Este documento describe varias distribuciones de probabilidad comúnmente usadas en estadística. Introduce la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Explica cómo cada una se define, sus parámetros y cómo calcular la media y varianza. También proporciona ejemplos para ilustrar el uso de estas distribuciones.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad comúnmente usadas en estadística, incluyendo la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y T de Student. Explica las características clave de cada distribución como sus parámetros, funciones de probabilidad asociadas, y cómo calcular medidas como la media y varianza.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad comúnmente usadas en estadística, incluyendo la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y T de Student. Define cada distribución y explica sus parámetros clave, funciones de probabilidad, media y varianza. También proporciona ejemplos para ilustrar cómo modelar diferentes tipos de datos usando estas distribuciones.
Las distribuciones de probabilidad discutidas incluyen la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución lognormal, la distribución gamma y la distribución de Weibull. Cada una describe la probabilidad de eventos discretos o continuos bajo ciertas condiciones y parámetros.
Si quiere descargar la presentación, dirijase a:
http://probestunalmzl.wikispaces.com/temario
Le agradecería si me reporta los errores que encuentre en la diapositiva (daalvarez arroba unal punto edu punto co)
Este documento introduce conceptos básicos de estadística como variables aleatorias discretas y continuas, función de distribución de probabilidad, esperanza matemática, varianza y desviación estándar. Luego describe distribuciones de probabilidad discretas como Bernoulli, binomial, geométrica y Poisson, así como distribuciones continuas como uniforme, exponencial y normal. Finalmente concluye que la estadística se divide en descriptiva e inferencial para analizar y resumir datos de poblaciones y muestras.
Este documento presenta un resumen de trabajo sobre distribuciones de probabilidad realizado por un estudiante llamado Oscar Torres Rivera para su clase de Estadística impartida por el profesor Gerardo Edgar Mata Ortiz. El trabajo explica seis distribuciones comunes: Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t-student.
Las distribuciones Bernoulli, binomial y de Poisson describen el número de éxitos o eventos que ocurren. La distribución normal describe variables continuas simétricas. La distribución gamma modela variables continuas con asimetría positiva. La distribución t se usa para estimar medias cuando las desviaciones estándar se desconocen.
Este documento describe conceptos básicos de variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Explica variables aleatorias discretas y continuas, y cómo se describen mediante funciones de masa de probabilidad, densidad de probabilidad y distribución acumulada. También cubre características como el valor esperado y la varianza, y proporciona ejemplos prácticos.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad comúnmente usadas en estadística, incluyendo la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y T de Student. Explica las características clave de cada distribución como sus parámetros, funciones de probabilidad asociadas, y cómo calcular medidas como la media y varianza.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad comúnmente usadas en estadística, incluyendo la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y T de Student. Define cada distribución y explica sus parámetros clave, funciones de probabilidad, media y varianza. También proporciona ejemplos para ilustrar cómo modelar diferentes tipos de datos usando estas distribuciones.
Las distribuciones de probabilidad discutidas incluyen la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución lognormal, la distribución gamma y la distribución de Weibull. Cada una describe la probabilidad de eventos discretos o continuos bajo ciertas condiciones y parámetros.
Si quiere descargar la presentación, dirijase a:
http://probestunalmzl.wikispaces.com/temario
Le agradecería si me reporta los errores que encuentre en la diapositiva (daalvarez arroba unal punto edu punto co)
Este documento introduce conceptos básicos de estadística como variables aleatorias discretas y continuas, función de distribución de probabilidad, esperanza matemática, varianza y desviación estándar. Luego describe distribuciones de probabilidad discretas como Bernoulli, binomial, geométrica y Poisson, así como distribuciones continuas como uniforme, exponencial y normal. Finalmente concluye que la estadística se divide en descriptiva e inferencial para analizar y resumir datos de poblaciones y muestras.
Este documento presenta un resumen de trabajo sobre distribuciones de probabilidad realizado por un estudiante llamado Oscar Torres Rivera para su clase de Estadística impartida por el profesor Gerardo Edgar Mata Ortiz. El trabajo explica seis distribuciones comunes: Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t-student.
Las distribuciones Bernoulli, binomial y de Poisson describen el número de éxitos o eventos que ocurren. La distribución normal describe variables continuas simétricas. La distribución gamma modela variables continuas con asimetría positiva. La distribución t se usa para estimar medias cuando las desviaciones estándar se desconocen.
Este documento describe conceptos básicos de variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Explica variables aleatorias discretas y continuas, y cómo se describen mediante funciones de masa de probabilidad, densidad de probabilidad y distribución acumulada. También cubre características como el valor esperado y la varianza, y proporciona ejemplos prácticos.
Este documento presenta diferentes tipos de distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, y la distribución gamma. Define cada distribución y proporciona fórmulas y ejemplos para ilustrar sus propiedades fundamentales.
Este documento describe conceptos básicos de probabilidad y estadística como variables aleatorias, funciones de probabilidad, distribuciones de probabilidad discretas y continuas. Explica las distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson y normal, incluyendo sus parámetros y usos comunes. También cubre conceptos como valor esperado, varianza, tipificación y cómo la distribución normal emerge de estimaciones muestrales a pesar de la distribución original de los datos.
Este documento presenta definiciones y descripciones de varias distribuciones de probabilidad importantes como la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución gamma y la distribución t de Student. Cada una se describe en uno o dos párrafos detallando sus características fundamentales y cómo modelan diferentes tipos de fenómenos aleatorios.
Este documento presenta conceptos básicos sobre distribuciones de probabilidad, incluyendo distribuciones binomial, normal y tablas Z. Explica las características y propiedades de estas distribuciones, así como cómo calcular probabilidades y valores críticos utilizando tablas o funciones en Excel.
