Flashcards
Distribucion Probabilidad Discreta
Flashcards do conjunto (14)
- 1función de probabilidadtambién denominada función de masa de probabilidad, En concreto, si el espacio muestral, E de la variable aleatoria X consta de los puntos x1, x2, ..., xk, la función de probabilidad P asociada a X es
P ( x i ) = p i - 2función de distribuciónasociada a una variable aleatoria real: X (mayúscula) sujeta a cierta ley de distribución de probabilidad, es una función matemática de la variable real: x (minúscula); que describe la probabilidad de que X tenga un valor menor o igual que x .
- 3variable aleatoriaes una función que asigna un valor, usualmente numérico, al resultado de un experimento aleatorio. Por ejemplo, los posibles resultados de tirar un dado dos veces: (1, 1), (1, 2), etc.
- 4variable binariaes aquella que puede tomar valores ya sea de cero (0) o uno (1)
Un ejemplo de ello puede ser el caso en el que determinado producto puede producirse o no, también un centro de distribución que puede abrirse o no. - 5variable aleatoria de Bernoullies una distribución de probabilidad discreta, que toma valor 1 para la probabilidad de éxito (p) y valor 0 para la probabilidad de fracaso (q = 1 − p). Ejemplo: "Lanzar una moneda, probabilidad de conseguir que salga cruz".
Se trata de un solo experimento, con dos resultados posibles: el éxito (p) se considerará sacar cruz. Valdrá 0,5. El fracaso (q) que saliera cara, que vale (1 - p) = 1 - 0,5 = 0,5. - 6variable discretaes aquella que está en condiciones de adoptar valores de un conjunto numérico dado. Es decir: solo adquiere valores de un conjunto, no cualquier valor.
- 7distribución de probabilidades una función que asigna a cada suceso definido sobre la variable la probabilidad de que dicho suceso ocurra. La distribución de probabilidad está definida sobre el conjunto de todos los sucesos y cada uno de los sucesos es el rango de valores de la variable aleatoria.
- 8Tipos de distribucion de probabilidad discretaUniforme
Binomial
Geometrica
Binomial negativa
Hipergeometrica
Poisson - 9Distribucion Uniforme DiscretaAsigna igual probabilidad a todos los valores enteros entre el limite inferior y el limite superior que define el recorrido de la variable. Ejemplo: el lanzamiento de un dado; sigue una distribución uniforme discreta en {1,2,3,4,5,6} y la probabilidad de cada cara es 1/6.
- 10Distribución Binomialaparece al realizar repeticiones independientes que tengan respuesta binaria, clasificada como éxito o fracaso (si /no ),
n: numero de pruebas
p: probabilidad de éxito - 11Distribución Geométricaesta no tiene numero de repeticiones predeterminadas, es decir es una variable aleatoria que se mide, el conjunto de valores posibles de l variable es ilimitado.
valores x: 0,1,2,....
parametros P: probabilidad de exito - 12Distribución Binomial Negativaes la probabilidad de obtener éxito, con respecto a los fracasos ante obtenidos, un ejemplo: es el numero de lanzamientos fallidos de un dado antes de obtener un 6 en tres ocasiones, es decir 3,1/6.
- 13Distribución Hipergeométricaes una distribución discreta relacionada con muestreos aleatorios y sin reemplazo.
mide la probabilidad de obtener elementos de la categoría A en una muestra sin reemplazo de n elementos de la población original. - 14Distribución PoissonLa probabilidad de que ocurra un determinado número de eventos durante cierto período de tiempo.
k: es el número de ocurrencias del evento o fenómeno (la función nos da la probabilidad de que el evento suceda precisamente k veces).
λ :es un parámetro positivo que representa el número de veces que se espera que ocurra el fenómeno durante un intervalo dado
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- jonathan ruiz ruiz
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