Distribución de probabilidad continua

edwin alonso mor
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Distribución de probabilidad continua
1 DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD UNIFORME
1.1 Siempre que una probabilidad sea proporcional a la longitud del intervalo, la variable aleatoria estará distribuida uniformemente.
1.1.1 El experimento de lanzar un dado es un ejemplo que cumple la distribución uniforme, ya que todos los 6 resultados posibles tienen 1/6 de probabilidad de ocurrencia.
2 DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD NORMAL
2.1 usada para describir variables aleatorias continuas
2.1.1 Distribución de probabilidad normal estándar
2.1.1.1 Una variable aleatoria que tiene una distribución normal con una media cero y desviación estándar de uno tiene una distribución normal estándar
2.1.1.1.1 Toda la familia de distribuciones normales se diferencia por medio de dos parámetros: la media μ y la desviación estándar σ.
2.1.1.1.2 El punto más alto de una curva normal se encuentra sobre la media, la cual coincide con la mediana y la moda.
2.1.1.1.3 La media de una distribución normal puede tener cualquier valor: negativo, positivo o cero.
3 APROXIMACIÓN NORMAL DE LAS PROBABILIDADES BINOMIALES
3.1 La variable aleatoria binomial es el número de éxitos en n ensayos y lo que se quiere saber es la probabilidad de x éxitos en n ensayos.
4 DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD EXPONENCIAL
4.1 la distribución exponencial mide el paso del tiempo entre eventos. Si el número de eventos tiene una distribución de Poisson, el lapso entre los eventos estará distribuido exponencialmente
4.1.1 la distribución exponencial suele emplearse para tiempos de servicio.
4.1.2 La distribución exponencial tiene la propiedad de que la media y la desviación estándar son iguales
4.1.3 Si las llegadas siguen una distribución de Poisson, el tiempo entre las llegadas debe seguir una distribución exponencial.
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