2. Antes de Comenzar
I. ¿Cuándo Uso las distribuciones de probabilidad?
Las distribuciones de probabilidad son de dos tipos Discretas y
continuas. Las DPD son usadas para modelar ciertas distribuciones de
probabilidad, conociendo las características de estas. Se estudia
móldelos probabilísticos o distribuciones de probabilidad de variables
aleatorias discretas.
3. Antes de Comenzar
II. Los tipos de distribuciones de probabilidad son:
Distribución Uniforme
Distribución Binomial
Distribución de Bernoulli
Distribución Binomial Negativa
Distribución Geométrica
Distribución Hipergeométrica
Distribución de Poisson.
4. Antes de Comenzar
III. Distribución Uniforme
Si la variable aleatoria puede tomar k valores distintos con iguales
probabilidades.
Simbólicamente:
F(x)=
1
𝑘
para 𝑥 = 𝑥1, 𝑥2, 𝑥3 ,…, 𝑥 𝑘
μ= i=1
k xi ∗
1
k
y σ2= i=1
k (xi −μ)
2
*
1
k
5. Antes de Comenzar
IV. Distribución de Bernoulli
Si un experimento tiene dos resultados posibles, “Éxito” y “Fracaso” y
sus probabilidades son p y q, respectivamente, donde q= 1-p,
entonces el numero de existas, 0 o 1, tiene una Distribución de
Bernoulli.
Simbólicamente:
f x;p = px(1−p)
1−x
para x=0, 1, 2…
6. Antes de Comenzar
V. Distribución Binomial
Se aplica al muestreo, el muestreo debe realizarse con reemplazo
Propiedades:
1. El experimento consiste en n intentos repetidos.
2. Los resultados se clasifican como éxitos (p) y fracaso (q) además estas son
complementarias p+q=1.
3. Las probabilidades de éxito permanecen constante para todos los intentos.
4. Los intentos repetidos son independientes
5. La v.a X representa el numero de éxitos en los n ensayos.
f x, n, p =
n
px(1−p)
1−x
para x=0, 1, 2 ,…, n
μ=n∗p
σ2=n∗p∗(1−p)
7. Distribución Binomial Negativa
En relación con ensayos repetidos de Bernoulli, algunas veces nos
interesa al numero del ensayo en el cual ocurre el k-ésimo acierto.
Por ejemplo, podemos encontrar la probabilidad de que el decimo
estudiantes del 3MQ expuesto a una enfermedad contagiosa sea el
tercero en contraerla, o la probabilidad de que un ladrón sea
capturado por segunda vez en su octavo robo.
Si el k-ésimo acierto va a ocurrir en el x-ésimo, debe de haber k-1
aciertos en los primeros x-1 ensayos.
8. Distribución Binomial Negativa
Una variable aleatoria x tiene una distribución binomial negativa y se
denomina variable aleatoria binomial negativa, si y solo si su
distribución de probabilidad esta dada por:
P x =
x−1
k−1
pkqx−k para x=k, k+1, k+2…
9. Distribución Binomial Negativa
Ejemplo 1.
Si la probabilidad es de 0.75 que una persona crea un rumor acerca de cierto político.
Determine la probabilidad de que :
a) La octava persona en oír el rumor sea la quinta en creerlo
b) La decimoquinta persona en oír el rumor sea la décima en creerlo.
11. Distribución Binomial Negativa
Ejemplo 2.
Un gran lote de bombas usadas contiene un 20% de ellas que no
sirven y necesitan reparación. Se manda a un mecánico con tres
juegos de reparación, selecciona bombas al azar y las prueba una
tras otra . Si trabaja una bomba prosigue con la siguiente, si no
trabaja le instala uno de los juegos de reparación. Supóngase que
tarda 10 minutos en probar si una bomba trabajo o no, y 30 minutos
en probar y reparar una bomba que no trabaja. Cual es el valor
esperado y la desviación estándar del tiempo total que le llevara
terminar con sus tres juegos de reparación.