El documento describe las distribuciones de probabilidad discretas. Explica que toda distribución de probabilidad está generada por una variable aleatoria que puede tomar diferentes valores de forma aleatoria. Luego define las variables aleatorias discretas como aquellas que pueden tomar valores finitos o contables, y las continuas como aquellas que pueden asumir cualquier valor en un intervalo. Finalmente, introduce la distribución binomial como un ejemplo de distribución de probabilidad discreta.
Este documento presenta información sobre diferentes distribuciones de probabilidad, incluyendo:
1) La distribución de Bernoulli, que modela resultados binarios con probabilidades constantes.
2) La distribución binomial, que cuenta el número de éxitos en múltiples ensayos de Bernoulli independientes.
3) La distribución de Poisson, que modela eventos discretos que ocurren con una tasa constante en intervalos de tiempo.
4) La distribución exponencial, que modela el tiempo entre eventos en un proceso estocástico de tasa constante.
Este documento describe la distribución de probabilidad binomial. Explica que se utiliza para experimentos con dos posibles resultados, como lanzar una moneda o sacar un número en un dado. Define los parámetros de la distribución binomial como el número de ensayos, la probabilidad de éxito de cada ensayo, y provee fórmulas y ejemplos para calcular probabilidades.
El documento explica conceptos básicos sobre variables aleatorias discretas y continuas. Define una variable aleatoria como una función que asigna un número real a cada suceso posible de un experimento aleatorio. Explica las funciones de probabilidad y distribución de probabilidad para variables discretas y los tipos más importantes como la binomial.
El documento explica la distribución binomial, que modela el número de éxitos en n ensayos independientes con probabilidad constante p de éxito en cada uno. Define la ecuación de la distribución binomial y proporciona un ejemplo. También describe las propiedades de la distribución, incluida su importancia y cómo calcular la media y desviación típica. Termina con ejercicios de aplicación.
Este documento trata sobre distribuciones de probabilidad. Define una distribución de probabilidad como una herramienta para describir los posibles resultados de un experimento aleatorio. Explica las variables aleatorias discretas y continuas, y las distribuciones binomial, Poisson y normal, que son importantes para modelar experimentos aleatorios.
Este documento presenta información sobre distribuciones de probabilidad y variables aleatorias. Incluye definiciones de distribución de probabilidad, variable aleatoria, valor esperado, varianza y desviación estándar. También explica distribuciones como la binomial, hipergeométrica y de Poisson. Presenta ejemplos numéricos para ilustrar estos conceptos estadísticos.
Este documento describe la distribución binomial y sus propiedades. Explica que la distribución binomial modela experimentos con dos resultados posibles, donde la probabilidad de éxito es constante y los resultados de cada prueba son independientes. También define la función de probabilidad binomial y cómo calcular la media y desviación estándar. Finalmente, muestra cómo usar tablas binomiales para calcular probabilidades.
Este documento presenta información sobre diferentes distribuciones de probabilidad, incluyendo:
1) La distribución de Bernoulli, que modela resultados binarios con probabilidades constantes.
2) La distribución binomial, que cuenta el número de éxitos en múltiples ensayos de Bernoulli independientes.
3) La distribución de Poisson, que modela eventos discretos que ocurren con una tasa constante en intervalos de tiempo.
4) La distribución exponencial, que modela el tiempo entre eventos en un proceso estocástico de tasa constante.
Este documento describe la distribución de probabilidad binomial. Explica que se utiliza para experimentos con dos posibles resultados, como lanzar una moneda o sacar un número en un dado. Define los parámetros de la distribución binomial como el número de ensayos, la probabilidad de éxito de cada ensayo, y provee fórmulas y ejemplos para calcular probabilidades.
El documento explica conceptos básicos sobre variables aleatorias discretas y continuas. Define una variable aleatoria como una función que asigna un número real a cada suceso posible de un experimento aleatorio. Explica las funciones de probabilidad y distribución de probabilidad para variables discretas y los tipos más importantes como la binomial.
El documento explica la distribución binomial, que modela el número de éxitos en n ensayos independientes con probabilidad constante p de éxito en cada uno. Define la ecuación de la distribución binomial y proporciona un ejemplo. También describe las propiedades de la distribución, incluida su importancia y cómo calcular la media y desviación típica. Termina con ejercicios de aplicación.
Este documento trata sobre distribuciones de probabilidad. Define una distribución de probabilidad como una herramienta para describir los posibles resultados de un experimento aleatorio. Explica las variables aleatorias discretas y continuas, y las distribuciones binomial, Poisson y normal, que son importantes para modelar experimentos aleatorios.
Este documento presenta información sobre distribuciones de probabilidad y variables aleatorias. Incluye definiciones de distribución de probabilidad, variable aleatoria, valor esperado, varianza y desviación estándar. También explica distribuciones como la binomial, hipergeométrica y de Poisson. Presenta ejemplos numéricos para ilustrar estos conceptos estadísticos.
Este documento describe la distribución binomial y sus propiedades. Explica que la distribución binomial modela experimentos con dos resultados posibles, donde la probabilidad de éxito es constante y los resultados de cada prueba son independientes. También define la función de probabilidad binomial y cómo calcular la media y desviación estándar. Finalmente, muestra cómo usar tablas binomiales para calcular probabilidades.
Cuadro comparativo entre función de distribución binomial y distribución de p...Paulina Garcia Aguilera
Este documento compara la distribución binomial y la distribución de Poisson. La distribución binomial modela el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli con dos resultados posibles (sí o no), mientras que la distribución de Poisson modela eventos independientes que ocurren en un área determinada. La distribución binomial es más tediosa de usar, mientras que la distribución de Poisson es más práctica para muchas aplicaciones.