Este documento resume tres distribuciones de probabilidad: binomial, Poisson y normal. La distribución binomial describe eventos de "éxito/fracaso" que ocurren en una serie de ensayos independientes con la misma probabilidad de éxito. La distribución de Poisson modela eventos aleatorios que ocurren continuamente en el tiempo o espacio. La distribución normal es ampliamente utilizada y aproxima la distribución binomial para grandes valores de n. El documento también presenta fórmulas clave como funciones de probabilidad y generadoras de momentos para cada distribución.
El documento resume varias distribuciones de probabilidad importantes como la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución gamma y la distribución t-student. Para cada distribución, se define brevemente y se proporciona un ejemplo ilustrativo. El documento explica cuándo es apropiado usar cada distribución y cómo modelar diferentes tipos de fenómenos aleatorios.
Este documento presenta diferentes funciones de densidad de probabilidad (FDP), incluyendo la uniforme, beta, exponencial, normal y lognormal. Explica sus propiedades, cómo modelar diferentes fenómenos con ellas y cómo calcular probabilidades usando MATLAB y Excel.
Este documento presenta conceptos básicos de distribuciones de probabilidad, incluyendo variables aleatorias discretas y continuas. Explica las distribuciones binomial, de Poisson, normal y geométrica, definiendo sus funciones de probabilidad y propiedades clave como la media y varianza. También incluye un ejemplo numérico para ilustrar el cálculo de estas medidas en una variable aleatoria discreta.
La distribución triangular tiene 3 parámetros (a, b, c) que representan el límite inferior, el modo y el límite superior. La función de densidad y distribución acumulada asumen diferentes formas dependiendo de si el valor está entre a y b, o entre b y c. La media es (a+b+c)/3 y la varianza depende de los parámetros.
Este documento presenta resúmenes breves de varias distribuciones de probabilidad comunes, incluidas las distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson, normal y t-Student. Explica los conceptos clave de cada distribución, como los parámetros involucrados y cómo modelan diferentes tipos de fenómenos aleatorios.
Variables aleatorias discretas y continuascolcaxsiempre
Este documento describe las variables aleatorias discretas y continuas. Explica que una variable aleatoria es una función cuyos valores son los resultados numéricos posibles de un experimento estadístico. Las variables discretas toman valores en conjuntos numerables, mientras que las continuas toman valores en intervalos de números reales. También define las funciones de probabilidad, densidad y distribución para ambos tipos de variables, las cuales describen la asignación de probabilidades a los valores de la variable.
Este documento introduce varias distribuciones de probabilidad comúnmente usadas, incluyendo la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y T de Student. Define cada distribución y explica sus propiedades fundamentales como la media, varianza y funciones de densidad de probabilidad.
El documento presenta los conceptos básicos de las variables aleatorias y los modelos probabilísticos. Explica las funciones de probabilidad, densidad y distribución para variables discretas y continuas. Describe las distribuciones de Bernoulli, binomial, normal y Poisson, así como sus propiedades y usos. Finalmente, introduce las distribuciones asociadas a la normal como la chi cuadrada, t de Student y F de Snedecor.
Este documento presenta resúmenes breves de varias distribuciones de probabilidad comunes, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución gamma y la distribución t de Student. Explica los parámetros clave y aplicaciones de cada distribución.
Procesos industriales área manufacturaYovana Marin
Este documento proporciona información sobre varias distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución gamma y la distribución t de Student. Define cada distribución y proporciona ejemplos para ilustrar sus características y cómo se pueden usar para modelar diferentes tipos de datos.
El documento resume varias distribuciones de probabilidad importantes, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución de Weibull, la distribución gamma y la distribución t-Student. Cada distribución se describe brevemente con sus propiedades fundamentales.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo la distribución gamma, exponencial, Erlang y Weibull. Explica las funciones de densidad de probabilidad de cada distribución y provee ejemplos numéricos para ilustrar su uso en problemas de ingeniería y ciencias.
Este documento presenta conceptos básicos sobre probabilidad y distribuciones de probabilidad. Define variables aleatorias discretas y continuas, y describe distribuciones discretas como la binomial, geométrica, hipergeométrica y Poisson. También cubre distribuciones continuas como la uniforme, normal, exponencial y t-student. Finalmente, presenta un estudio de caso sobre el uso de la distribución normal para evaluar los resultados de una prueba de depresión administrada a personas sin hogar.
El documento presenta diferentes distribuciones de probabilidad como la binomial, Poisson, normal y gamma. Explica que la distribución binomial mide el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes. La distribución de Poisson se usa cuando la probabilidad de un evento es constante en intervalos de tiempo o espacio. La distribución normal es importante porque muchas variables naturales la siguen. Finalmente, la distribución gamma generaliza la exponencial y representa la suma de variables aleatorias exponenciales.
Ruby's Diner will donate 20% of all food and beverage sales between 5-9pm on May 9th, 2013 to Con3 Jacks Las Vegas Youth Basketball Tournament, if customers present a flyer. Flyers must be distributed before the event, and cannot be distributed at the restaurant during the fundraiser. Purchases with gift cards will not qualify, and other discounts cannot be used.
Bangalore, located in southern India, is the capital of the state of Karnataka. It is one of the fastest growing cities in India, known as the "Silicon Valley of India" due to its role as the nation's leading information technology exporter. Bangalore has a population of over 8 million people and its economy is primarily based around high-tech industry and manufacturing.
