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UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE TORREON



     PROCESOS INDUSTRIALES 2 B


            ESTADÍSTICA


  DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD



         PROF. EDGAR MATA



  ALUMNA: DULCE GONZALEZ SALCIDO



          TORREÓN COAH.


      18 DE MARZO DE 2012
Distribución de Probabilidad

                              ¿Qué es?

Una distribución de probabilidad indica toda la gama de valores
quepueden representarse como resultado de un experimento si éste
sellevase a cabo.Es decir, 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 considerándolas tendencias actuales de
diversos fenómenos naturales.



                    Distribución de Bernoulli

                         ¿En qué consiste?


Una prueba de Bernoulli tiene uno de dos resultados mutuamente
exclusivos, que por lo regular se denotan éxito y fracaso.

Las características de las pruebas de Bernoulli son:
   La prueba tiene uno de dos resultados, mutuamente exclusivo
   (denotamos el resultado uno como éxito y el otro como fracaso).
   Los resultados son exhaustivos es decir, no hay otros resultados
   posibles
   La probabilidad de éxito y fracaso se denotan con P Q.
Distribución Binomial

                             ¿Qué es?

La distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta
que mide 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.



                      Distribución Poisson

                        ¿En qué consiste?

La distribución de Poisson es una distribución de probabilidaddiscreta
que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la
probabilidad que ocurra un determinado número de eventos durante
cierto periodo de tiempo.
Fue descubierta por Siméon-Denis Poisson, que la dio a conocer en
1838.


                       Distribución Normal

                             ¿Qué es?

Se llama distribución normal, distribución de Gauss o distribución
gaussiana, a una de las distribuciones de probabilidad de variable
continua que con más frecuencia aparece aproximada en fenómenos
reales.
La gráfica de su función de densidad tiene una forma acampanada y
es simétrica respecto de un determinado parámetro. Esta curva se
conoce como campana de Gauss y es el gráfico de una función
gaussiana.
Distribución Gamma

                        ¿En qué consiste?

Es una distribución adecuada para modelizar el comportamiento de
variables aleatorias continuas con asimetría positiva. Es decir,
variables que presentan una mayor densidad de sucesos a la izquierda
de la media que a la derecha. En su expresión se encuentran dos
parámetros, siempre positivos, (α) y (β) de los que depende su forma
y alcance por la derecha, y también la función Gamma Γ (α),
responsable de la convergencia de la distribución.



                   Distribución T de student

                             ¿Qué es?

Esta distribución desempeña un papel importante en lainferencia
estadística asociada a la teoría de muestras pequeñas. Se usa
habitualmente en el contraste de hipótesis para la media de una
población, o para comparar las medias de dos poblaciones, y viene
definida por sus grados de libertad n.

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  • 1. UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE TORREON PROCESOS INDUSTRIALES 2 B ESTADÍSTICA DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD PROF. EDGAR MATA ALUMNA: DULCE GONZALEZ SALCIDO TORREÓN COAH. 18 DE MARZO DE 2012
  • 2. Distribución de Probabilidad ¿Qué es? Una distribución de probabilidad indica toda la gama de valores quepueden representarse como resultado de un experimento si éste sellevase a cabo.Es decir, 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 considerándolas tendencias actuales de diversos fenómenos naturales. Distribución de Bernoulli ¿En qué consiste? Una prueba de Bernoulli tiene uno de dos resultados mutuamente exclusivos, que por lo regular se denotan éxito y fracaso. Las características de las pruebas de Bernoulli son: La prueba tiene uno de dos resultados, mutuamente exclusivo (denotamos el resultado uno como éxito y el otro como fracaso). Los resultados son exhaustivos es decir, no hay otros resultados posibles La probabilidad de éxito y fracaso se denotan con P Q.
  • 3. Distribución Binomial ¿Qué es? La distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta que mide 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. Distribución Poisson ¿En qué consiste? La distribución de Poisson es una distribución de probabilidaddiscreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad que ocurra un determinado número de eventos durante cierto periodo de tiempo. Fue descubierta por Siméon-Denis Poisson, que la dio a conocer en 1838. Distribución Normal ¿Qué es? Se llama distribución normal, distribución de Gauss o distribución gaussiana, a una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que con más frecuencia aparece aproximada en fenómenos reales. La gráfica de su función de densidad tiene una forma acampanada y es simétrica respecto de un determinado parámetro. Esta curva se conoce como campana de Gauss y es el gráfico de una función gaussiana.
  • 4. Distribución Gamma ¿En qué consiste? Es una distribución adecuada para modelizar el comportamiento de variables aleatorias continuas con asimetría positiva. Es decir, variables que presentan una mayor densidad de sucesos a la izquierda de la media que a la derecha. En su expresión se encuentran dos parámetros, siempre positivos, (α) y (β) de los que depende su forma y alcance por la derecha, y también la función Gamma Γ (α), responsable de la convergencia de la distribución. Distribución T de student ¿Qué es? Esta distribución desempeña un papel importante en lainferencia estadística asociada a la teoría de muestras pequeñas. Se usa habitualmente en el contraste de hipótesis para la media de una población, o para comparar las medias de dos poblaciones, y viene definida por sus grados de libertad n.