Distribución de probabilidades

1. Lcda. Gladys Sánquiz

2. Distribución uniforme: En está distribución todos y cada uno de
los elementos, resultados del experimento tiene la misma
probabilidad de recurrencia. Ej. El dado (1/6)
Distribución Binomial: Es la mas utilizada por su aplicación. Los
experimentos que corresponden a la distribución binomial, cumple
las siguientes caracteristicas: se realiza (n) intento independiente y
en cada uno se obtiene 2 resultados
Éxito
n
Fracaso

3. Cuando se soluciona una sitación que corresponde a una distribución
binomial se tiene en cuenta la siguiente información donde n es el
numero de intentos que se realizan; (p)=a la probabilidad de éxito
(q)= probabilidad de fracaso p+q=1. (x) = el número de éxito que
se desea obtener.
Distribución de Poisson: Representa el número de resultado que
ocurre en un intervalo de tiempo dado en una región especifica
indicadapor t y representar el numero de resultado que ocurren en
un intervalo de tiempo dado en una región especifica indicada por
t.

4. Distribución Normal: Sea X una variable aleatoria continua, se dice que
X sigue una distribución normal de probabilidades de media (µ) y
desviación típica ( )
Si la función de densidad de probabilidades es igual al
X≈N (µ, )
La distribución normal estándar, es aquella distribución normal que
tiene una media igual a cero, y una desviación estándar igual a uno.
Veamos la función densidad normal estandarizada, que trabaja con la
variable estandarizada z en el eje horizontal:

5. La fórmula de la variable estandarizada «z», la cual indica cuántas
desviaciones estándar se aleja el valor x de la media, es la siguiente:
Por ejemplo, si se desea encontrar la probabilidad de que la variable
estandarizada z, tome un valor entre 0 y 1,50; hay que encontrar el
área bajo la curva entre z = 0 y z = 1,50.

6. Para calcular el valor de esta área, se utiliza la tabla z y se
busca el valor de 1,50: