DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

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estadistica
Tania Velasquez
Mapa Mental por Tania Velasquez, atualizado more than 1 year ago
Tania Velasquez
Criado por Tania Velasquez quase 6 anos atrás
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Resumo de Recurso

DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
  1. describe la probabilidad de que un evento se realice en el futuro,constituye una herramienta fundamental para la prospectiva, puesto quese puede diseñar un escenario de acontecimientos futuros considerandolas tendencias actuales de diversos fenómenos naturales
    1. distribucion binomial
      1. Una distribución binomial es una distribución de probabilidad ampliamente utilizada de una variable aleatoria discreta es la distribución binomial. Esta describe varios procesos de interés para los administradores. Describe datos discretos, resultantes de un experimento denominado proceso de Bernoulli en honor del matemático suizo Jacob Bernoulli, quien vivió en el siglo XVII.
      2. distribucion de poisson
        1. La distribución de Poisson se emplea para describir varios procesos, entre otros la distribución de las llamadas telefónicas que llagan a un conmutador, la demanda (necesidades) de servicios en una institución asistencial por parte de los pacientes, los arribos de los camiones y automóviles a la caseta de cobro y el número de accidentes en un cruce. Los ejemplos citados tienen un elemento en común, pueden ser descritos por una variable aleatoria discreta que asume valores enteros (0,1,2,3,4,5 y así sucesivamente).
        2. distribucion normal
          1. La distribución normal es una distribución con forma de campana donde las desviaciones estándar sucesivas con respecto a la media establecen valores de referencia para estimar el porcentaje de observaciones de los datos. Estos valores de referencia son la base de muchas pruebas de hipótesis, como las pruebas Z y t.
          2. distribucion t-student
            1. es una distribucion de probabilidad que surge del problema de estimar la media de una poblacion normalmente distribuida cuando el tamaño de la muestra es pequeña. a la teoria de pequeñas muestras tambien se le llama teoria exacta del muestreo, ya que tambien la podemos utilizar con muestras aleatorias de tamaño grande

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