.
Para el desarrollo de esta semana haremos énfasis en las distribuciones: Binomial, Hipergeométrica, Poisson, Normal, T Student y Chi Cuadrado.Según Badii & Castillo (2007). Los valores de una variable sirven para describir o clasificar individuos o distinguir entre ellos. La mayoría de nosotros hacemos algo más que simplemente describir, clasificar
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(Tomeo, 2003)
Definición:
Un experimento hipergeométrico consiste en escoger una muestra al azar de tamaño n, uno a continuación del otro y sin reposición de un conjunto de N elementos, que tiene A elementos designados como éxitos y con N-A elementos designados como fracasos.
Se dice que una v.a. X tiene distribución hipergeométrica, si tiene como función de cuantía a la siguiente expresión:
DISTRIBUCIÓN DE POISSON
Llamada así en honor al probabilista francés Simeón Denis Poisson. Es una distribución de v.a. discreta en la que la variable representa al número de éxitos en el intervalo de tiempo o espacio, estos eventos son continuos e independientes, lo que significa que el número de éxitos que ocurren en un intervalo de tiempo dado o espacio son independientes, de los que ocurren en cualquier otro intervalo, pero se supone que la tasa de éxitos por unidad de tiempo o espacio permanece constante, esta tasa lo representaremos por l. (Espejel, 2007) Definición:
Si X es una v.a. discreta y cuando la probabilidad de éxito es pequeña y n es grande en un proceso binomial, donde el producto np se hace constante, o cuando los sucesos se realizan en un intervalo de tiempo o espacio; la distribución que representa a este tipo de procesos aleatorios se llama Distribución de Poisson, cuya función de cuantía está dada por la siguiente expresión:

Donde λ es el número promedio de ocurrencias por unidad de tiempo o

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