Este documento trata sobre distribuciones discretas. Explica conceptos como distribución de probabilidades, variables aleatorias discretas y continuas, y tipos de distribuciones discretas como la binomial, hipergeométrica y Poisson. También cubre cálculos de media, varianza y desviación estándar para distribuciones discretas. Proporciona ejemplos y fórmulas para comprender mejor las distribuciones binomiales e hipergeométricas.
Estadistiva ii distribución de probabilidad discreta 2 2ROJASVN
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discreta. Las distribuciones discreta son aquellas donde la variable aleatoria puede tomar un número determinado de valores. Se explican distribuciones como la binomial, binomial negativa, Poisson, geométrica, hipergeométrica, de Bernoulli, Rademacher y uniforme discreta con ejemplos.
Ejercicios de distribuciones de probabilidadrossee2012
Este documento presenta una serie de ejercicios y soluciones relacionados con distribuciones de probabilidad comúnmente usadas como la distribución de Bernoulli, binomial y Poisson. Los ejercicios involucran calcular probabilidades para variables aleatorias discretas bajo cada una de estas distribuciones. El documento fue escrito por Rosalva Guerrero Hernández de la Universidad Tecnológica de Torreón el 18 de marzo de 2012.
El documento introduce la distribución binomial y cómo se puede usar para calcular la probabilidad de eventos con dos resultados posibles (éxito o fracaso) en situaciones empresariales. Proporciona ejemplos como la producción de artículos y explica conceptos clave como el número de pruebas, la probabilidad de éxito y fracaso, y cómo usar la función binomial para calcular probabilidades.
La distribución binomial se utiliza para modelar experimentos con dos posibles resultados, como lanzar una moneda o sacar un número en un dado. Se caracteriza por tener un número fijo de pruebas independientes, cada una con la misma probabilidad de éxito. La función binomial permite calcular la probabilidad de obtener un número específico de éxitos tras realizar múltiples pruebas de Bernoulli.
La distribución binomial se utiliza para calcular la probabilidad de que ocurra un evento con dos posibles resultados (éxito o fracaso) en un número fijo de ensayos. El documento explica las propiedades de un experimento de Bernoulli, cómo construir una distribución binomial utilizando la cantidad de pruebas (n), la probabilidad de éxito (p) y la función matemática, y cómo utilizar tablas de probabilidad binomial para resolver problemas.
El documento describe la distribución binomial y normal. La distribución binomial modela experimentos de Bernoulli y calcula la probabilidad de x éxitos en n ensayos. La distribución normal es una curva simétrica definida por su media y desviación estándar. Se usa para aproximar muchas variables y calcular áreas bajo la curva representativas de probabilidades.
El documento explica conceptos básicos de estadística como distribución de probabilidad, variables aleatorias, media y varianza. Define una distribución de probabilidad como una lista de todos los resultados posibles de un experimento junto con su probabilidad. Explica que la media es el valor promedio esperado de una variable y se calcula sumando cada resultado multiplicado por su probabilidad. Finalmente, la varianza mide el grado de dispersión en una distribución y se calcula restando la media a cada valor, elevando la diferencia al cuadrado y multiplicando por la probabilidad correspondiente.
El documento describe la distribución binomial. Explica que es una distribución de probabilidad discreta que mide el número de éxitos en una secuencia de n ensayos de Bernoulli independientes con probabilidad fija p de éxito. Las características de la distribución binomial incluyen que siempre hay dos posibles resultados por ensayo, las probabilidades son constantes, y los ensayos son independientes. También presenta la función de probabilidad de la distribución binomial.
La distribución binomial describe el número de éxitos en una secuencia de n ensayos de Bernoulli independientes, cada uno con una probabilidad fija p de éxito. Fue estudiada originalmente por Jakob Bernoulli y se aplica comúnmente a situaciones donde un evento puede tener dos resultados posibles (éxito o fracaso) sin punto medio. La distribución binomial cuenta el número de éxitos y tiene tres parámetros clave: el número de ensayos n, la probabilidad de éxito p en cada ensayo, y la probabilidad de fracaso q=1-p.
Capítulo 06, Distribuciones discretas de probabilidadAlejandro Ruiz
Este documento presenta los conceptos básicos de las distribuciones de probabilidad discreta. Explica las características de las distribuciones binomial, hipergeométrica y de Poisson, incluyendo cómo calcular probabilidades usando estas distribuciones. También define términos como variable aleatoria, media, varianza y desviación estándar en el contexto de las distribuciones discretas. El documento concluye con ejemplos numéricos que ilustran los conceptos.
El documento describe diferentes distribuciones de probabilidad discretas y continuas como la binomial, Poisson, normal y exponencial. Define conceptos como variable aleatoria, función de probabilidad y valor esperado, y presenta ejemplos para ilustrar el cálculo de probabilidades usando estas distribuciones.
Este documento describe las distribuciones de Bernoulli y binomial. La distribución de Bernoulli modela experimentos con dos resultados posibles (éxito o fracaso) con probabilidades p y q=1-p. La distribución binomial modela el número de éxitos en n ensayos independientes con probabilidad constante p de éxito en cada uno.
Este documento describe diferentes distribuciones de probabilidad como la distribución uniforme discreta y continua, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución hipergeométrica y la distribución normal. Incluye ejemplos y ejercicios para cada distribución. Explica cómo generar variables aleatorias usando el ejemplo de un juego que involucra lanzar una moneda hasta que la diferencia entre caras y cruces sea de tres.
