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Joel Silvestre Espanhol 21 flashcards

Flashcards do conjunto (21)

1ESTADÍSTICA INFERENCIALESTUDIANTE
JUAN JOEL LUX SILVESTRE
201706979
TEMA:
"DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD"
2Distribución de probabilidadDistribución de la probabilidad
Es la enumeración de todos los resultados de un experimentos con s sus probabilidades es decir de que in evento se realice en el futuro, constituye una herramienta fundamental pata la prospectiva puesto que se diseña con in escenario de conocimientos
3—VARIABLE ALEATORIA:
Es una función que asigna un número real, a cada resultado del espacio muestra, de un experimento aleatorio. En otras palabras, es una función X definida: ?: ? → ? Por tanto, es una función cuyo dominio es el espacio maestral y el rango es el conjunto de los número reales.
4—VARIABLE CONTINUA
se denomina variable continua o aquella que puede tomar cualquiera en los infinitos valores existentes dentro de un intervalo, en el caso de la variable continua la distribución de la probabilidad es la integral de la función de la densidad.
5—DISTRIBUCIÓN DE POISSON
Esta es una distribución discreta de gran utilidad sobre todo en procesos biológicos, donde X suele representar el número de eventos independientes que ocurren a velocidad constante en un intervalo de tiempo o en un espacio.
Así, por tanto, sea X una variable aleatoria discreta, se dice que se distribuye como una distribución de Poisson,
6—DISTRIBUCIÓN DE BERNOULLI
Un experimento aleatorio se dice que es de Bernoulli cuando ´unicamente puede tener
dos resultados mutuamente excluyentes; uno de ellos se denomina “´exito” y el otro “fracaso”.
Ejemplos:
Los resultados “cara” o “cruz” en el lanzamiento de una moneda.
7—
8—DISTRIBUCIÓN MUESTRAL.
es una distribución de probabilidad de una estadística maestral calculadas a partir de todas las muestras.
9—DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA.
Agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el número de observaciones en cada categoría.1 Esto proporciona un valor añadido a la agrupación de datos. La distribución de frecuencias presenta las observaciones clasificadas de modo que se pueda ver el número existente en cada clase.
10—DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMÉTRICA
Es una de las distribuciones de probabilidad discreta. • Se utiliza para calcular la probabilidad de una selección aleatoria de un objeto sin repetición.
11—Distribución degenerada.
En matemáticas , una distribución degenerada es una distribución de probabilidad en un espacio ( discreto o continuo ) con apoyo solamente en un espacio de menor dimensión . Si la distribución degenerada es univariante (que implica sólo una única variable aleatoria ) es una distribución determinista y sólo toma un solo valor.
12—DISTRIBUCION BINOMINAL
Es una distribución de probabilidad discreta que cuenta el número de éxitos en una secuencia de n ensayos de Bernoulli independientes entre sí, con una probabilidad fija p de ocurrencia del éxito entre los ensayos.
13—DISTRIBUCIÓN TRIANGULAR
Es la distribución de probabilidad continua que tiene un valor mínimo a, un valor máximo b y una moda c, de modo que la función de densidad de probabilidad es cero para los extremos (a y b), y afín entre cada extremo y la moda, por lo que su gráfico es un triángulo
14—Distribución uniforme discreta.
Es una distribución de probabilidad que asume un número finito de valores con la misma probabilidad.
15—DISTRIBUCIÓN UNIFORME.
La distribución Uniforme es el modelo (absolutamente) continuo más simple. Corresponde al caso de una variable aleatoria que sólo puede tomar valores comprendidos entre dos extremos a y b, de manera que todos los intervalos de una misma longitud (dentro de (a, b)) tienen la misma probabilidad. También puede expresarse como el modelo probabilístico correspondiente a tomar un número al azar dentro de un intervalo (a, b).
16—DISTRIBUCIÓN GAMMA.
Este modelo es una generalización del modelo Exponencial ya que, en ocasiones, se utiliza para modelar variables que describen el tiempo hasta que se produce p veces un determinado suceso. Su función de densidad es de la forma: Como vemos, este modelo depende de dos parámetros positivos: α y p.
17—DISTRIBUCIÓN GEOMÉTRICA O DE PASCAL
La distribución geométrica es un modelo adecuado para aquellos procesos en los que se repiten pruebas hasta la consecución del éxito a resultado deseado y tiene interesantes aplicaciones en los muestreos realizados de esta manera . También implica la existencia de una dicotomía de posibles resultados y la independencia de las pruebas entre sí.
18—DISTRIBUCIÓN BETA.
Es una distribución continua definida por dos parámetros de forma. La distribución puede adoptar diferentes formas dependiendo de los valores de los dos parámetros.
Ambas formas son iguales a 1
Cuando ambas formas son iguales a 1, la distribución beta es la distribución uniforme.
19—Distribución exponencial
Es la distribución de la longitud de los intervalos de una variable continua que transcurren entre dos sucesos, que se distribuyen según la distribución de Poisson
20—DISTRIBUCIÓN DE LAPLACE.
Es una densidad de probabilidad continua, llamada así en honor a Pierre-Simon Laplace. Es también conocida como distribución doble exponencial puesto que puede ser considerada como la relación las densidades de dos distribuciones exponenciales adyacentes.
21—DISTRIBUCIÓN LOGÍSTICA.
Es la función logística, que aparece en el contexto de la regresión logística y determinados tipos de redes neuronales. Se parece a la distribución normal en su forma, pero tiene colas más pesadas (y, por lo tanto, menor curtosis).