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Description
Flashcards by jonathan ruiz ruiz, updated more than 1 year ago
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Created by jonathan ruiz ruiz
over 5 years ago
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| Question | Answer |
| función de probabilidad | también denominada función de masa de probabilidad, En concreto, si el espacio muestral, E de la variable aleatoria X consta de los puntos x1, x2, ..., xk, la función de probabilidad P asociada a X es P ( x i ) = p i |
| función de distribución | asociada a una variable aleatoria real: X (mayúscula) sujeta a cierta ley de distribución de probabilidad, es una función matemática de la variable real: x (minúscula); que describe la probabilidad de que X tenga un valor menor o igual que x . |
| variable aleatoria | 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. |
| variable binaria | es aquella que puede tomar valores ya sea de cero (0) o uno (1) Un ejemplo de ello puede ser el caso en el que determinado producto puede producirse o no, también un centro de distribución que puede abrirse o no. |
| variable aleatoria de Bernoulli | es una distribución de probabilidad discreta, que toma valor 1 para la probabilidad de éxito (p) y valor 0 para la probabilidad de fracaso (q = 1 − p). Ejemplo: "Lanzar una moneda, probabilidad de conseguir que salga cruz". Se trata de un solo experimento, con dos resultados posibles: el éxito (p) se considerará sacar cruz. Valdrá 0,5. El fracaso (q) que saliera cara, que vale (1 - p) = 1 - 0,5 = 0,5. |
| variable discreta | es aquella que está en condiciones de adoptar valores de un conjunto numérico dado. Es decir: solo adquiere valores de un conjunto, no cualquier valor. |
| distribución de probabilidad | 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. |
| Tipos de distribucion de probabilidad discreta | Uniforme Binomial Geometrica Binomial negativa Hipergeometrica Poisson |
| Distribucion Uniforme Discreta | Asigna igual probabilidad a todos los valores enteros entre el limite inferior y el limite superior que define el recorrido de la variable. Ejemplo: el lanzamiento de un dado; sigue una distribución uniforme discreta en {1,2,3,4,5,6} y la probabilidad de cada cara es 1/6. |
| Distribución Binomial | aparece al realizar repeticiones independientes que tengan respuesta binaria, clasificada como éxito o fracaso (si /no ), n: numero de pruebas p: probabilidad de éxito |
| Distribución Geométrica | esta no tiene numero de repeticiones predeterminadas, es decir es una variable aleatoria que se mide, el conjunto de valores posibles de l variable es ilimitado. valores x: 0,1,2,.... parametros P: probabilidad de exito |
| Distribución Binomial Negativa | es la probabilidad de obtener éxito, con respecto a los fracasos ante obtenidos, un ejemplo: es el numero de lanzamientos fallidos de un dado antes de obtener un 6 en tres ocasiones, es decir 3,1/6. |
| Distribución Hipergeométrica | es una distribución discreta relacionada con muestreos aleatorios y sin reemplazo. mide la probabilidad de obtener elementos de la categoría A en una muestra sin reemplazo de n elementos de la población original. |
| Distribución Poisson | La probabilidad de que ocurra un determinado número de eventos durante cierto período de tiempo. k: es el número de ocurrencias del evento o fenómeno (la función nos da la probabilidad de que el evento suceda precisamente k veces). λ :es un parámetro positivo que representa el número de veces que se espera que ocurra el fenómeno durante un intervalo dado |
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