Este documento describe diferentes distribuciones de probabilidad discretas como la binomial, la geométrica, la binomial negativa y la de Poisson. Explica conceptos como la función de probabilidad, la media, la varianza y la desviación estándar para estas distribuciones. También incluye ejemplos numéricos y ejercicios resueltos para ilustrar el cálculo de probabilidades usando estas distribuciones.
Distribuciones de probabilidad con ejemplosamy Lopez
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad comunes como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y normal. Explica las características y fórmulas de cada distribución y proporciona ejemplos numéricos para ilustrar su aplicación.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables aleatorias, distribuciones de probabilidad, media, varianza, distribuciones binomiales, hipergeométricas y de Poisson. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de la media, varianza y probabilidades en diferentes tipos de distribuciones.
Este documento presenta una introducción a las distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo distribuciones binomiales, hipergeométricas y de Poisson. Explica cómo calcular la media, varianza y desviación estándar para cada distribución. Luego aplica estas distribuciones a ejemplos prácticos sobre fallas de computadoras en un laboratorio y puntas de prueba dañadas en un almacén.
Este documento presenta las distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo la distribución binomial, de Poisson, geométrica e hipergeométrica. Se define la distribución binomial y se describen sus propiedades como la función de probabilidad, el valor esperado, la varianza y la desviación estándar. Finalmente, se provee un ejemplo numérico para ilustrar cómo calcular probabilidades usando una distribución binomial.
Este documento describe las distribuciones de probabilidad discretas. Explica que estas distribuciones asignan probabilidades a resultados discretos o de conteo de variables aleatorias. Describe la función de probabilidad para variables discretas y provee ejemplos como la distribución binomial para experimentos con dos resultados posibles. También introduce la distribución hipergeométrica para muestras aleatorias sin reposición de una población clasificada en dos categorías.
Este documento presenta la distribución binomial. Explica que se usa para situaciones con dos resultados posibles, como si un evento ocurre o no. Define las propiedades de un experimento de Bernoulli y cómo se usa la fórmula binomial para calcular probabilidades. También cubre medidas como la media, varianza y desviación estándar para la distribución binomial.
Cuadro comparativo entre función de distribución binomial y distribución de p...Paulina Garcia Aguilera
Este documento compara la distribución binomial y la distribución de Poisson. La distribución binomial modela el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli con dos resultados posibles (sí o no), mientras que la distribución de Poisson modela eventos independientes que ocurren en un área determinada. La distribución binomial es más tediosa de usar, mientras que la distribución de Poisson es más práctica para muchas aplicaciones.
Este documento trata sobre distribuciones discretas. Explica conceptos como distribución de probabilidades, variables aleatorias discretas y continuas, y tipos de distribuciones discretas como la binomial, hipergeométrica y Poisson. También cubre cálculos de media, varianza y desviación estándar para distribuciones discretas. Proporciona ejemplos y fórmulas para comprender mejor las distribuciones binomiales e hipergeométricas.
Estadistiva ii distribución de probabilidad discreta 2 2ROJASVN
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discreta. Las distribuciones discreta son aquellas donde la variable aleatoria puede tomar un número determinado de valores. Se explican distribuciones como la binomial, binomial negativa, Poisson, geométrica, hipergeométrica, de Bernoulli, Rademacher y uniforme discreta con ejemplos.
Ejercicios de distribuciones de probabilidadrossee2012
Este documento presenta una serie de ejercicios y soluciones relacionados con distribuciones de probabilidad comúnmente usadas como la distribución de Bernoulli, binomial y Poisson. Los ejercicios involucran calcular probabilidades para variables aleatorias discretas bajo cada una de estas distribuciones. El documento fue escrito por Rosalva Guerrero Hernández de la Universidad Tecnológica de Torreón el 18 de marzo de 2012.
El documento introduce la distribución binomial y cómo se puede usar para calcular la probabilidad de eventos con dos resultados posibles (éxito o fracaso) en situaciones empresariales. Proporciona ejemplos como la producción de artículos y explica conceptos clave como el número de pruebas, la probabilidad de éxito y fracaso, y cómo usar la función binomial para calcular probabilidades.
La distribución binomial se utiliza para modelar experimentos con dos posibles resultados, como lanzar una moneda o sacar un número en un dado. Se caracteriza por tener un número fijo de pruebas independientes, cada una con la misma probabilidad de éxito. La función binomial permite calcular la probabilidad de obtener un número específico de éxitos tras realizar múltiples pruebas de Bernoulli.
La distribución binomial se utiliza para calcular la probabilidad de que ocurra un evento con dos posibles resultados (éxito o fracaso) en un número fijo de ensayos. El documento explica las propiedades de un experimento de Bernoulli, cómo construir una distribución binomial utilizando la cantidad de pruebas (n), la probabilidad de éxito (p) y la función matemática, y cómo utilizar tablas de probabilidad binomial para resolver problemas.
El documento describe la distribución binomial y normal. La distribución binomial modela experimentos de Bernoulli y calcula la probabilidad de x éxitos en n ensayos. La distribución normal es una curva simétrica definida por su media y desviación estándar. Se usa para aproximar muchas variables y calcular áreas bajo la curva representativas de probabilidades.
El documento explica conceptos básicos de estadística como distribución de probabilidad, variables aleatorias, media y varianza. Define una distribución de probabilidad como una lista de todos los resultados posibles de un experimento junto con su probabilidad. Explica que la media es el valor promedio esperado de una variable y se calcula sumando cada resultado multiplicado por su probabilidad. Finalmente, la varianza mide el grado de dispersión en una distribución y se calcula restando la media a cada valor, elevando la diferencia al cuadrado y multiplicando por la probabilidad correspondiente.
