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.
El documento introduce conceptos básicos de probabilidad y estadística, incluyendo espacios muestrales, eventos, permutaciones, combinaciones, y diferentes enfoques para asignar probabilidades como el personal, de frecuencia relativa y clásico. Explica leyes de probabilidad como la regla de adición, probabilidad condicional, independencia, multiplicación y el teorema de Bayes. El objetivo es proveer una base para el análisis de experimentos estadísticos y la asignación de probabilidades a diferentes resultados.
Unidad III generacion de variables aleatoriasAnel Sosa
Este documento trata sobre la generación de variables aleatorias para simulación. Explica conceptos como variables aleatorias discretas y continuas, y métodos para generar estas variables como el método de la transformada inversa, convolución y composición. También cubre procedimientos especiales y pruebas de bondad de ajuste para verificar el ajuste de datos a distribuciones.
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.
Un experimento aleatorio puede usarse para tomar decisiones. Una variable aleatoria representa los posibles resultados del experimento y su distribución de probabilidad especifica la probabilidad de cada resultado posible. Las variables aleatorias pueden ser discretas, tomando valores separados, o continuas, tomando cualquier valor en un rango. La función de distribución acumulada describe la probabilidad de que una variable tome un valor menor o igual a un número dado.
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.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad importantes, incluyendo la binomial, Poisson, normal, t de Student, chi cuadrada y F. Explica sus usos en modelar fenómenos naturales y para realizar pruebas estadísticas como la prueba t y la prueba chi cuadrada.
Este documento describe las variables aleatorias y sus distribuciones de probabilidad para la creación de modelos de simulación. Explica que las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas y deben cumplir con reglas de distribución. También describe distribuciones comunes como la binomial, Poisson, normal y cómo determinar la distribución de datos históricos usando pruebas estadísticas.
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.
El documento introduce conceptos básicos de probabilidad y estadística, incluyendo espacios muestrales, eventos, permutaciones, combinaciones, y diferentes enfoques para asignar probabilidades como el personal, de frecuencia relativa y clásico. Explica leyes de probabilidad como la regla de adición, probabilidad condicional, independencia, multiplicación y el teorema de Bayes. El objetivo es proveer una base para el análisis de experimentos estadísticos y la asignación de probabilidades a diferentes resultados.
Unidad III generacion de variables aleatoriasAnel Sosa
Este documento trata sobre la generación de variables aleatorias para simulación. Explica conceptos como variables aleatorias discretas y continuas, y métodos para generar estas variables como el método de la transformada inversa, convolución y composición. También cubre procedimientos especiales y pruebas de bondad de ajuste para verificar el ajuste de datos a distribuciones.
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.
Un experimento aleatorio puede usarse para tomar decisiones. Una variable aleatoria representa los posibles resultados del experimento y su distribución de probabilidad especifica la probabilidad de cada resultado posible. Las variables aleatorias pueden ser discretas, tomando valores separados, o continuas, tomando cualquier valor en un rango. La función de distribución acumulada describe la probabilidad de que una variable tome un valor menor o igual a un número dado.
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.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad importantes, incluyendo la binomial, Poisson, normal, t de Student, chi cuadrada y F. Explica sus usos en modelar fenómenos naturales y para realizar pruebas estadísticas como la prueba t y la prueba chi cuadrada.
Este documento describe las variables aleatorias y sus distribuciones de probabilidad para la creación de modelos de simulación. Explica que las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas y deben cumplir con reglas de distribución. También describe distribuciones comunes como la binomial, Poisson, normal y cómo determinar la distribución de datos históricos usando pruebas estadísticas.
Este documento introduce varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas comunes, incluidas las distribuciones binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Explica los parámetros y campos de variación de cada distribución y proporciona ejemplos para ilustrar su aplicación en diferentes contextos como ensayos clínicos, procesos de producción y medición de datos.
Este documento presenta información sobre distribuciones de probabilidad. Explica conceptos como variable aleatoria, función de densidad de probabilidad para variables continuas, y distribuciones como la binomial y la hipergeométrica. También cubre el cálculo de media y varianza para distribuciones de probabilidad y proporciona ejemplos ilustrativos.
