Variables aleatorias y distribución de probabilidad- UNIDAD 2

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Mapa mental de estadística compleja

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Variables aleatorias y distribución de probabilidad- UNIDAD 2
  1. Variables aleatoria
    1. Es la función que asigna número real a cada resultado en el espacio muestral de un experimento aleatorio.
      1. Variable aleatoria discreta
        1. Cuando el número de valores que puede tomar es finito o infinito contable
        2. Variable aleatoria continua
          1. Puede tomar un número infinito de valores entre dos valores de una característica.
        3. Utiliza letras mayusculas (X, Y, ... ) para variables aleatorias y letras minusculas (x,y...) para valores concretos
        4. Probabilidad
          1. Permite el uso de información parcial contenida en la muestra para inferir la población de un conjunto mayor de datos.
          2. Distribuciones de probabilidad
            1. De un avariable aleatoria x es una descripción del conjunto de posibles valores de x y la probabilidad asociada a cada valor.
              1. Distribuciones de probabilidad discreta
                1. Distribución de probabilidad hipergeométrica
                  1. Cuando el tamaño de N es muy grande, a probabilidad de obtener un elemento de S es cualquiera de las n extracciones.
                    1. Entonces p=1/N y la aproximación será mejor tanto mayor sea N y menor sea el número de elementos que se eligen.
                    2. Se utiliza cuando es necesario elegir n elementos de una población N elementos.
                    3. Distribución de probabilidad Binomial
                      1. Se realiza n veces el ensayo de Bernoulli de manera independiente, suponiendo que la probabilidad de éxito (p) permanece constante en cada uno.
                        1. Se utiliza cuando estamos interesados en el número de veces que un suceso A ocurre (Exitos) en n intentos independientes de un experimento.
                        2. Distribución de probabilidad de Poisson
                          1. Cuando la probabilidad de éxito es muy pequeña y n es muy grande
                            1. Describe la cantidad de veces que ocurre un evento en un intervalo determinado. sea P (X)= u (superíndice x) e (Superíndice -u)/ X!
                              1. basado en dos supuestos
                                1. La probabilidad es proporcional a la extensión del intervalo
                                  1. Los intervalos son independientes
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