El documento describe la distribución binomial. Explica que es una distribución de probabilidad discreta que mide el número de éxitos en una secuencia de n ensayos de Bernoulli independientes con probabilidad fija p de éxito. Las características de la distribución binomial incluyen que siempre hay dos posibles resultados por ensayo, las probabilidades son constantes, y los ensayos son independientes. También presenta la función de probabilidad de la distribución binomial.
La distribución binomial describe el número de éxitos en una secuencia de n ensayos de Bernoulli independientes, cada uno con una probabilidad fija p de éxito. Fue estudiada originalmente por Jakob Bernoulli y se aplica comúnmente a situaciones donde un evento puede tener dos resultados posibles (éxito o fracaso) sin punto medio. La distribución binomial cuenta el número de éxitos y tiene tres parámetros clave: el número de ensayos n, la probabilidad de éxito p en cada ensayo, y la probabilidad de fracaso q=1-p.
Capítulo 06, Distribuciones discretas de probabilidadAlejandro Ruiz
Este documento presenta los conceptos básicos de las distribuciones de probabilidad discreta. Explica las características de las distribuciones binomial, hipergeométrica y de Poisson, incluyendo cómo calcular probabilidades usando estas distribuciones. También define términos como variable aleatoria, media, varianza y desviación estándar en el contexto de las distribuciones discretas. El documento concluye con ejemplos numéricos que ilustran los conceptos.
El documento describe diferentes distribuciones de probabilidad discretas y continuas como la binomial, Poisson, normal y exponencial. Define conceptos como variable aleatoria, función de probabilidad y valor esperado, y presenta ejemplos para ilustrar el cálculo de probabilidades usando estas distribuciones.
Este documento describe las distribuciones de Bernoulli y binomial. La distribución de Bernoulli modela experimentos con dos resultados posibles (éxito o fracaso) con probabilidades p y q=1-p. La distribución binomial modela el número de éxitos en n ensayos independientes con probabilidad constante p de éxito en cada uno.
Este documento describe diferentes distribuciones de probabilidad como la distribución uniforme discreta y continua, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución hipergeométrica y la distribución normal. Incluye ejemplos y ejercicios para cada distribución. Explica cómo generar variables aleatorias usando el ejemplo de un juego que involucra lanzar una moneda hasta que la diferencia entre caras y cruces sea de tres.
Este documento describe diferentes distribuciones de probabilidad discretas como la binomial, la geométrica, la binomial negativa y la de Poisson. Explica conceptos como la función de probabilidad, la media, la varianza y la desviación estándar para estas distribuciones. También incluye ejemplos numéricos y ejercicios resueltos para ilustrar el cálculo de probabilidades usando estas distribuciones.
Distribuciones de probabilidad con ejemplosamy Lopez
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad comunes como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y normal. Explica las características y fórmulas de cada distribución y proporciona ejemplos numéricos para ilustrar su aplicación.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables aleatorias, distribuciones de probabilidad, media, varianza, distribuciones binomiales, hipergeométricas y de Poisson. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de la media, varianza y probabilidades en diferentes tipos de distribuciones.
Este documento presenta una introducción a las distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo distribuciones binomiales, hipergeométricas y de Poisson. Explica cómo calcular la media, varianza y desviación estándar para cada distribución. Luego aplica estas distribuciones a ejemplos prácticos sobre fallas de computadoras en un laboratorio y puntas de prueba dañadas en un almacén.
Este documento presenta las distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo la distribución binomial, de Poisson, geométrica e hipergeométrica. Se define la distribución binomial y se describen sus propiedades como la función de probabilidad, el valor esperado, la varianza y la desviación estándar. Finalmente, se provee un ejemplo numérico para ilustrar cómo calcular probabilidades usando una distribución binomial.
Este documento describe las distribuciones de probabilidad discretas. Explica que estas distribuciones asignan probabilidades a resultados discretos o de conteo de variables aleatorias. Describe la función de probabilidad para variables discretas y provee ejemplos como la distribución binomial para experimentos con dos resultados posibles. También introduce la distribución hipergeométrica para muestras aleatorias sin reposición de una población clasificada en dos categorías.
Este documento presenta la distribución binomial. Explica que se usa para situaciones con dos resultados posibles, como si un evento ocurre o no. Define las propiedades de un experimento de Bernoulli y cómo se usa la fórmula binomial para calcular probabilidades. También cubre medidas como la media, varianza y desviación estándar para la distribución binomial.
Este documento trata sobre variables aleatorias y funciones de probabilidad. Explica las definiciones de variables aleatorias discretas y continuas, y cómo calcular la esperanza matemática y varianza para ambos tipos. Luego, cubre distribuciones de probabilidad discretas como la binomial, Poisson y hipergeométrica, incluyendo sus fórmulas y cómo usar tablas de probabilidad.
El documento presenta información sobre tres distribuciones de probabilidad: normal, binomial y Poisson. Describe las características y fórmulas de cada una. Incluye ejemplos y ejercicios resueltos sobre cómo calcular probabilidades usando estas distribuciones.
La distribución binomial describe experimentos con dos posibles resultados (éxito o fracaso) que se repiten un número fijo de veces (n). La probabilidad de éxito es la misma para cada repetición y las repeticiones son independientes. La distribución binomial se caracteriza por el número de repeticiones n, el número de éxitos x, y la probabilidad de éxito p en cada repetición. Se usa para modelar muchos fenómenos del mundo real como encuestas de opinión o pruebas clínicas.