Este documento presenta diferentes tipos de distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, y la distribución gamma. Define cada distribución y proporciona fórmulas y ejemplos para ilustrar sus propiedades fundamentales.
Este documento describe conceptos básicos de probabilidad y estadística como variables aleatorias, funciones de probabilidad, distribuciones de probabilidad discretas y continuas. Explica las distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson y normal, incluyendo sus parámetros y usos comunes. También cubre conceptos como valor esperado, varianza, tipificación y cómo la distribución normal emerge de estimaciones muestrales a pesar de la distribución original de los datos.
Este documento presenta definiciones y descripciones de varias distribuciones de probabilidad importantes como la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución gamma y la distribución t de Student. Cada una se describe en uno o dos párrafos detallando sus características fundamentales y cómo modelan diferentes tipos de fenómenos aleatorios.
Este documento presenta conceptos básicos sobre distribuciones de probabilidad, incluyendo distribuciones binomial, normal y tablas Z. Explica las características y propiedades de estas distribuciones, así como cómo calcular probabilidades y valores críticos utilizando tablas o funciones en Excel.
Este documento resume tres distribuciones de probabilidad: binomial, Poisson y normal. La distribución binomial describe eventos de "éxito/fracaso" que ocurren en una serie de ensayos independientes con la misma probabilidad de éxito. La distribución de Poisson modela eventos aleatorios que ocurren continuamente en el tiempo o espacio. La distribución normal es ampliamente utilizada y aproxima la distribución binomial para grandes valores de n. El documento también presenta fórmulas clave como funciones de probabilidad y generadoras de momentos para cada distribución.
El documento resume varias distribuciones de probabilidad importantes como la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución gamma y la distribución t-student. Para cada distribución, se define brevemente y se proporciona un ejemplo ilustrativo. El documento explica cuándo es apropiado usar cada distribución y cómo modelar diferentes tipos de fenómenos aleatorios.
Este documento presenta diferentes funciones de densidad de probabilidad (FDP), incluyendo la uniforme, beta, exponencial, normal y lognormal. Explica sus propiedades, cómo modelar diferentes fenómenos con ellas y cómo calcular probabilidades usando MATLAB y Excel.
Este documento presenta conceptos básicos de distribuciones de probabilidad, incluyendo variables aleatorias discretas y continuas. Explica las distribuciones binomial, de Poisson, normal y geométrica, definiendo sus funciones de probabilidad y propiedades clave como la media y varianza. También incluye un ejemplo numérico para ilustrar el cálculo de estas medidas en una variable aleatoria discreta.
La distribución triangular tiene 3 parámetros (a, b, c) que representan el límite inferior, el modo y el límite superior. La función de densidad y distribución acumulada asumen diferentes formas dependiendo de si el valor está entre a y b, o entre b y c. La media es (a+b+c)/3 y la varianza depende de los parámetros.
Este documento presenta resúmenes breves de varias distribuciones de probabilidad comunes, incluidas las distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson, normal y t-Student. Explica los conceptos clave de cada distribución, como los parámetros involucrados y cómo modelan diferentes tipos de fenómenos aleatorios.
Variables aleatorias discretas y continuascolcaxsiempre
Este documento describe las variables aleatorias discretas y continuas. Explica que una variable aleatoria es una función cuyos valores son los resultados numéricos posibles de un experimento estadístico. Las variables discretas toman valores en conjuntos numerables, mientras que las continuas toman valores en intervalos de números reales. También define las funciones de probabilidad, densidad y distribución para ambos tipos de variables, las cuales describen la asignación de probabilidades a los valores de la variable.
Este documento introduce varias distribuciones de probabilidad comúnmente usadas, incluyendo la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y T de Student. Define cada distribución y explica sus propiedades fundamentales como la media, varianza y funciones de densidad de probabilidad.
El documento presenta los conceptos básicos de las variables aleatorias y los modelos probabilísticos. Explica las funciones de probabilidad, densidad y distribución para variables discretas y continuas. Describe las distribuciones de Bernoulli, binomial, normal y Poisson, así como sus propiedades y usos. Finalmente, introduce las distribuciones asociadas a la normal como la chi cuadrada, t de Student y F de Snedecor.
Este documento presenta resúmenes breves de varias distribuciones de probabilidad comunes, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución gamma y la distribución t de Student. Explica los parámetros clave y aplicaciones de cada distribución.
Procesos industriales área manufacturaYovana Marin
Este documento proporciona información sobre varias distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución gamma y la distribución t de Student. Define cada distribución y proporciona ejemplos para ilustrar sus características y cómo se pueden usar para modelar diferentes tipos de datos.
El documento resume varias distribuciones de probabilidad importantes, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución de Weibull, la distribución gamma y la distribución t-Student. Cada distribución se describe brevemente con sus propiedades fundamentales.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo la distribución gamma, exponencial, Erlang y Weibull. Explica las funciones de densidad de probabilidad de cada distribución y provee ejemplos numéricos para ilustrar su uso en problemas de ingeniería y ciencias.
Este documento presenta conceptos básicos sobre probabilidad y distribuciones de probabilidad. Define variables aleatorias discretas y continuas, y describe distribuciones discretas como la binomial, geométrica, hipergeométrica y Poisson. También cubre distribuciones continuas como la uniforme, normal, exponencial y t-student. Finalmente, presenta un estudio de caso sobre el uso de la distribución normal para evaluar los resultados de una prueba de depresión administrada a personas sin hogar.
El documento presenta diferentes distribuciones de probabilidad como la binomial, Poisson, normal y gamma. Explica que la distribución binomial mide el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes. La distribución de Poisson se usa cuando la probabilidad de un evento es constante en intervalos de tiempo o espacio. La distribución normal es importante porque muchas variables naturales la siguen. Finalmente, la distribución gamma generaliza la exponencial y representa la suma de variables aleatorias exponenciales.
