DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD

1. DISTRIBUCION DE
PROBABILIDAD

2. DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD
Es decir, describe la probabilidad de
que un evento se realice en el futuro,
constituye una herramienta
fundamental para la prospectiva,
puesto que se puede diseñar en un
escenario de acontecimientos futuros
considerando las tendencias actuales
de diversos fenómenos naturales.

3. DISTRIBUCION BERNOULLI
La distribución de Bernouiili se
aplica cuando se realiza una sola vez
un experimento que tiene
únicamente dos posibles resultados
(éxito o fracaso), por lo que la
variable sólo puede tomar dos
valores: el 1 y el 0
Nombrada así por el
matemático y científico Suizo
Jakocb Bernoulli, es una
distribución de probabilidad
discreta , que toma valor 1 para
la probabilidad de éxito (p) y
valor 0 para la probabilidad de
fracaso (q – = 1 - p )

4. DISTRIBUCION BINOMIAL
Es una distribución de probabilidad discreta que mide
el numero de éxitos en una secuencia de un ensayo de
Bernoulli independientemente entre si con una
probabilidad fija p de ocurrencias del éxito entre los
ensayos.
La distribución binomial se aplica cuando se
realizan un número"n" de veces el experimento de
Bernouiili, siendo cada ensayo independiente del
anterior. La variable puede tomar valores entre:
0: si todos los experimentos han sido fracaso
n: si todos los experimentos han sido éxitos

6. DISTRIBUCIÓN POISSON
Se trata de un modelo discreto, pero en el que
el conjunto de valores con probabilidad no
nula no es finito, sino numerable.
Esta distribución suele utilizarse para contajes
del tipo numérico de individuos por unidad de
tiempo, de espacio entre otros.

7. DISTRIBUCION NORMAL
En estadística y probabilidad se llama
distribución normal, distribución gass o
distribución gaussiana, a una de las
distribuciones de probabilidad de variable
continua que con mas frecuencias aparece
aproximadamente en fenómenos reales.
Se puede aplicar en caracteres morfológicos de
individuos como la estatura.

8. DISTRIBUCION GAMMA
Es una distribución de probabilidad continua con dos
parámetros k y cuya función de densidad para valores
x > 0 es
Sirve de modelo para numerosos experimentos en donde
interviene el tiempo como sucede en las llegadas de aviones a
un aeropuerto y en general a los problemas de teorías de
colas.

9. DISTRIBUCION T
es una distribución de probabilidad que surge del problema
de estimar la media de una población normalmente distribuida cuando
el tamaño de la muestra es pequeño.
La distribución t de Student es la distribución de probabilidad del
cociente
donde
Z tiene una lateral de media nula y mediana 1
x tiene una distribución bilateral con grados de confianza
o y z son independientes