Este documento describe diferentes tipos de variables aleatorias discretas y continuas. Explica que una variable aleatoria puede ser discreta, tomando valores numéricos finitos, o continua, tomando valores en un intervalo infinito. Luego define distribuciones de probabilidad como binomial, Poisson, normal y otras, y proporciona ejemplos de cómo modelar diferentes procesos aleatorios usando estas distribuciones. Finalmente, discute aproximaciones entre distribuciones discretas y continuas.
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discreta, incluyendo distribuciones binomiales, de Poisson y normales. Explica que una distribución discreta asigna probabilidades a valores discretos o contables de una variable aleatoria. También proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular probabilidades usando estas distribuciones.
Este documento presenta información sobre diferentes tipos de distribuciones de probabilidad como la distribución de Poisson, binomial, geométrica, t-student y exponencial. Explica conceptos clave como media, varianza y desviación estándar. También proporciona detalles históricos sobre creadores de distribuciones como Jakob Bernoulli y Simeón Poisson. El objetivo es dar a conocer estas distribuciones y cómo aplicarlas.
Este documento presenta información sobre diferentes tipos de distribuciones de probabilidad como la distribución de Poisson, binomial, geométrica, t-student y exponencial. Explica conceptos clave como media, varianza y desviación estándar. También proporciona detalles históricos sobre creadores de distribuciones como Jakob Bernoulli y Simeón Poisson. El objetivo es dar a conocer estas distribuciones y cómo aplicarlas.
Este documento presenta información sobre diferentes tipos de distribuciones de probabilidad como la distribución de Poisson, binomial, geométrica, t-student y exponencial. Explica conceptos clave como media, varianza y desviación estándar. También proporciona detalles históricos sobre creadores de estas distribuciones como Jakob Bernoulli y cómo se aplican estos conceptos estadísticos.
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones estadísticas, incluyendo: 1) la distribución normal, que tiene forma de campana y se utiliza para modelar muchos fenómenos naturales; 2) la distribución binomial, que describe experimentos con dos resultados posibles; y 3) la distribución de Poisson, que modela el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio.
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones estadísticas, incluyendo: 1) la distribución normal, que tiene forma de campana y se utiliza para modelar muchos fenómenos naturales; 2) la distribución binomial, que describe experimentos con dos resultados posibles; y 3) la distribución de Poisson, que modela el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio.
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad, incluyendo distribuciones discretas como la binomial y de Poisson, y distribuciones continuas como la uniforme y normal. Explica conceptos clave como función de densidad de probabilidad y parámetros como la media y varianza. Además, proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular probabilidades usando cada tipo de distribución.
Este documento presenta un curso práctico de bioestadística con herramientas de Excel. Incluye información sobre el instructor Fabrizio Marcillo Morla y sus antecedentes académicos y laborales. Luego, cubre conceptos clave como distribuciones de probabilidad, incluyendo distribuciones binomiales y normales. Explica cómo calcular la media, varianza y desviación estándar para una distribución binomial, y cómo usar tablas y funciones de Excel para trabajar con distribuciones normales.
Este documento describe distribuciones de probabilidad discretas. Explica que son aquellas donde las variables asumen un número limitado de valores y menciona ejemplos como el número de años de estudio. También describe la distribución binomial, hipergeométrica y de Bernoulli como casos particulares de distribuciones discretas y proporciona fórmulas y propiedades de estas distribuciones. Finalmente, incluye un ejemplo numérico para ilustrar el cálculo de probabilidades usando la distribución binomial.
Este documento proporciona una introducción a las distribuciones de probabilidad. Explica que una distribución de probabilidad lista los valores posibles de una variable aleatoria y sus probabilidades asociadas. Describe dos tipos principales de distribuciones: discretas, donde la variable toma valores separados, y continuas. Luego, ofrece ejemplos detallados de las distribuciones binomial, de Poisson y hipergeométrica, incluidos cálculos de probabilidades.
El documento describe conceptos básicos de estadística como función de probabilidad, distribución de probabilidad, variables aleatorias discretas y continuas, esperanza matemática, varianza, distribuciones binomial, de Poisson y normal. Explica que una distribución de probabilidad indica los valores posibles de un experimento y su probabilidad, y que puede ser generada por variables aleatorias discretas o continuas.
Este documento trata sobre distribuciones de probabilidad. Introduce conceptos como variable aleatoria, función de probabilidad, función de distribución y parámetros como media, varianza y desviación típica. Explica en detalle la distribución binomial, incluyendo su función de probabilidad, parámetros y cómo determinar si una variable sigue esta distribución o no.
Similar a Distribuci%c3%93 n%20de%20probabilidad%20discretas2 (20)
El documento presenta un proyecto de diseño empresarial para una librería y papelería llamada "Mis Libros y Algo Más, C.A." en Maturín, Venezuela. La empresa busca satisfacer las necesidades de sus clientes en papelería y libros de lectura de alta calidad. El proyecto describe la misión, visión, objetivos, estructura organizacional, financiamiento y análisis DAFO de la empresa.
El documento presenta un proyecto de diseño empresarial para una librería y papelería llamada "Mis Libros y Algo Más, C.A." en Maturín, Venezuela. La empresa busca satisfacer las necesidades de sus clientes en papelería y libros de lectura con productos y servicios de alta calidad. El proyecto describe la misión, visión, objetivos, estructura organizacional, financiamiento y análisis FODA de la empresa.