Ruby's Diner will donate 20% of all food and beverage sales between 5-9pm on May 9th, 2013 to Con3 Jacks Las Vegas Youth Basketball Tournament, if customers present a flyer. Flyers must be distributed before the event, and cannot be distributed at the restaurant during the fundraiser. Purchases with gift cards will not qualify, and other discounts cannot be used.
Bangalore, located in southern India, is the capital of the state of Karnataka. It is one of the fastest growing cities in India, known as the "Silicon Valley of India" due to its role as the nation's leading information technology exporter. Bangalore has a population of over 8 million people and its economy is primarily based around high-tech industry and manufacturing.
Ruby's Diner located at Queen Ka'ahumanu Center in Maui will hold a fundraiser on March 15th from 7am to 10pm. 20% of all food and beverage sales when a flyer is presented will be donated to charity. Live music and booths from community groups will be available from 11am to 3pm at the Center Court. Take-out orders and purchases with gift cards do not qualify for the fundraiser but other discounts can be used. Flyers must be distributed before the event, not at the restaurant.
Share Australia - The Seven Most Important SharePoint Success FactorsRichard Harbridge
The document discusses seven factors for SharePoint success. It begins by emphasizing the importance of understanding requirements, limitations of the software, and accurate effort/schedule estimation to avoid poor outcomes. It stresses achieving buy-in from IT services and decision makers by mapping needs to technology benefits and communicating how SharePoint can add business value over time. The document also recommends prioritizing solutions, setting realistic expectations about the timeline, determining ROI through various analyses, and implementing governance through cross-functional teams to guide operations, development and support.
La distribución de Bernoulli describe la probabilidad de éxito o fracaso en un único experimento dicotómico. La distribución binomial se aplica a múltiples experimentos de Bernoulli independientes, mientras que la distribución de Poisson se usa para eventos raros cuando la distribución binomial no se puede aplicar. Otras distribuciones comunes incluyen la normal, gamma y t de Student.
Este documento presenta conceptos básicos sobre modelos probabilísticos. Introduce las nociones de variable aleatoria, función de probabilidad para variables discretas y densidad para variables continuas. Explica distribuciones como la binomial, de Poisson y normal, dando ejemplos de cada una. Finalmente, describe el proceso de tipificación para comparar valores de distribuciones diferentes.
Este documento presenta varias distribuciones de probabilidad importantes, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución gamma y la distribución t de Student. Define cada distribución y explica sus parámetros clave y cómo se usan para modelar experimentos aleatorios y calcular probabilidades.
Las distribuciones de probabilidad describen la probabilidad de que una variable aleatoria tome diferentes valores. Este documento describe distribuciones de probabilidad continuas y discretas, y analiza las distribuciones binomial y de Poisson, indicando cómo calcular la probabilidad de diferentes resultados y los parámetros que las caracterizan como la media y la desviación típica.
Este documento presenta información sobre diferentes distribuciones de probabilidad, incluyendo distribuciones Bernoulli, binomial, Poisson, normal, lognormal, gamma y Weibull. Define cada distribución y explica conceptos clave como la función de densidad de probabilidad y cómo se pueden usar estas distribuciones para modelar diferentes tipos de datos aleatorios.
El documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo la binomial, geométrica, hipergeométrica y de Poisson. La distribución binomial modela el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes. La distribución geométrica modela el número de ensayos necesarios para obtener el primer éxito. La distribución hipergeométrica se aplica a muestreos aleatorios sin reemplazo. Finalmente, la distribución de Poisson modela el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo dado una t
Este documento introduce varias distribuciones de probabilidad importantes como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Explica que cada distribución modela la probabilidad de resultados aleatorios en diferentes tipos de experimentos y que tienen aplicaciones estadísticas como realizar pruebas de hipótesis.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Explica las fórmulas y parámetros clave de cada distribución, así como ejemplos de su aplicación.
Este documento presenta una introducción a las variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Explica las diferencias entre variables aleatorias discretas y continuas, y describe varias distribuciones de probabilidad discretas como la binomial, geométrica, hipergeométrica y de Poisson. También cubre conceptos clave como el valor esperado y la varianza. Finalmente, introduce la distribución uniforme continua.
El documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad, incluyendo distribuciones continuas como la normal y exponencial, así como la distribución de Student. Explica que las distribuciones de probabilidad describen la probabilidad de posibles valores de variables aleatorias y que pueden ser continuas o discretas. También proporciona ejemplos y propiedades clave de cada distribución.
Este documento presenta resúmenes breves de varias distribuciones de probabilidad comunes, incluidas las distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson, normal y t-Student. Explica los conceptos clave de cada distribución, como los parámetros involucrados y cómo modelan diferentes tipos de fenómenos aleatorios.
El documento describe diferentes distribuciones de probabilidad como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal y gamma. La distribución de Bernoulli describe experimentos con dos resultados posibles, la binomial describe una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes, y la Poisson se usa para procesos de conteo con un promedio conocido. La distribución normal es común en fenómenos naturales y la gamma se usa para procesos de Poisson.
El documento resume diferentes distribuciones de probabilidad como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y T de Student. Explica cada una de estas distribuciones definiendo sus parámetros y cómo se utilizan para modelar diferentes tipos de fenómenos aleatorios como ensayos de Bernoulli, número de éxitos en una secuencia de ensayos, ocurrencia de eventos, variables asociadas a fenómenos naturales, variables con asimetría positiva y estimación de medias poblacionales con muestras pequeñas.
