Probabilidad condicional y distribuciones de probabilidad

Probabilidad condicional y distribuciones de probabilidad

1. UNIDAD DOS *Variables aleatorias discretas y continuas *Distribuciones discretas de probabilidad *Distribuciones continuas de probabilidad

   • V.A. Discreta: Valores de un conjunto numerable (numéricos) Números real finito
     • La función de probabilidad Cumple: 0<p () < Intervalo. La suma de las probabilidades para todos los valores de (x) es igual a 1 px p ()= 1. Cada valor de x es un suceso excluyente p(x=ux=)
       • Proceso de Bernoulli Gran cantidad de valores aleatorios discretos distribución de probabilidad Binominal
         • El resultado es de exito o fracaso, mutuamente excluyentes Dos metodos de muestreo 1 población finita con remplazo y población infinta sin reemplazo pn,r n!/r!(n-r)!= pr qnr
       • Lo podemos aplicar por ejemplo en el proceso de reserva a un hotel
       • Distribución de probabilidad de Poisson o ley de evntos imposibles
         • Frecuencia relativa en función de unidad de tiempo, espacio o volumen
           • Apicación en la vida diaria: número de llegadas de clientes, número de accidentes por semana, número de bacterias por mililitro
     • Distribución de probabilidad Hiper geometrica
       • Selecció de muestra sin reemplazo de una población finita, conocida y grande p(x) yCx N-y Cn-x/ NCx
         • Media y varianza: 62: n (Y/N) (N-Y/N) (N-n/N-1)
     • Distribución de probabilidad uniforme
       • Cada uno de los resultados tiene la misma probabilidad de ocurrir
         • Por ejemplo cuando se lanza un dado, cada resultado tiene la misma posibilidad de caer como resultado.
     • Distribución de probabilidad binomial
       • Se realizan n intentos independientes y en cada uno se tienen dos resultados posibles exito o fracaso, mutuamente excluyente
         • B(X;N;P)=nCxP*q (n-x)
           • Lo podemos utilizar para saber el número de productos defectuosos en una fabrica
   • V.A Continua Valore de un conjunto infinito no numerable, toma valor númerico de una medición
     • Podemos aplicarlo para determinar el peso de las personas
   • DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD EXPONENCIAL DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD NORMAL DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD CUADRADA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD ESTANDAR DISTRIBUCIÓN (t) DE STUDENT
     • Tabla en la cual se representan los resultados de un experimentocon sus correspondientes probabilidades