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Instituto Tecnológico Superior de
Coatzacoalcos
Ingeniería Informática
Asignatura: Herramientas de Simulación de ProcesosIndustriales
Docente:Lizbeth Hernández Olán
Alumno: Domínguez Torres Roberto
Semestre:9°
Grupo: “B”
MAPA CONCEPTUAL DE LOS TIPOS DE DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD.
Tipos de Distribuciones
de Probabilidad.
DISTRIBUCIÓN DE
POISSON
La distribución de
POISSON es también un
caso particular de
probabilidad de variable
aleatoria discreta, el cual
debe su nombre a Siméon
Denis Poisson (1781-1840),
un francés que la desarrolló
a partir de los estudios que
realizó durante la última
etapa de su vida.
En este tipo de experimentos
los éxitos buscados son
expresados por unidad de
área, tiempo, pieza, etc:
- Numero de defectos de una
tela por m2
- Numero de aviones que
aterrizan en un aeropuerto
por día, hora, minuto, etc.
- Numero de bacterias por
cm2 de cultivo
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telefónicas a un conmutador
por hora, minuto, etc, etc.
Para determinar la
probabilidad de que ocurran x
éxitos por unidad de tiempo,
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DISTRIBUCIÓN
HIPERGEOMETRICA
DISTRIBUCIÓN
BINOMIAL
En teoría de la probabilidad
la distribución
hipergeométrica es una
distribución discreta
relacionada con muestreos
aleatorios y sin reemplazo.
Suponga que se tiene una
población de N elementos
de los cuales, d pertenecen
a la categoría A y N-d a la
B.
La distribución
hipergeométrica es
aplicable a muestreos sin
reemplazo y la binomial
a muestreos con
reemplazo.
En situaciones en las que
el número esperado de
repeticiones en el
muestreo es
presumiblemente bajo,
puede aproximarse la
primera por la segunda.
Esto es así cuando N es
grande y el tamaño
relativo de la muestra
extraída, n/N, es
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Es una distribución de
probabilidad discreta que
cuenta el número de éxitos
en una secuencia de n
ensayos de Bernoulli
independientes entre sí, con
una probabilidad fija p de
ocurrencia del éxito entre
los ensayos. Un
experimento de Bernoulli se
caracteriza por ser
dicotómico, esto es, sólo
son posibles dos resultados.
Las siguientes situaciones son
ejemplos de experimentos
que pueden modelizarse por
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  • 2. Tipos de Distribuciones de Probabilidad. DISTRIBUCIÓN DE POISSON La distribución de POISSON es también un caso particular de probabilidad de variable aleatoria discreta, el cual debe su nombre a Siméon Denis Poisson (1781-1840), un francés que la desarrolló a partir de los estudios que realizó durante la última etapa de su vida. En este tipo de experimentos los éxitos buscados son expresados por unidad de área, tiempo, pieza, etc: - Numero de defectos de una tela por m2 - Numero de aviones que aterrizan en un aeropuerto por día, hora, minuto, etc. - Numero de bacterias por cm2 de cultivo - Número de llamadas telefónicas a un conmutador por hora, minuto, etc, etc. Para determinar la probabilidad de que ocurran x éxitos por unidad de tiempo, área, o producto. DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMETRICA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL En teoría de la probabilidad la distribución hipergeométrica es una distribución discreta relacionada con muestreos aleatorios y sin reemplazo. Suponga que se tiene una población de N elementos de los cuales, d pertenecen a la categoría A y N-d a la B. La distribución hipergeométrica es aplicable a muestreos sin reemplazo y la binomial a muestreos con reemplazo. En situaciones en las que el número esperado de repeticiones en el muestreo es presumiblemente bajo, puede aproximarse la primera por la segunda. Esto es así cuando N es grande y el tamaño relativo de la muestra extraída, n/N, es pequeño. Es una distribución de probabilidad discreta que cuenta el número de éxitos en una secuencia de n ensayos de Bernoulli independientes entre sí, con una probabilidad fija p de ocurrencia del éxito entre los ensayos. Un experimento de Bernoulli se caracteriza por ser dicotómico, esto es, sólo son posibles dos resultados. Las siguientes situaciones son ejemplos de experimentos que pueden modelizarse por esta distribución: -Se lanza un dado diez veces y se cuenta el número X de tres obtenidos: entonces X ~ B (10, 1/6) -Se lanza una moneda dos veces y se cuenta el número X de caras obtenidas: entonces X ~ B(2, 1/2)