El documento describe varias distribuciones de probabilidad importantes como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Para cada distribución, se proporciona una breve definición y ejemplos ilustrativos. El documento parece ser apuntes de una clase sobre distribuciones de probabilidad.
Este documento describe las distribuciones normal y binomial. Explica que la distribución normal fue reconocida por primera vez por Abraham de Moivre y posteriormente desarrollada por Carl Friedrich Gauss. La distribución normal tiene parámetros μ y σ2 y es frecuentemente utilizada en aplicaciones estadísticas. La distribución binomial es una distribución discreta que mide el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes con probabilidad fija p.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad importantes, incluyendo la distribución binomial, hipergeométrica, Poisson, normal, t-student y chi cuadrada. Explica las propiedades y aplicaciones de cada distribución, así como ejemplos ilustrativos. Las distribuciones son herramientas estadísticas útiles para modelar una variedad de fenómenos aleatorios.
Este documento describe las distribuciones de probabilidad y la distribución de Bernoulli específicamente. Una distribución de probabilidad asigna probabilidades a los posibles resultados de una variable aleatoria y describe la probabilidad de eventos futuros. Un ensayo de Bernoulli tiene dos posibles resultados (éxito o fracaso) con probabilidades p y 1-p, respectivamente. Una variable aleatoria de Bernoulli toma valores 0 o 1 y sigue la distribución de Bernoulli con parámetro p.
Distribuciones de probabilidad continuaLIZBETH IZA
Este documento presenta un resumen de las distribuciones de probabilidad continuas más importantes, incluyendo la distribución normal, uniforme, exponencial, t de Student y chi cuadrado. Proporciona las funciones de densidad, propiedades y ejemplos para cada distribución. El objetivo es proveer una introducción básica a estas distribuciones comúnmente usadas en estadística.
Este documento presenta una introducción a los modelos probabilísticos. Explica conceptos como variable aleatoria, función de probabilidad, función de densidad y función de distribución para variables discretas y continuas. También introduce algunos modelos de variables aleatorias comunes como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y normal.
El documento describe conceptos básicos sobre distribuciones de probabilidad discretas y variables aleatorias. Explica que una variable aleatoria representa los posibles resultados de un experimento aleatorio y que su distribución de probabilidad especifica los valores que puede tomar y sus probabilidades asociadas. También introduce las distribuciones binomial y de Poisson como ejemplos de distribuciones discretas comúnmente usadas.
Este documento proporciona una introducción al programa estadístico Minitab. Explica que Minitab puede ejecutar funciones estadísticas básicas y avanzadas de una manera amigable para el usuario. También describe las características principales de Minitab como hojas de trabajo, ventanas de datos, ventanas de sesión y gráficas. Luego, guía al lector a través de un ejemplo práctico de cómo usar la herramienta estadística básica "Z de 1 muestra" en Minitab para
MANUAL DE PRUEBA DE HIPÓTESIS EN MINITAB Roza Meza
Este documento proporciona una introducción al programa estadístico Minitab. Explica que Minitab es un programa diseñado para realizar análisis estadísticos básicos y avanzados de manera amigable para el usuario. Además, describe algunas de las funciones principales de Minitab como hojas de trabajo, ventanas de datos y resultados, y herramientas para crear gráficas y generar informes. Finalmente, ofrece instrucciones básicas sobre cómo comenzar a utilizar algunas de las herramientas estadí
Este documento proporciona una introducción al uso del programa estadístico Minitab. Explica que Minitab permite realizar análisis estadísticos básicos y avanzados de manera amigable para el usuario. Además, describe las características principales del programa como hojas de trabajo, ventanas de datos y resultados, y herramientas para crear gráficas y generar informes. Finalmente, ofrece instrucciones paso a paso para realizar un ejercicio práctico utilizando la herramienta estadística Z de
La autora Rosa Helida Yaneth Meza Reyes presenta un documento sobre Estadística Aplicada a la Ingeniería para la Universidad Tecnológica de Torreón. El documento explora cómo los ingenieros pueden aplicar métodos estadísticos para resolver problemas, tomar decisiones informadas y mejorar procesos.
La autora Rosa Heñida Yaneth Meza Reyes presenta un documento sobre Estadística Aplicada a la Ingeniería para la Universidad Tecnológica de Torreón. El documento explora cómo aplicar conceptos estadísticos a problemas de ingeniería para analizar datos y tomar decisiones informadas.
Este documento presenta cuatro problemas de probabilidad que involucran distribuciones de Poisson. El primer problema calcula la probabilidad de que 3 ml de una solución con 6 partículas por ml contengan exactamente 15 partículas. El segundo determina la probabilidad de que una muestra de 5,000 piezas tenga cierto número defectuosas. El tercero calcula la probabilidad de que un blog reciba entre 12 y 20 visitas en 3 minutos. Y el cuarto encuentra la probabilidad de que una galleta contenga cierto número de chispas de chocolate cuando se agregaron 300 chispas
El balanced scorecard es una herramienta útil para la gestión estratégica que traduce la estrategia de una empresa en objetivos medibles a través de cuatro perspectivas: financiera, clientes, procesos internos y aprendizaje-crecimiento. Permite alinear los recursos de una organización hacia su estrategia y mejorar la comunicación de los objetivos a todo el personal. Uno de sus principales beneficios es convertir la estrategia en acciones concretas que impulsen el crecimiento sostenible y la creación de valor a largo plazo
Este documento presenta varios ejercicios y problemas relacionados con distribuciones binomiales en el contexto de probabilidades de éxito o fracaso. Incluye cálculos de probabilidades para diferentes escenarios como los tiros libres de un jugador de basquetbol o la tasa de defectos en una fábrica. También analiza los resultados de inspecciones de calidad a lotes provenientes de un proveedor para determinar si la tasa de defectos reportada es correcta.