Inversiones José Gregorio Miquilena, C.A. es una empresa de servicios de construcción y mantenimiento en el área petrolera en Monagas, Venezuela. La empresa ofrece servicios civiles, mecánicos, eléctricos e instrumentación y planea expandirse a nivel nacional. La empresa está organizada por un gerente general y superintendentes que supervisan diferentes áreas como administración, recursos humanos y ejecución de proyectos.
Inversiones José Gregorio Miquilena, C.A. es una empresa de servicios de construcción y mantenimiento en el área petrolera en Monagas, Venezuela. La empresa ofrece servicios civiles, mecánicos, eléctricos e instrumentación y planea expandirse a nivel nacional. La empresa está organizada por un gerente general y superintendentes de áreas con el objetivo de satisfacer a los clientes y operar de manera segura y responsable con el medio ambiente.
Este documento describe el proceso de fabricación de vidrio y la importancia de la calidad y productividad. Explica que el vidrio se produce fundiendo arena, dolomita, caliza, soda caustica y chatarra a altas temperaturas. La calidad depende de los parámetros físico-químicos de las materias primas. La productividad mide la relación entre el vidrio producido y las materias primas usadas, y mejorarla optimiza los recursos y reduce costos. Presenta diagramas del proceso de fabricación de laminas de vidrio.
Este documento describe los procesos involucrados en la fabricación de vidrio, incluyendo la fusión de las materias primas (arena, dolomita, caliza y soda caustica) a altas temperaturas, y cómo la calidad del vidrio depende de la composición química de las materias primas. También explica que la productividad de la empresa es fundamental para analizar la relación entre el producto (laminas de vidrio) y las materias primas, y que métodos como el estudio de métodos y la medición del trabajo pueden usarse para optimizar los
Este documento describe los conceptos de empresa, calidad y calidad total. Explica que una empresa es una entidad económica que produce bienes o servicios para satisfacer necesidades humanas. Describe los tipos de empresas según su propiedad, tamaño y actividad principal. Define la calidad como las propiedades inherentes a un producto o servicio que satisfacen las necesidades de los clientes. Define la calidad total como un sistema de gestión empresarial orientado a la mejora continua que incluye el control y aseguramiento de la calidad.
LA PEDAGOGIA AUTOGESTONARIA EN EL PROCESO DE ENSEÑANZA APRENDIZAJEjecgjv
La Pedagogía Autogestionaria es un enfoque educativo que busca transformar la educación mediante la participación directa de estudiantes, profesores y padres en la gestión de todas las esferas de la vida escolar.
La Unidad Eudista de Espiritualidad se complace en poner a su disposición el siguiente Triduo Eudista, que tiene como propósito ofrecer tres breves meditaciones sobre Jesucristo Sumo y Eterno Sacerdote, el Sagrado Corazón de Jesús y el Inmaculado Corazón de María. En cada día encuentran una oración inicial, una meditación y una oración final.
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
2. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
Toda distribución de probabilidad es generada por una
VARIABLE (porque puede tomar diferentes valores)
ALEATORIA (porque el valor tomado no puede ser
predicho antes del experimento).
4. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
EN ESTADISTICA APLICADA, LA DISTRIBUCIÓN DE
PROBABILIDAD DE UNA VARIABLE ALEATORIA ES
UNA FUNCIÓN QUE ASIGNA A CADA SUCESO DEFINIDO
SOBRE LA VARIABLE ALEATORIA LA PROBABILIDAD DE QUE
DICHO SUCESO OCURRA.
5. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
LAS DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
DISCRETAS ESTÁ DEFINIDA SOBRE EL CONJUNTO DE
TODOS LOS SUCESOS, CADA UNO DE LOS SUCESOS ES EL
RANGO DE VALORES DE LA VARIABLE ALEATORIA
7. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
VARIABLE ALEATORIA DISCRETA :SON VARIABLES
ALEATORIAS CON UN RANGO FINITO (O INFITO CONTABLE).
Puede tomar sólo ciertos valores diferentes que son el
resultado de la cuenta de alguna característica de interés.
VARIABLE ALEATORIA CONTINUA :
SON VARIABLES QUE PUEDEN ASUMIR CUALQUIER VALOR
EN UN INTERVALO O CONJUNTO DE INTERVALO.
8. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
LA DISTRIBUCIÓN DE UNA VARIABLE X SE DEFINE COMO
UNA DESCRIPCIÓN DEL CONJUNTO DE VALORES POSIBLES
DE X, JUNTO CON LA PROBABILIDAD ASOCIADA CON CADA
UNO DE ESTOS VALORES.
PARA UNA VARIABLE ALEATORIA DISCRETA LA
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD SE DESCRIBE MEDIANTE
UNA FUNCIÓN DE PROBABILIDAD, REPRESENTADA POR f(x).
DONDE ESTA FUNCIÓN DEFINE LA PROBABILIDAD DE
OCURRENCIA DE CADA VALOR DE LA VARIABLE ANALIZADA.
9. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
CARACTERISTICA DE UNA DISTRIBUCIÓN DE
PROBABILIDAD:
LA PROBABILIDAD DE UN RESULTADO ES UN RESULTADO
SIEMPRE DEBE ESTAR ENTRE 0 Y 1. LA SUMA DE TODOS
LOS RESULTADOS MUTUAMENTE EXCLUYENTES SIEMPRE
ES 1.
10. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
EJEMPLO 1
CONSIDERE UN EXPERIMENTO ALEATORIO EN EL QUE SE
LANZA TRES VECES UNA MONENA. SEA X EL NÚMERO DE
CARAS.