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 describe diferentes distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulli, binomial, y Poisson. La distribución de Bernoulli modela experimentos con dos resultados posibles, como lanzar una moneda. La distribución binomial se usa para contar el número de éxitos en múltiples pruebas de Bernoulli. La distribución de Poisson modela el número de eventos que ocurren en un periodo de tiempo, cuando la probabilidad de cada evento es baja.
Este documento describe diferentes distribuciones de probabilidad como la distribución de Poisson y la distribución binomial. La distribución de Poisson expresa la probabilidad de que ocurra un número determinado de eventos durante un período de tiempo, basándose en una frecuencia media de ocurrencia. La distribución binomial se aplica cuando hay dos posibles resultados y un número fijo de pruebas. El documento también proporciona ejemplos y fórmulas para estas distribuciones.
Este documento resume tres distribuciones de probabilidad discretas importantes: la distribución de Bernoulli, la distribución de Poisson y la distribución binomial. Explica que una distribución de probabilidad indica los posibles resultados de un experimento aleatorio junto con sus probabilidades. Luego describe cada distribución, incluidas sus características y fórmulas, y proporciona ejemplos ilustrativos.
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.
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.
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.
El documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad, incluyendo distribuciones discretas como la binomial y distribuciones continuas como la normal. Explica conceptos clave como función de probabilidad, media, varianza, función de densidad y función de distribución. También proporciona ejemplos para ilustrar estos conceptos estadísticos fundamentales.
Distribucion de probabilidades. anibaldiazanibaldiaz22
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discreta y continua, incluyendo la distribución binomial y la distribución de Poisson. Explica qué son las variables aleatorias discretas y continuas, y proporciona ejemplos de cómo calcular probabilidades usando las fórmulas de la distribución binomial y Poisson.
Este documento presenta varias distribuciones de probabilidad importantes como la binomial, Poisson, normal, t student y gamma. Explica que la distribución de probabilidad de una variable aleatoria asigna probabilidades a los posibles resultados y está definida por la función de distribución. También provee ejemplos para ilustrar cómo se aplican estas distribuciones en diferentes contextos estadísticos y de toma de decisiones.
Este documento presenta una introducción a los modelos de probabilidad y distribuciones de probabilidad, incluyendo distribuciones discretas como la de Bernoulli y binomial, y distribuciones continuas como la normal. Explica conceptos clave como experimentos aleatorios, variables aleatorias, parámetros de distribución, y cómo los modelos de probabilidad permiten representar fenómenos reales de manera simplificada mediante afirmaciones probabilísticas. También incluye ejemplos para ilustrar diferentes tipos de experimentos y distribuciones.
El documento presenta los fundamentos de la probabilidad y las variables aleatorias. Introduce conceptos como la probabilidad de un suceso, la probabilidad condicionada, y las variables aleatorias discretas y continuas. Explica las distribuciones más importantes como la normal, exponencial, chi-cuadrado, t-student y F de Snedecor.
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.
VARIABLES ALEATORIAS Y DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD. Bioestadística. LolaFFBLola FFB
Este documento introduce conceptos básicos sobre variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Explica que una variable aleatoria asigna números a los resultados de un experimento aleatorio y puede ser discreta o continua. Luego describe distribuciones discretas como la binomial y de Poisson, así como distribuciones continuas como la normal. Finalmente, presenta parámetros comunes como la media y varianza para definir distribuciones de probabilidad.
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 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 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.
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 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.
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 introduce varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas comunes, incluidas las distribuciones binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Explica los parámetros y campos de variación de cada distribución y proporciona ejemplos para ilustrar su aplicación en diferentes contextos como ensayos clínicos, procesos de producción y medición de datos.
Este documento presenta información sobre distribuciones de probabilidad. Explica conceptos como variable aleatoria, función de densidad de probabilidad para variables continuas, y distribuciones como la binomial y la hipergeométrica. También cubre el cálculo de media y varianza para distribuciones de probabilidad y proporciona ejemplos ilustrativos.
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 describe diferentes distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulli, binomial, y Poisson. La distribución de Bernoulli modela experimentos con dos resultados posibles, como lanzar una moneda. La distribución binomial se usa para contar el número de éxitos en múltiples pruebas de Bernoulli. La distribución de Poisson modela el número de eventos que ocurren en un periodo de tiempo, cuando la probabilidad de cada evento es baja.