Este documento discute los problemas causados por los malos jefes en las empresas y las características que los distinguen de los buenos jefes. Los malos jefes generan graves problemas debido a su falta de liderazgo efectivo y trato inapropiado hacia los empleados. Esto reduce la productividad y competitividad de la empresa. Para mejorar, las empresas deben capacitar a los jefes en habilidades gerenciales y liderazgo, y asegurarse de que apliquen estos conocimientos para crear una cultura donde florezca el
El documento explica los conceptos de histograma de frecuencias, capacidad potencial de proceso (Cp) y habilidad de proceso (Cpk). Cp mide la variabilidad del proceso en relación a los límites de especificación, mientras que Cpk también considera la posición del promedio con respecto a los límites. Valores más altos de Cpk indican menor variabilidad y mayor probabilidad de cumplir la especificación.
El documento explica los conceptos de histograma de frecuencias, capacidad potencial del proceso (Cp) y habilidad del proceso (Cpk). Cp mide la variabilidad del proceso en relación a los límites de especificación, mientras que Cpk también considera la posición del promedio con respecto a los límites. Valores altos de Cpk indican baja variabilidad y alta probabilidad de cumplir la especificación.
El documento explica los conceptos de histograma de frecuencias, capacidad potencial de proceso (Cp) y habilidad de proceso (Cpk). Cp mide la variabilidad del proceso en relación a los límites de especificación, mientras que Cpk también considera la posición del promedio con respecto a los límites. Valores más altos de Cp y Cpk indican menor variabilidad y mayor probabilidad de cumplir la especificación.
Este documento discute los costos negativos de tener malos jefes en las organizaciones y propone soluciones. Argumenta que los malos jefes desmotivan a los empleados y reducen su productividad, lo que aumenta los costos y disminuye la competitividad de la empresa. Propone que las empresas deben capacitar mejor a los jefes sobre liderazgo efectivo y hacer un seguimiento para asegurar que apliquen estas habilidades, con el fin de mejorar el desempeño de la organización.
Este documento describe la hoja de control, una herramienta para recopilar y clasificar datos según categorías predefinidas. Explica que la hoja de control registra frecuencias de datos para facilitar su recolección y análisis. Luego detalla funciones como distribución de variaciones, clasificación de defectos y localización de causas. Finalmente resume tipos de hojas de control como numéricas, alfanuméricas y gráficas.
Este documento describe la hoja de control, una herramienta para recopilar y clasificar datos según categorías predefinidas. Las hojas de control permiten registrar frecuencias de datos de forma que puedan analizarse automáticamente. Sirven para investigar procesos, artículos defectuosos, localizar defectos y causas de efectos. Se deben definir claramente el objetivo de recopilación, tipo de datos, método de recolección, análisis y responsables. Existen hojas alfanuméricas, numéricas y gráficas.
APLICACIONES DE LOS HISTOGRAMAS Y TABLA DE DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIA Roza Meza
El documento presenta los resultados de tres proveedores de rodamientos para una fábrica de microscopios. Se muestran tablas de distribución de frecuencias y histogramas del diámetro de 150 piezas de cada proveedor. Tras analizar los datos, se concluye que el proveedor "Elodio S. de R.L." es la mejor opción, ya que sus resultados cumplen mejor con los requisitos solicitados al tener una distribución más razonable y no presentar remontajes ni limitaciones.
APLICACIONES DE LOS HISTOGRAMAS Y TABLAS DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIASRoza Meza
El documento presenta información sobre aplicaciones de histogramas y tablas de distribución de frecuencias. Proporciona datos sobre cómo se pueden usar estos métodos para organizar y resumir conjuntos de datos, así como identificar patrones y tendencias.
Este documento habla sobre el chisme en el lugar de trabajo. Explica que el chisme sirve para combatir el aburrimiento y poner en su lugar a aquellos que se sienten orgullosos. También señala que una oficina funciona como una familia donde ocurren todo tipo de eventos humanos e interacciones, incluyendo el chisme. Finalmente, advierte que aunque los chismes pueden ser ciertos, también pueden destruir a las personas y sus relaciones si se hacen públicos.
Soluciones Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinar...Juan Martín Martín
Criterios de corrección y soluciones al examen de Geografía de Selectividad (EvAU) Junio de 2024 en Castilla La Mancha.
Soluciones al examen.
Convocatoria Ordinaria.
Examen resuelto de Geografía
conocer el examen de geografía de julio 2024 en:
https://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/2024/06/soluciones-examen-de-selectividad.html
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
SEMIOLOGIA DE HEMORRAGIAS DIGESTIVAS.pptxOsiris Urbano
Evaluación de principales hallazgos de la Historia Clínica utiles en la orientación diagnóstica de Hemorragia Digestiva en el abordaje inicial del paciente.
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.
Ofrecemos herramientas y metodologías para que las personas con ideas de negocio desarrollen un prototipo que pueda ser probado en un entorno real.
Cada miembro puede crear su perfil de acuerdo a sus intereses, habilidades y así montar sus proyectos de ideas de negocio, para recibir mentorías .
