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Flussdiagramm

Distribuciones de probabilidad: variables discretas y continuas

Natalia Campos Spanisch

Inhalt des Flussdiagramms

  1. Distribuciones de probabilidad

  2. es una función que asigna a cada suceso definido sobre la variable la probabilidad de que dicho suceso ocurra. La distribución de probabilidad está definida sobre el conjunto de todos los sucesos y cada uno de los sucesos es el rango de valores de la variable aleatoria. También puede decirse que tiene una relación estrecha con las distribución de frecuencia.

  3. Distribución de variables discretas

  4. Se denomina distribución de variable discreta a aquella cuya función de probabilidad solo toma valores positivos en un conjunto de valores de fiinito o infinito numerable . A dicha función se le llama función de masa de probabilidad.

  5. Variables aleatorias

  6. es una función que asigna un valor, usualmente numérico, al resultado de un experimento aleatorio. Por ejemplo, los posibles resultados de tirar un dado dos veces: (1, 1), (1, 2), etc. o un número real (p.e., la temperatura máxima medida a lo largo del día en una ciudad concreta).

  7. Por ejemplo, en una epidemia de cólera, se sabe que una persona cualquiera puede enfermar o no (suceso), pero no se sabe cuál de los dos sucesos va a ocurrir. Solamente se puede decir que existe una probabilidad de que la persona enferme.

  8. Distribución de variables continuas

  9. En teoría de probabilidad, una distribución de probabilidad se llama continua si su función de probabilidad es continua.

  10. Para una variable continua hay infinitos valores posibles de la variable y entre cada dos de ellos se pueden definir infinitos valores más. En estas condiciones no es posible deducir la probabilidad de un valor puntual de la variable; como se puede hacer en el caso de variables discretas, pero es posible calcular la probabilidad acumulada hasta un cierto valor (función de distribución de probabilidad), y se puede analizar como cambia la probabilidad acumulada en cada punto (estos cambios no son probabilidades sino otro concepto: la función de densidad.

  11. Distribución binomial

  12. la distribución binomial es una distribucion de probabilidad discreta que cuenta el número de éxitos en una secuencia de n ensayos de bernoulli independientes entre sí, con una probabilidad fija p de ocurrencia del éxito entre los ensayos. Un experimento de Bernoulli se caracteriza por ser dicotómico, esto es, solo dos resultados son posibles.

  13. Distribución normal

  14. En estadistica y probabilidad se llama distribución normal, distribución de Gauss, distribución gaussiana o distribución de Laplace-Gauss, a una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que con más frecuencia aparece en estadística y en la teoría de probabilidades.

    La grafica de su función de densidad tiene una forma acampanada y es simétrica respecto de un determinado parámetro estadistico. Esta curva se conoce como campana de gauss y es el gráfico de una funcion gaussian

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Flussdiagramm am Ohne Titel, erstellt von Natalia Campos am 15/05/2020.
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Natalia Campos
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