Sea:
X = el número de caras.
H = el resultado de obtener una cara
T = el de obtener una cruz.
11. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
EJEMPLO 1
Espacio muestral = {TTT, TTH, THT, THH, HTT, HTH, HHT, HHH}
El resultado será:
“cero caras” 1 vez,
“una cara” 3 veces,
“dos caras” 3 veces
“tres caras” 1 vez
Por tanto X= 0, 1, 2, 3
La variable X definida en este
experimento, es una variable
aleatoria.
14. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
FUNCIÓN DE PROBABILIDAD (V. DISCRETAS)
ASIGNA A CADA POSIBLE VALOR DE UNA VARIABLE
DISCRETA SU PROBABILIDAD. Se debe tener presente los
conceptos de frecuencia relativa y diagrama de barras.
EJEMPLO 3:
Número de caras al lanzar 3 monedas.
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
0 1 2 3
15. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
FUNCIÓN DE PROBABILIDAD (V. DISCRETAS)
ES LA FUNCIÓN QUE ASOCIA A CADA VALOR DE UNA
VARIABLE, LA PROBABILIDAD ACUMULADA DE LOS VALORES
INFERIORES O IGUALES.
SE DEBE CONSEVIR COMO LA GENERACIÓN DE LAS
FRECUENCIAS ACUMULADAS. DIAGRAMA INTEGRAL.
16. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
FUNCIÓN DE PROBABILIDAD (V. DISCRETAS)
A LOS VALORES EXTREMADAMENTE BAJOS LES
CORRESPONDEN VALORES DE LA FUNCIÓN DE
DISTRIBUCIÓN CERCANOS A CERO.
A LOS VALORES EXTREMADAMNETE ALTOS LES
CORRESPONDEN VALORES DE LA FUNCIÓN DE
DISTRIBUCIÓN CERCARNOS A UNO.
17. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
MEDIA DE UNA DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD
LA MEDIA O ESPERANZA MATEMÁTICA ES UNA MEDIDA DE
LOCALIZACIÓN, QUE INDICA EL VALOR ALREDEDOR DEL
CUAL FLUCTÚA LA VARIABLE ALEATORIA; SI ESTA ES
CONTINUA, LA MEDIDA SE DEFINE COMO:
µ = E(X) = Σ[x*P(X)]
19. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
EJEMPLO 4:
Una persona vende autos nuevos para una empresa.
Generalmente negocia el mayor número de autos los
sábados. Ha establecido la siguiente distribución de
probabilidad para el numero de autos que espera vender en
un sábado en particular:
21. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
EJEMPLO 4 (continuación):
1. ¿Qué tipo de distribución es esta?
2. En un sábado común, ¿Cuántos autos desea vender?
3. ¿Cuál es la varianza de la distribución?
22. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
EJEMPLO 4 (continuación):
Es una distribución de probabilidad discreta
(las respuestas son mutuamente excluyentes).
El numero medio de autos vendidos:
µ = Σ[x*P(X)]=0(0.1) +1(0.2)+ 2(0.3)+ 3(0.3)+4(0.1)=2.1
23. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
EJEMPLO 4 (continuación):
NÚMEROS DE
AUTOS VENDIDOS
X
PROBABILIDAD
P(X)
X.P(X)
0 0.10 0.00
1 0.20 0.20
2 0.30 0.60
3 0.30 0.90
4 010 0.40
Total 1.00 2.10
24. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
EJEMPLO 4 (continuación):
NÚMEROS DE
AUTOS VENDIDOS
X
PROBABILIDAD
(PX)
X.P(X)
0 0.10 0.00
1 0.20 0.20
2 0.30 0.60
3 0.30 0.90
4 010 0.40
Total 1.00 E(X) =2.10
26. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
LA DISTRIBUCIÓN BINOMINAL SE UTILIZA EN SITUACIONES
CUYA SOLUCIÓN TIENE DOS POSIBLES RESULTADOS.
Por ejemplo:
Al nacer un/a bebé puede ser varón o hembra.
En el deporte un equipo puede ganar o perder.
En pruebas de cierto o falso sólo hay dos alternativas.
27. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
TAMBIÉN SE UTILIZA CUANDO EL RESULTADO SE PUEDE
REDUCIR A DOS OPCIONES.
Por ejemplo:
Un tratamiento médico puede ser efectivo o inefectivo.
La meta de producción o ventas del mes se pueden o no
lograr.
En pruebas de selección múltiple, aunque hay cuatro o
cinco alternativas, se pueden clasificar como correcta o
incorrecta.
Estos ejemplos se pueden considerar como
“experimentos de Bernoulli”
28. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
PROPIEDADES DE UN EXPERIMENTO DE
BERNOULLI
1 - En cada prueba del experimento sólo hay dos posibles
resultados: éxitos o fracasos.
2 - El resultado obtenido en cada prueba es independiente de
los resultados obtenidos en pruebas anteriores.
29. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
PROPIEDADES DE UN EXPERIMENTO DE
BERNOULLI
3 - La probabilidad de un suceso es constante, la
representamos por p, y no varía de una prueba a otra. La
probabilidad del complemento es 1- p y la representamos
por q .
Si repetimos el experimento n veces podemos obtener resultados para la
construcción de la distribución binomial.
30. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
La distribución de probabilidad binomial es un ejemplo
de distribución de probabilidad discreta.
Esta formada por una serie de experimentos de
Bernoulli. Los resutados de cada experimento son
mutuamente excluyentes.
