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Created by lucio busbilosky
over 1 year ago
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| Question | Answer |
| VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS | puede tomar cualquier valor fraccionario en un rango determinado de valores |
| función de densidad de probabilidad | expresión matemática da la función de X, y se representa mediante el símbolo f (X), para cualquier valor designado de la variable aleatoria X |
| curva de probabilidad | gráfica de una función área entre dos puntos cualesquiera bajo la curva da la probabilidad de la ocurrencia aleatoria de un valor entre esos dos puntos. |
| LA DISTRIBUCIÓN NORMAL DE PROBABILIDAD | distribución continua de probabilidad que es, al mismo tiempo, simétrica y mesokúrtica |
| La distribución normal de probabilidad | 1. las mediciones que se obtienen en muchos procesos aleatorios tienen esta clase de distribución. 2. pueden utilizarse las probabilidades normales para aproximar otras distribuciones de probabilidad. 3. Las distribuciones de estadísticas como la media muestral y la proporción muestral tienen distribución normal cuando el tamaño de la muestra es grande, sin importar la forma de la distribución de la población de origen |
| tablas de las probabilidades normales | se basan en una distribución especifica: la distribución normal estándar. Ésta es una distribución normal en la que u = 0 y D.E = 1. Cualquier valor X de una población con distribución normal puede convertirse a su valor normal estándar equivalente, z, mediante la fórmula |
| El valor esperado | El valor esperado de una variable aleatoria con distribución normal es |
| la varianza | la varianza de una variable aleatoria con distribución normal es |
| PUNTOS PERCENTILES PARA VARIABLES CON DISTRIBUCIÓN NORMAL | determinar un punto percentil para la distribución normal |
| APROXIMACIÓN NORMAL A PROBABILIDADES BINOMIALES | aceptables cuando: n≥30, n.p≥5, nq ≥5 la media y la desviación estándar se basan en el valor esperado y la varianza del número de éxitos de la distribución binomial numero de exitos es: u=n.p la DE del numero de exitos es: DE = sqrt(npq) |
| APROXIMACIÓN NORMAL A PROBABILIDADES DE POISSON | Cuando la media ʎ de una distribución Poisson es relativamente grande, puede utilizarse la distribución normal de probabilidad para aproximar probabilidades tipo Poisson. Una regla práctica consiste en afirmar que esa aproximación es aceptable cuando ʎ ≥ 10.0. |
| La media y la desviación estándar | a distribución normal de probabilidad se basan en el valor esperado y la varianza del número de eventos de un proceso Poisson µ = ʎ σ = √ʎ |
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