Distribuciones de probabilidad
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Este documento explica las distribuciones de probabilidad y variables aleatorias. Define una distribución de probabilidad como una función que describe cómo se distribuyen las probabilidades de los valores posibles de una variable aleatoria. Explica que las variables aleatorias pueden ser discretas u continuas dependiendo de si toman valores enteros o fraccionarios, respectivamente. Además, provee ejemplos para ilustrar estas nociones estadísticas fundamentales.
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El documento define conceptos básicos de probabilidad como espacio muestral, sucesos y cómo calcular la probabilidad de un suceso. Explica que la probabilidad es la posibilidad de que un evento ocurra y se calcula dividiendo el número de casos favorables entre el número total de casos posibles. Además, provee un ejemplo de calcular la probabilidad de obtener un número par al lanzar un dado, la cual resulta ser 0.5, haciendo este suceso probable.
Nociones De Probabilidad
El documento presenta una introducción a las nociones básicas de probabilidad, definiendo probabilidad como la característica de un evento que existen razones para creer que se realizará. Explica que la probabilidad p de que suceda un evento S de un total de n casos posibles igualmente probables es igual a la razón entre el número de ocurrencias h de dicho evento y el número total de casos posibles n. Además, describe un ejercicio del juego del "disparejo" para ilustrar un experimento aleatorio y calcular probabilidades.
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Ejemplos de distribucion de probabilidad
1) El documento presenta ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como Bernoulli, binomial, Poisson, normal y gamma. Incluye ejemplos numéricos para calcular probabilidades usando cada distribución.
2) Se explican conceptos básicos de cada distribución como la probabilidad de éxito, el número de ensayos, la media y desviación estándar.
3) Los ejemplos cubren temas como lanzar monedas, dados, tiros al blanco, solicitudes de préstamo y tiempos de viaje, entre otros. Se calculan probabilidades para
Cinco ejemplos de aplicación de las distribuciones de probabilidad.
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La distribución binomial describe el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes. El documento presenta 5 ejercicios que aplican la distribución binomial para calcular probabilidades de diferentes escenarios, como lanzar una moneda o seleccionar llantas de un cargamento. Se calculan medidas como la media, varianza y desviación estándar para cuantificar los resultados.
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Las tres oraciones resumen lo siguiente:
Tres amigos pusieron una tienda de buceo aportando diferentes cantidades de dinero. Al final del primer año tuvieron $60,000 en ganancias y necesitan determinar cómo repartirlas proporcionalmente según las aportaciones de cada uno, las cuales fueron $40,000, $60,000 y $100,000. Usando la regla de tres, determinan que les corresponde $12,000 a Alfonso, $18,000 a Tere y $30,000 a Roció.
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Distribuciones de probabilidad
- 1. Distribuciones de probabilidad Estadística I Mtro. José Gpe. Romero Herrera
- 2. ¿Qué es una distribución de probabilidad? Es una función que describe como se distribuyen las probabilidades de los diferentes valores de la variable aleatoria.
- 3. Por ejemplo: Supongamos que queremos conocer el número de soles que se obtienen al lanzar dos veces una moneda. Los resultados posibles son: 0, 1, 2 Evento muestral (A,A) (S,A) (A,S) (SS) Valores de X 0 1 1 2
- 4. ¿Cuál es la distribución de probabilidad del número de soles? Número de soles (X) Probabilidad del resultado P(X) 0 1 4 = 0.25 1 2 4 = 0.50 2 1 4 = 0.25
- 5. 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 Gráfica de la Distribución de Probabilidad 0 1 2
- 6. Ejercicio. Determina el número de águilas en el lanzamiento de una moneda tres veces. Los resultados posibles son: ____________________________ Evento muestral Valores de X
- 7. ¿Cuál es la distribución de probabilidad del número de águilas? Número de águilas (X) Probabilidad del resultado P(X)
- 8. Variables aleatorias Asignar valores numéricos a todos los resultados probables de un experimento. Existen dos clases de variables aleatorias ◦ Discretas ◦ Continuas
- 9. Variables discretas Solo puede tomar valores enteros, por ejemplo lanzar un dado. S= 1, 2, 3, 4, 5, 6 Otros ejemplos pueden ser, el número de hermanos, los dedos de la mano entre otras.
- 10. Variables continuas Toma valores enteros y fraccionarios, por ejemplo la altura de las personas. Otros ejemplos pueden ser, el peso de las personas, la edad.
- 11. En este video se muestra una explicación acerca de las variables discretas y continuas. https://www.youtube.com/watch?v=fE8qnp Igkxk
- 12. Para repasar resuelve los ejercicios del siguiente vínculo acerca de variables discretas y continuas http://www.vitutor.com/estadistica/descri ptiva/b_2.html