1. UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE TORREÓN
IRIS RUMUALDA CARREÓN RANGEL
LIC. GERARDO EDGAR MATA ORTIZ
2B
ESTADÍSTICA
DISTRIBUCION DE GAMMA Y WEIBULL
PROCESOS INDUSTRIALES EN EL AREA DE MANUFACTURA
DISTRIBUCION DE GAMMA Y WEIBULL
Esta distribución es una generalización del modelo Exponencial ya que. En ocasiones, se
utiliza para modelar variables que describen el tiempo hasta que produce P veces
determinando suceso.
PROPIEDADES:
1. Su esperanza es po
2. Su varianza es po²

2. 3. La distribución gamma (o , p = 1) es una distribución exponencial de parámetro o.
Es decir, el modelo exponencial es un caso particular Gamma con p= 1
4. Dadas dos variables aleatorias con distribución Gamma y parámetros a común
X G (o, p) y Y G (o, p2)
Se cumplirá que también la suma sigue una distribución Gamma
X+Y G (o, p´+ pz)
Una consecuencia inmediata de esta propiedad es que, si tenemos K variables
aleatorias con distribución Exponencial de parámetro a (común) e independientes,
la suma de todas ellas seguirá una distribución G( o, k).