Distribucionesdeprobabilidad
Distribución Bernoulli Problema: 1. Un jugador de basquetbol esta a punto de tirar  hacia la parte superior del tablero....
Solución :   µ=1(p)+0(p)   µ=p   µ=1(0.55)+0(1-0.55)   µ=0.55+0(0.45)   µ=0.55   σ^2 x=p(1-p)   σ^2 x=0.55(1-0.55)...
Distribución binomial.
Sea X ~ Bin (5, 0.35)La formula para determinar una distribución binomial es la  siguiente:P(X=x)= (   ) px (1-p)n-xAsi qu...
   P(X=0)   N=5   P(X=0)   =)   P(X=0)   =1 (1)   P(X=0)   = 1(1) (0.1160290625)   P(X=0)   =0.1160290625
 P(X=1) N=5 P(X=1)     =) P(X=1)     =5(0.35) P(X=1)     =5(0.35) (0.17850626) P(X=1)     =0.3123859375   P(X=2) ...
Distribución de piosson
 Problema1.- Sea X ~ Poisson(4). Determine a)  P(X=1) b) P(X=0) c) P(X<2) d) P(X>1) e) μX f) σx
Solución


Distribución normal
Determine el área bajo la curvanormala)Ala derecha de z= -0.85.(para obtener el resultado debemos decontar con la tabla, t...
b)     Entre z = 0.40 y z = 1.30. En este caso cuando nos dan 2 valores primero  localizamos dijitos ya obtenidos se rest...
c) Entre z =0.30 y z = 0.90.En este caso se hace lo mismo que en elinciso anterior.               0.30      0.90.         ...
 d)  Desde z = - 1.50 hasta z =-0.45 En este caso los números se obtienen en de la tabla  para el área derecha que corre...
Distribución gamma
 Ejercicio Elnúmero de pacientes que llegan a la consulta de  un médico sigue una distribución de Poisson de media 3 pa...
Gamma (a                      p)                      a : Escala   6000                                   0               ...
DISTRIBUCION DE T STUDENT
Formula           SustituciónProblema      de la            formula
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  1. 1. Distribucionesdeprobabilidad
  2. 2. Distribución Bernoulli Problema: 1. Un jugador de basquetbol esta a punto de tirar hacia la parte superior del tablero. La probabilidad de que anote el tiro es de 0.55 a) Sea X=1 anota el tiros si no lo hace X=0 determine la media y la varianza de X
  3. 3. Solución : µ=1(p)+0(p) µ=p µ=1(0.55)+0(1-0.55) µ=0.55+0(0.45) µ=0.55 σ^2 x=p(1-p) σ^2 x=0.55(1-0.55) σ^2 x=0.55(0.45) σ^2 x=0.2475
  4. 4. Distribución binomial.
  5. 5. Sea X ~ Bin (5, 0.35)La formula para determinar una distribución binomial es la siguiente:P(X=x)= ( ) px (1-p)n-xAsi que solo vamos a sustituir las formulas en cada uno de los incisos que se nos piden resolver.
  6. 6.  P(X=0) N=5 P(X=0) =) P(X=0) =1 (1) P(X=0) = 1(1) (0.1160290625) P(X=0) =0.1160290625
  7. 7.  P(X=1) N=5 P(X=1) =) P(X=1) =5(0.35) P(X=1) =5(0.35) (0.17850626) P(X=1) =0.3123859375 P(X=2) N=5 P(X=2) =) P(X=2) =10(0.1225) P(X=2) =10(0.1225) (0.274625) P(X=2) =0.336415625
  8. 8. Distribución de piosson
  9. 9.  Problema1.- Sea X ~ Poisson(4). Determine a) P(X=1) b) P(X=0) c) P(X<2) d) P(X>1) e) μX f) σx
  10. 10. Solución
  11. 11.
  12. 12.
  13. 13. Distribución normal
  14. 14. Determine el área bajo la curvanormala)Ala derecha de z= -0.85.(para obtener el resultado debemos decontar con la tabla, tabla para el área izq.de Z)Se debe identificar en la tabla el 0.8 envertical y luego el 0.5 en eje horizontal en elmomento de cruce es el resultado. Aquí mas explicito.
  15. 15. b) Entre z = 0.40 y z = 1.30. En este caso cuando nos dan 2 valores primero localizamos dijitos ya obtenidos se restan . ejemplo: (0.40) (1.30) 0.9032 – 0.6554 = 0.2478
  16. 16. c) Entre z =0.30 y z = 0.90.En este caso se hace lo mismo que en elinciso anterior. 0.30 0.90. 0.8159 – 0.3821 = 0.4338
  17. 17.  d) Desde z = - 1.50 hasta z =-0.45 En este caso los números se obtienen en de la tabla para el área derecha que corresponde a los negativos. Buscamos en la siguiente tabla los números dados para obtener los resultados y se restan. Ejemplo. Siendo z=1 obtenemos lo siguiente – 0.0668 + (1 – 0.3264) = 0.7404
  18. 18. Distribución gamma
  19. 19.  Ejercicio Elnúmero de pacientes que llegan a la consulta de un médico sigue una distribución de Poisson de media 3 pacientes por hora. Calcular la probabilidad de que transcurra menos de una hora hasta la llegada del segundo paciente. Debe tenerse en cuenta que la variable aleatoria “tiempo que transcurre hasta la llegada del segundo paciente” sigue una distribución Gamma (6, 2).
  20. 20. Gamma (a p) a : Escala 6000 0 p : Forma 2000 0 Punto X 1000 0Solución:Cálculo de probabilidades. Distribuciones continuasCola Izquierda Pr[X<=k] 0,9826Cola Derecha Pr[X>=k] 0,0174Media 0,3333Varianza 0,0556Moda 0,1667La probabilidad de que transcurra menos de una hora hasta que llegue el segundo paciente es 0,98.
  21. 21. DISTRIBUCION DE T STUDENT
  22. 22. Formula SustituciónProblema de la formula

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