Se requiere la siguiente información:
1 - la cantidad de pruebas n
2 - la probabilidad de éxitos p
3 - utilizar la función matemática.
31. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
LA FUNCIÓN P(x=k)
A continuación vemos La función de probabilidad de la
distribución Binomial, también denominada Función de
la distribución de Bernoulli:
k - es el número de aciertos.
n - es el número de experimentos.
p - es la probabilidad de éxito, como por ejemplo, que
salga "cara" al lanzar la moneda.
1-p - también se le denomina como “q ”
32. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
EJEMPLO 5
¿Cuál es la probabilidad de obtener 6 caras al lanzar una
moneda 10 veces?
El número de aciertos k es 6. Esto es x=6
El número de experimentos n son 10
La probabilidad de éxito p, es decir, que salga "cara" al
lanzar la moneda es 50% ó 0.50
La fórmula quedaría:
P (k = 6) = 0.205
Es decir, que la probabilidad de obtener 6 caras al lanzar 10
veces una moneda es de 20.5% .
33. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
LA MEDIA μ Y
DESVICIÓN ESTANDAR σ
Características de la distribución binomial
Media
= E(X) = n p
= 5 · 0.1 = 0.5
= 5 · 0.5 = 0.25
Desviación estándar
1
.
1
)
5
.
0
1
(
5
.
0
5
67
.
0
)
1
.
0
1
(
1
.
0
5
)
1
(
p
np
34. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
CONCLUYENDO SOBRE LA DISTRIBUCIÓN
BINOMIAL
La distribución binomial se forma de una serie de
experimentos de Bernoulli
La media (μ) en la distribución binomial se obtiene
con el producto de n x p
La desviación estándar (σ ) en la distribución
binomial se obtiene del producto de n x p x q.
El valor de que es el complemento de p y se obtiene
con 1 – p.
35. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
DISTRIBUCION HIPERGEOMETRICA
SE APLICA A LA TOMA DE MUESTRA SIN REPOSICIÓN DE
TAMAÑO n SOBRE UNA POBLACIÓN DE TAMAÑO N, CUYOS
ELEMENTOS SON CLASIFICADOS EN DOS CATEGORÍAS:
DEFECTUOSOS (N1) Y NO DEFECTUOSOS (N-N1).
N1
36. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
DISTRIBUCION HIPERGEOMETRICA
1 1
N N
( , , ) ( ) ( 0,1,..., )
N
x n x
H n N A P X x x n
N
n
• N Tamaño de la población
• N1 Número total de casos exitosos en la población
• x Número de éxitos que interesan (0,1,2,3,...)
• n Tamaño de la muestra
• C Símbolo de combinatoria
38. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
EJEMPLO 6
En una línea durante un turno se ensamblaron 50 aparatos
de DVDs (N=50). Funcionaron sin problemas 40 (N1 =40) y
10 tuvieron al menos un defecto. Se selecciona al azar una
muestra de 5 (n=5). Utilizando la distribución híper
geométrica ¿Cuál es la probabilidad que tres (x=3) de los
cinco operarán sin problemas?
Solución: N=50; N1 = 40;x= 3; n= 5
P(X=3) = 0.210
41. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
DISTRIBUCIÓN DE POISSON
También se denomina de sucesos raros.
Se obtiene como aproximación de una distribución
binomial con la misma media, para ‘n grande’ (n>30) y ‘p
pequeño’ (p<0,1).en este caso, λ =np
Queda caracterizada por un único parámetro λ (lambda),
que es a su vez su media y varianza.
42. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
DISTRIBUCIÓN DE POISSON
Distribución de Probabilidad Discreta
( )
!
x
e
p X x
x
Propiedades de la distribución Poisson
Promedio
Varianza
Desviación Estándar
2
43. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
DISTRIBUCIÓN DE POISSON
Propiedades de la distribución Poisson
En este tipo de experimentos los éxitos buscados se
expresan por unidad de área, tiempo, pieza, otros,:
# de defectos de una tela por m2
# de aviones que aterrizan en un aeropuerto por día,
hora, minuto, etc.
# de bacterias por cm2 de cultivo
# de llamadas telefónicas a un conmutador por hora,
minuto, etc.
# de llegadas de barcos a un puerto por día, otros.
44. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
EJEMPLO 7
En la inspección de hojalata producida por un proceso
electrolítico continuo, se identifican 0.2 imperfecciones en
promedio por minuto. Determine las probabilidades de
identificar a) una imperfección en 3 minutos, b) al menos
dos imperfecciones en 5 minutos, c) cuando más una
imperfección en 15 minutos.
Solución: a)
x = variable que nos define el número de imperfecciones en
la hojalata por cada 3 minutos = 0, 1, 2, 3, ...., etc., etc.
λ = 0.2 x 3 = 0.6 imperfecciones en promedio por cada 3
minutos en la hojalata
45. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
EJEMPLO 7 (continuación)
e-0.60.61
1!
= 0.329307
( 1)
!
x
e
p X
x
Solución: b)
x = variable que nos define el número de imperfecciones
en la hojalata por cada 5 minutos = 0, 1, 2, 3, ...., etc.
µ = 0.2 x 5 =1 imperfección en promedio por cada 5
minutos en la hojalata.
46. DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD DISCRETAS
EJEMPLO 7 (continuación)
Solución: c)
x = variable que nos define el número de
imperfecciones en la hojalata por cada 15 minutos = 0, 1,
2, 3, ....., etc., etc.
µ= 0.2 x 15 = 3 imperfecciones en promedio por cada
15 minutos en la hojalata