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLM
DISTRIBUCIONES COMÚNMENTE USADAS
1. DISTRIBUCIONES COMUNMENTE USADAS.
INTRODUCCION
La inferencia estadística consiste en extraer una muestra de una población y
analizar sus datos con el propósito de aprender acerca de ello. Muchas veces se
tiene un conocimiento superficial de la función de masa de probabilidad o de la
función de densidad de probabilidad de la población. En estos casos la función de
masa o de densidad de probabilidad se aproxima mediante una de muchas
familias comunes de curvas o funciones. En este capítulo se describen algunas de
estas funciones comunes y las condiciones en que es apropiado utilizar cada una.
DISTRIBUCION DE BERNOULLI
Imagine un experimento que tenga dos resultados. Al primero se le llama “éxito” y
al otro “fracaso”. La probabilidad de éxito se denota por p. por consecuencia, la
probabilidad de fracaso es 1-p. lo anterior representa un ensayo de Bernoulli con
probabilidad de éxito p. El más sencillo de este tipo es el lanzamiento al aire de
una moneda. Los posibles resultados son “cara” o “cruz”. Si “cara” se define como
éxito, entonces p constituye esa probabilidad. En una moneda, P= ½. Otro ejemplo
de ese ensayo es la selección de un componente a partir de una población de
componentes, pero algunos están defectuosos. Si se define como “éxito” a uno de
estos, entonces p significa la proporción de componentes defectuosos en la
población.
Para cualquier ensayo de Bernoulli se define a la variable aleatoria X asi: si el
experimento propicia “éxito”, entonces X=1. De lo contrario, X=0. De ahí que X
sea una variable aleatoria discreta, con función de masa de probabilidad p(x)
definida por.
p(0)= P(X=0)=1-p
p(1)= P(X=1)=p
p(x)=0 para cualquier valor de x diferente a 0 o 1
Se dice que la variable aleatoria X sigue una distribución de Bernoulli con
parámetro P. La notación es X~ Bernoulli (p). La figura muestra histograma de
probabilidad para las funciones de masa de probabilidad de Bernoulli (0.5) y de
Bernoulli (0.8).
2. MEDIA Y VARIANZA DE UNA VARIABLE ALEATORIA DE
BERNOULLI
Es fácil calcular la media y la varianza de una variable aleatoria Bernoulli. Si X~
Bernoulli (p), entonces, al usar las ecuaciones (2.29) y (2.30) se calcula:
μx= (0)(1-p)+(1)(p)
=p
Resumen Si X~ Bernoulli (p), entonces
μx =p
3. LA DISTRIBUCION BINOMIAL
Extraer un solo componente de una población y determinar si está o no defectuoso
es ejemplo de un ensayo de Bernoulli. En la práctica, es posible extraer varios
componentes de una gran población y contar el número de elementos
defectuosos. Esto implica realizar diversos ensayos de Bernoulli independientes y
contar el número de éxitos. El número de éxitos es una variable aleatoria, que
tiene una Distribución binomial.
Ahora se presenta una descripción formal de la distribución binomial. Suponga que
se lleva a cabo una serie de n ensayos de Bernoulli, cada uno con la misma
probabilidad de éxito p. además, suponga que los ensayos son independientes;
esto es, que el resultado de un ensayo no influye en los resultados de alguno de
los otros ensayos. Sea la variable aleatoria X igual al número de éxitos en N
ensayos, entonces X tiene la distribución binomial con parámetros n y p. la
notación es X~Bin(n,p ).X es una variable aleatoria discreta y sus posibles valores
son 0,1,…, n.
Si se realiza un total de n ensayos de Bernoulli y si
Los ensayos son independientes
Cada ensayo tiene la misma probabilidad de éxito p
X es el número de éxitos en los n ensayos.
Entonces X tiene la distribución binomial con parámetros n y p, que se denota
como X~ Bin(n, p).
La media y varianza de una variable aleatoria binomial
4. LA DISTRIBUCIÓN DE POISSON
La distribución de poisson se utiliza con frecuencia en el trabajo científico. Una
manera de considerarla es como una aproximación de la distribución binomial
cuando n es grande y p es pequeña. Esto último se muestra con un ejemplo.
Una masa contiene 10000 átomos de una sustancia radiactiva. La probabilidad de
que cierto átomo decaiga en un periodo de un minuto es de 0.0002. Sea X el
número de átomos que decae en un minuto. Se puede considerar a cada átomo
como un ensayo de Bernoulli, en los que el éxito ocurre si el átomo decae. Por
tanto, X es el numero de éxitos en 10 000 ensayos de Bernoulli de3 X es Bin
(10000,0.0002). La media de X es µx= (10000) (0.0002)=2.
Otra masa contiene 5000atomos y cada uno de estos tiene probabilidad de 0.0004
de decaer en un intervalo de un minuto. Sea él Y el número de átomos de esta
masa que decae en un minuto. Siguiendo la lógica del párrafo anterior, X~Bin
(5000,0.0004) y µY= (5000) (0.0004)=2.
En cada uno de estos casos, el número de ensayos n y la probabilidad de éxito p
son diferentes, pero el número promedio de éxitos, que es igual al producto np, es
el mismo. Ahora suponga que se quiere calcular la probabilidad de que solo tres
átomos decaigan en un minuto para cada una de estas masas. Mediante la
función de masa de probabilidad binomial, se calcula de la siguiente manera:
P(X=3)
P (Y=3)=
Estas probabilidades sin casi iguales entre sí. Aunque a partir de la formula de la
función de masa de probabilidad binomial esto no es obvio, cuando n es grande y
p es pequeña la función de nada depende por completo de la media np, y muy
pocos de los valores específicos de n y p. por consiguiente, se puede aproximar la
función de masa binomial con una cantidad que dependa solo del producto np.
Específicamente, si n es grande y p es pequeña, y λ=np, se puede demostrar
mediante métodos avanzados que para todas las x.
