4. ConceptodeModeloBinomial
Unadistribuciónbinomialesunadistribucióndeprobabilidaddiscretaquedescribeel
númerodeéxitosalrealizarnexperimentosindependientesentresí,acercadeuna
variablealeatoria.
Existen una gran diversidad de experimentos o sucesos que pueden ser
caracterizadosbajoestadistribucióndeprobabilidad.Imaginemosellanzamientode
unamonedaenelquedefinimoselsuceso“sacarcara”comoeléxito.Silanzamos5
veces la moneda y contamos los éxitos (sacarcara)que obtenemos,nuestra
distribucióndeprobabilidadesseajustaríaaunadistribuciónbinomial.
Porlotanto,ladistribuciónbinomialseentiendecomounaseriedepruebasoensayos
enlaquesolopodemostener2resultados(éxitoofracaso),siendoeléxitonuestra
variablealeatoria.
CaracteristicasdelModeloBinomial
Encadaensayo,experimentoopruebasolosonposiblesdosresultados(éxito
ofracaso).
Laprobabilidaddeléxitohadeserconstante.Estaserepresentamediantela
letrap.Laprobabilidaddequesalgacaraallanzarunamonedaes0,5yestaes
constante dado que la moneda no cambia en cada experimento y las
probabilidadesdesacarcaraesconstate.
Laprobabilidaddefracasohadesertambiénconstate.Estaserepresenta
mediantelaletraq=1-p.Esimportantefijarsequemedianteesaecuación,
sabiendoposabiendoq,podemosobtenerlaquenosfalte.
Elresultadoobtenidoencadaexperimentoesindependientedelanterior.Porlo
tantoloqueocurraencadaexperimentonoafectaalossiguientes.
Lossucesossonmutuamenteexcluyentes,esdecir,nopuedenocurrirlos2al
mismotiempo.Nosepuedeserhombreymujeralmismotiempooqueal
lanzarunamonedasalgacaraycruzalmismotiempo.
Lossucesossoncolectivamenteexhaustivos,esdecir,almenosunodelos2
hadeocurrir.Sinoseeshombre,seesmujerysiselanzaunamoneda,sino
salecarahadesalircruz.
Lavariablealeatoriaquesigueunadistribuciónbinomialsesuelerepresentar
5. comoX~(n,p).nrepresentaelnúmerodeensayosoexperimentosypla
probabilidaddeéxito
FormuladelModeloBinomial
Donde:
n =númerodeensayos/experimentos
x =númerodeéxitos
p =probabilidaddeéxito
q =probabilidaddefracaso(1-p)
Marco,F. (2019) "Distribución Binomial" Recuperado de:
https://economipedia.com/definiciones/distribucion-binomial.html
ModelodePoisson
Esunadistribucióndeprobabilidaddiscretaqueexpresa,apartirdeunafrecuencia
deocurrenciamedia,laprobabilidaddequeocurraundeterminadonúmerodeeventos
duranteciertoperíododetiempo.
CaracteristicasdelModeloPoisson
Eltamañodelamuestraesgrande:n→ ∞.
Lossucesosoeventosconsideradossonindependientesentresíyocurren
aleatoriamente.
LaprobabilidadPdequeciertosucesoyocurraduranteunperiododetiempo
7. Lamediadeladistribuciónvienedadapor:
Lavarianzaσ,quemideladispersióndelosdatos,esotroparámetroimportante.Para
ladistribucióndePoissones:
σ=μ
Poissondeterminóquecuandon→ ∞,yp → 0,lamediaμ–tambiénllamadavalor
esperado–tiendeaunaconstante:
μ→ constante
Importante:peslaprobabilidaddeocurrenciadeleventotomandoencuentala
poblacióntotal,mientrasqueP(y)eslaprediccióndePoissonsobrelamuestra.
Zapata,F.(2019) "Distribución de Poisson:Formúlas,ecuaciones,modelos y
propiedades"Recuperadode:https://www.lifeder.com/distribucion-de-poisson/
ModeloHipergeometrico
Esunadistribucióndiscretaquemodelaelnúmerodeeventosenunamuestrade
tamañofijocuandoustedconoceelnúmerototaldeelementosenlapoblacióndela
cualprovienelamuestra.Cadaelementodelamuestratienedosresultadosposibles
(esuneventoounnoevento).
CaracteristicasdelModeloHipergeometrico
Alrealizarunexperimentoconestetipodedistribución,seesperandostipos
deresultados.
Las probabilidades asociadas a cada uno de los resultados no son
constantes.
Cadaensayoorepeticióndelexperimentonoesindependientedelosdemás.
Elnúmeroderepeticionesdelexperimento(n)esconstante.
8. FormuladelModeloHipergeometrico
LafórmuladeladistribuciónhipergeométricadalaprobabilidadPdequexcasos
favorables de cierta característica ocurran. La manera de escribirla
matemáticamente,enfuncióndelosnúmeroscombinatorioses:
EnlaexpresiónanteriorN,nymsonparámetrosyxlavariablepropiamentedicha.
–PoblacióntotalesN.
-Número de resultados positivos de cierta característica binaria respecto de la
poblacióntotalesn.
-Cantidaddeelementosdelamuestraesm.
En estecaso,X esunavariablealeatoriaquetomaelvalorxyP(x)indicala
probabilidaddeocurrenciadexcasosfavorablesdelacaracterísticaestudiada.
DistribucionZnormal
Distribuciónnormalogaussiana.Funcióndedensidaddeprobabilidadparalavariable
aleatoriacontinua.FuedescubiertaporCarlGaussalestudiarelcomportamientode
losprocesosaleatorios.Esampliamenteutilizadaenestadísticayteoríadelas
probabilidades
CaracteristicaDistribucionZnormal
Laformadelacurvadeladistribucióndependedesusdosparámetros:la
mediayladesviaciónestándar.
Lamediaindicalaposicióndelacampana,lagráficasedesplazaalolargodel
ejex.
Amayordesviaciónlacurvaserámás"plana",dadoqueladistribución,eneste
caso,presentaunamayorvariabilidad.
Lacurvaessimétricarespectoalamedia.
FormuladeDistribuciondeZnormal