Distribuciondes de probabilidad

1. DISTRIBUCIÓN BERNOULLI
En la distribución Bernoulli se define a la variable aleatoria x así: si el experimento
propicia “éxito”, entonces x=1. De lo contrario x=0. De ahí que x sea una variable aleatoria
discreta. Una función de masa de probabilidad p(x) definida por:
p(0)= p(x=0)=1-p
p(1)= p(x=1)=p
DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
Todo el lote. Devuelve el menor valor cuya distribución binomial acumulativa es menor o
igual que un valor de criterio. Utilice esta función en aplicaciones de control de calidad. Por
ejemplo, use BINOM.CRIT para determinar el mayor número de piezas defectuosas que
una cadena de montaje pueda producir sin tener por ello que rechazar
BINOM.CRIT(ensayos; prob_éxito; alfa)
Ensayos es el número de ensayos Bernoulli.
Prob_éxito es la probabilidad de éxito en cada ensayo.
Alfa es el valor del criterio.
Formula:
b (x; n, p)= (nx) pn (1-p) n-n
DISTRIBUCIÓN DE POISSON
Devuelve la distribución de Poisson. Una de las aplicaciones comunes de la distribución de
Poisson es la predicción del número de eventos en un determinado período de tiempo,
como por ejemplo, el número de automóviles que se presenta a una zona de peaje en el
intervalo de un minuto.

2. Donde:
X= es el número de eventos.
Media= es el valor numérico esperado.
Acumulado=es un valor lógico que determina la forma de la distribución de probabilidad
devuelta. Si el argumento acumulado es VERDADERO, POISSON devuelve la
probabilidad de Poisson de que un evento aleatorio ocurra un número de veces
comprendido entre 0 y x inclusive; si el argumento acumulado es FALSO, la función
devuelve la probabilidad de Poisson de que un evento ocurra exactamente x veces.
p(0)= p(x=0)=1-p
p(1)= p(x=1)=p
la media de esµ x=(p.x)
DISTRIBUCIÓN NORMAL
Devuelve el inverso de la distribución acumulativa normal para la media y desviación
estándar especificadas.
Sintaxis
DISTR.NORM.INV(probabilidad; media;desviación estándar)
Probabilidad es una probabilidad correspondiente a la distribución normal.
Media es la media aritmética de la distribución.
Desviación estándar es la desviación estándar de la distribución.
Formula: (x, µ, desv. estándar) = p

3. DISTRIBUCIÓN GAMMA
Devuelve la probabilidad de una variable aleatoria siguiendo una distribución gamma.
Utilice esta función para estudiar variables cuya distribución podría ser asimétrica. La
distribución gamma es de uso corriente en análisis de las colas de espera.
Sintaxis
DISTR.GAMMA(x; alfa;beta;acumulado)
X es el valor en el que se desea evaluar la distribución.
Alfa es un parámetro de la distribución.
Beta es un parámetro de la distribución. Si beta = 1, DISTR.GAMMA devuelve la
probabilidad de una variable aleatoria siguiendo una distribución gamma estándar.
Acumuladoes un valor lógico que determina la forma de la función. si el argumento
acumulado es verdadero, distribución Gamma devuelve la función de distribución
acumulativa; si es falso, devuelve la función de densidad de probabilidad.
f(x;α; β)