Modelos Continuos de Probabilidad

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Mapa mental para el curso de Probabilidad 1, unidad 4
Enrique Gámez
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Enrique Gámez
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Modelos Continuos de Probabilidad
  1. Variable aleatoria Continua
    1. Su define para intervalos y, mediante una función (función de densidad)
      1. La función de densidad no proporciona la probabilidad
        1. El cálculo de la probabilidad se hace mediante la definición de la función de distribución, que es la integral de la función de densidad
          1. No toda función continua puede ser una función de densidad, debe de satisfacer ciertas condiciones
          2. Modelos continuos de probabilidad
            1. Distribución uniforme
              1. La función de densidad se define mediante un valor constante en un intervalo abierto
                1. La función de densidad es una función lineal en el intervalo de definición, cero a la izquierda del intervalo, y 1 a la derecha de el
                2. Distribución exponencial
                  1. Modelo utilizado para estimar la probabilidad de que cierto evento ocurra en determinado intervalo de tiempo
                  2. Distribución normal
                    1. Modelo más utilizado en la inferencia estadística. Está caracterizado por la proximidad de eventos alrededor de su media
                    2. Distribución normal estándar
                      1. En este modelo, se hace una redefinición para que la media sea cero y la desviación estándar 1.
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