Esto conduce a la definición de una nueva función de probabilidad, denominada
función de masa de probabilidad de poisson, que se define mediante
P(x)= P(X=x)= { si x es un entero no negativo de otro modo
5. Si X es una variable aleatoria cuya función de masa de probabilidad esta dad por
la ecuación, entonces X sigue una distribución de poisson con parámetro λ. La
notación es X~Poisson (λ).
MEDIA Y VARIANZA DE UNA VARIABLE ALEATORIA DE
POISSON
Para calcular la media y la varianza de una variable aleatoria de poisson, se
emplea la función de masa de probabilidad junto con las definiciones dadas por las
ecuaciones. Aquí se presenta un enfoque intuitivo. Si X~ Poisson (λ) se puede
considerar X como una variable aleatoria binomial es np, se tiene que la media de
una variable aleatoria de Poisson es λ. La varianza de una variable aleatoria
binomial es np (1-p). Puesto que p es muy pequeña, se puede reemplazar 1-p con
1, y concluir que la varianza de una variable aleatoria de Poisson es np=λ.
Si X~ Poisson (λ), entonces la media y la varianza de X están dadas por{
µx= λ
6. DISTRIBUCIÓN NORMAL
La distribución normal también conocida como distribución Gauss es la
distribución más utilizada en la estadística. Constituye un buen modelo para
muchas, aunque no para todas las poblaciones continuas. Parte de esto último se
debe al teorema del límite central.
La distribución normal es continua en vez de discreta. La media de una variable
aleatoria normal puede tener cualquier valor y la varianza cualquier valor positivo.
La función de densidad de probabilidad de una variable aleatoria normal puede
tener cualquier valor y la varianza cualquier valor positivo. La función de densidad
de probabilidad de una variable normal con media µ y varianza .
La gráfica de su función de densidad tiene una forma acampanada y es simétrica
respecto de un determinado parámetro. Esta curva se conoce como campana de
Gauss y e es el gráfico de de una función gaussiana.
Ejemplo de alguna grafica seria:
7. DISTRIBUCIÓN GAMMA
La distribución gammas es una distribución continua, uno de sus propósitos es
ampliar la utilidad de la distribución exponencial en el modelado de tiempos de
espera. La función de densidad de probabilidad gamma tiene dos parámetros, r y λ
que son caracteres positivos
Si X es una variable aleatoria cuya función de densidad de probabilidad gamma
con parámetros r y λ
Cuando α = 1, la función de densidad gamma se denomina distribución
exponencial. Esta importante función de densidad se emplea como modelo para la
distribución de frecuencias relativa del tiempo entre llegadas a un mostrador de
servicio (centros de cómputo, caja de súper mercado, clínica hospitalaria, etc.)
Cuando la probabilidad de que un cliente llegue en cierta unidad de tiempo es
igual a la probabilidad de que llegue en cualquier otra. La función también se
utiliza como modelo para la duración de equipos o productos industriales cuando
la probabilidad de que un componente viejo opere por lo menos t unidades de
tiempo adicionales, dado que está funcionando ahora. Es igual a la probabilidad
de que un componente nuevo opere al menos t unidades de tiempo. El equipo
sujeto a mantenimiento periódico y recambio de piezas a menudo exhibe esta
propiedad de nunca envejecer.
8. Cuando el parámetro r es un entero la distribución gamma es una extensión
directa de la distribución exponencial. Para ser más específicos, recuerde que si
los eventos seguían un proceso de poisson con parámetro con parámetro de
razón λ el tiempo de espera hasta que ocurriera un evento se distribuía como
exp(λ). Si r es cualquier entero positivo, entonces el tiempo espera hasta que haya
ocurrido r eventos se distribuye como.
9. DISTRIBUCIÓN T (DE STUDENT)
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. Aparece de manera natural al realizar la prueba t de Student para la
determinación de las diferencias entre dos medias muéstrales y para la
construcción del intervalo de confianza para la diferencia entre las medias de dos
poblaciones cuando se desconoce la desviación típica de una población y ésta
debe ser estimada a partir de los datos de una muestra.
La distribución t de Student es la distribución de probabilidad del cociente
Donde
Z tiene una distribución normal de media nula y varianza 1
V tiene una distribución ji-cuadrado con grados de libertad
Z y V son independientes
Si μ es una constante no nula, el cociente es una variable aleatoria
que sigue la distribución t de Student no central con parámetro de no-
centralidad .
Supongamos que X1,..., Xn son variables aleatorias independientes distribuidas
2
normalmente, con media μ y varianza σ . Sea
La media muestral. Entonces
Sigue una distribución normal de media 0 y varianza 1.
10. Sin embargo, dado que la desviación estándar no siempre es conocida de
antemano, Gosset estudió un cociente relacionado,
Donde
es la varianza muestral y demostró que la función de densidad de T es
Donde es igual a n − 1.
La distribución de T se llama ahora la distribución-t de Student.
El parámetro representa el número de grados de libertad. La distribución
depende de , pero no de o , lo cual es muy importante en la práctica
El procedimiento para el cálculo del intervalo de confianza basado en la t de
Student consiste en estimar la desviación típica de los datos S y calcular el error
estándar de la media , siendo entonces el intervalo de confianza para la
media = .
Es este resultado el que se utiliza en el test de Student: puesto que la diferencia
de las medias de muestras de dos distribuciones normales se distribuye también
normalmente, la distribución t puede usarse para examinar si esa diferencia puede
razonablemente suponerse igual a cero. Para efectos prácticos el valor esperado y
la varianza son: E (t(n))= 0 y Var (t(n-1)) = n/(n-2) para n > 3