distribuciones

2.  Una distribución de la probabilidad
indica toda la grama de valores que
puede presentarse como resultado de
un experimento si este se lleva a cabo.
 Describe la probabilidad de que un
evento se realice a futuro, construye
una herramienta fundamental para la
prospectiva.

3.  Consiste en realizar un experimento
aleatorio una sola vez y observar si cierto
suceso ocurre o no, siendo p la
probabilidad de que esto sea un (éxito)
y q=1-p el que no lo sea un (fracaso).
 No se trata de nada mas tomar dos
modalidades, eso por ello el hecho de
llamar éxito o fracaso a los posibles
resultado de la prueba.

4.  Es una distribución de probabilidades
discreta que mide el numero de éxitos de
una frecuencia de n ensayo de bernoulli
independiente entre, si con una
probabilidad figa en p ocurrencia de éxito
entre los ensayos.
 Existen muchas situaciones en la que se
presente una experiencia binominal.cada
uno de los experimento es indispensable de
los resultantes(la probabilidad del resultado
de un experimento no depende del
resultado del resto).

5.  Se trata de un modelo discreto,pero en
el que el conjunto de valores con la
probabilidad no nula no es finito, si no
numerable.
 Estaz distribucion suele utilizarce para el
contajes del tipo numero de individuo
por unidad de tiempo, de espacio etc.

6.  Se le llama distribución normal, a una
distribuciones de probabilidad de
variable continua que con mas
frecuencia aparece aproximadamente
un fenómenos real.

7.  Este modelo es una generalización del
modelo Exponencial ya que, en
ocasiones, se utiliza para
modelar variables que describen el
tiempo hasta que se produce p veces
un determinado suceso.

8.  Es una distribución que surge del
problema de estimar la medida de una
población normalmente distribuida
cuando el tamaño de la muestra es
pequeño. Surgen en la mayoría de los
estudio estadístico practico, cuando la
desviación típica de una población se
desconoce y debe ser estimada a partir
de los dato de una muestra