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DISTRIBUCIONES DISCRETAS PARA DISTRIBUCIONES CONTINUAS

DIANA LOPEZ GONZALEZ Spanisch 9 Karten

DISTRIBUCIONES DISCRETAS PARA DISTRIBUCIONES CONTINUAS

Karten in diesem Stapel (9)

  1. 1DISTRIBUCION DE PROBABILIDADIndica toda la gama de valores que pueden representarse como resultado de un experimento si éste se llevase a cabo.DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD
  2. 2DISTRIBUCIONES DISCRETAS Aquellas que están asociadas a variables aleatorias discretas..VARIABLE ALEATORIA DISCRETA (x).
    Solo puede tomar valores enteros y un número finito de ellos.
  3. 3PROPIEDADES DE UNA VARIABLE ALEATORIA DISCRETA (X)Las probabilidades asociadas a cada uno de los valores que toma x deben ser mayores o iguales a cero y menores o iguales a 1.
  4. 4PROPIEDADES DE UNA VARIABLE ALEATORIA DISCRETA (X)La sumatoria de las probabilidades asociadas a cada uno de los valores que toma x debe ser igual a 1.
  5. 5PROPIEDADES DE UNA VARIABLE ALEATORIA DISCRETA (X)La función de densidad de probabilidad deberá tomar solo valores mayores o iguales a cero.
    El área definida bajo la función de densidad de probabilidad deberá ser de 1.
  6. 6DISTRIBUCIÓN BINOMIAL o DISTRIBUCION DE "Bernoulli". caso particular de probabilidad de variable aleatoria discretaCONDICIONES DE LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
    *Al realizar el experimento sólo son posible dos resultados: el suceso A, llamado éxito, y el suceso B , llamado fracaso.
    * Al repetir el experimento, el resultado obtenido es independiente de los resultados obtenidos anteriormente.
    * La probabilidad del suceso A es constante, es decir, no varía de una prueba del experimento a otra.
    * En cada experimento se realizan n pruebas idénticas.
    DISTRIBUCIÓN BINOMIAL o DISTRIBUCION DE "Bernoulli". caso particular de probabilidad de variable aleatoria discreta
  7. 7REGLA DE CORRESPONDENCIAP(X)= es la probabilidad de ocurrencia del
    evento
    p = es la probabilidad de éxito del evento (en un intento)
    q = es la probabilidad de fracaso del evento (en un intento) (se define como q = 1 – p )
    X = ocurrencia del evento o éxitos deseados
    n = número de intentos
    REGLA DE CORRESPONDENCIA
  8. 8DISTRIBUCIONES CONTINUAS Están asociadas a variables aleatorias continuasDISTRIBUCION UNIFORME
    Una variable aleatoria X sigue distribución uniforme de parámetros a < b y se denota X ∼ U(a, b) si toma valores
    en el intervalo (a, b) según la siguiente función de densidad
    DISTRIBUCIONES CONTINUAS Están asociadas a variables aleatorias continuas
  9. 9PODEMOS DECIR QUE...Una variable aleatoria discreta que toma todos sus valores 12 k x , x ,..., x con igual
    probabilidad se dice que tiene una distribución uniforme discreta.
    P(X x) k = = 12 k/j con x= x1 , x2 ,..., xn siendo x diferente que x para i diferente que j

Informationen

Beschreibung
SE REALIZA Y EJEMPLIFICA LAS DEFINICIONES DE DISTRIBUCIONES Y SUS APLICACIONES EN LA MATERIA
Erstellt von
DIANA LOPEZ GONZALEZ · Okt 2019
Aktualisiert
12 Okt 2019
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