Este documento describe diferentes distribuciones de probabilidad como la distribución de Poisson y la distribución binomial. La distribución de Poisson expresa la probabilidad de que ocurra un número determinado de eventos durante un período de tiempo, basándose en una frecuencia media de ocurrencia. La distribución binomial se aplica cuando hay dos posibles resultados y un número fijo de pruebas. El documento también proporciona ejemplos y fórmulas para estas distribuciones.
Este documento resume tres distribuciones de probabilidad discretas importantes: la distribución de Bernoulli, la distribución de Poisson y la distribución binomial. Explica que una distribución de probabilidad indica los posibles resultados de un experimento aleatorio junto con sus probabilidades. Luego describe cada distribución, incluidas sus características y fórmulas, y proporciona ejemplos ilustrativos.
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.
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.
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.
El documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad, incluyendo distribuciones discretas como la binomial y distribuciones continuas como la normal. Explica conceptos clave como función de probabilidad, media, varianza, función de densidad y función de distribución. También proporciona ejemplos para ilustrar estos conceptos estadísticos fundamentales.
Distribucion de probabilidades. anibaldiazanibaldiaz22
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discreta y continua, incluyendo la distribución binomial y la distribución de Poisson. Explica qué son las variables aleatorias discretas y continuas, y proporciona ejemplos de cómo calcular probabilidades usando las fórmulas de la distribución binomial y Poisson.
Este documento presenta varias distribuciones de probabilidad importantes como la binomial, Poisson, normal, t student y gamma. Explica que la distribución de probabilidad de una variable aleatoria asigna probabilidades a los posibles resultados y está definida por la función de distribución. También provee ejemplos para ilustrar cómo se aplican estas distribuciones en diferentes contextos estadísticos y de toma de decisiones.
Este documento presenta una introducción a los modelos de probabilidad y distribuciones de probabilidad, incluyendo distribuciones discretas como la de Bernoulli y binomial, y distribuciones continuas como la normal. Explica conceptos clave como experimentos aleatorios, variables aleatorias, parámetros de distribución, y cómo los modelos de probabilidad permiten representar fenómenos reales de manera simplificada mediante afirmaciones probabilísticas. También incluye ejemplos para ilustrar diferentes tipos de experimentos y distribuciones.
El documento presenta los fundamentos de la probabilidad y las variables aleatorias. Introduce conceptos como la probabilidad de un suceso, la probabilidad condicionada, y las variables aleatorias discretas y continuas. Explica las distribuciones más importantes como la normal, exponencial, chi-cuadrado, t-student y F de Snedecor.
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.
VARIABLES ALEATORIAS Y DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD. Bioestadística. LolaFFBLola FFB
Este documento introduce conceptos básicos sobre variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Explica que una variable aleatoria asigna números a los resultados de un experimento aleatorio y puede ser discreta o continua. Luego describe distribuciones discretas como la binomial y de Poisson, así como distribuciones continuas como la normal. Finalmente, presenta parámetros comunes como la media y varianza para definir distribuciones de probabilidad.
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 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 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.
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 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.
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.
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 describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo la distribución binomial, normal, t-Student, Ji-cuadrado y F de Fisher. Explica conceptos clave como variables aleatorias, funciones de probabilidad y distribución, y cómo estas distribuciones se utilizan en análisis estadístico.
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.
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.
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.
La distribución de Bernoulli describe experimentos con dos posibles resultados, éxito o fracaso. La distribución binomial modela el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes. La distribución de Poisson expresa la probabilidad de que ocurran cierta cantidad de eventos durante un período de tiempo, cuando la frecuencia media de ocurrencia es conocida.
El documento describe varias distribuciones de probabilidad, incluyendo distribuciones discretas como la binomial, de Poisson, geométrica e hipergeométrica, y distribuciones continuas como la normal, exponencial, t de Student y Gamma. También explica las características de las distribuciones binomial y de Poisson, así como la distribución de Bernoulli.
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.
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 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.
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.
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.
Este documento presenta diferentes distribuciones de probabilidad incluidas en el módulo de "Cálculo de probabilidades". Describe distribuciones discretas como la uniforme discreta, binomial y geométrica, así como distribuciones continuas como la normal, uniforme, exponencial, gamma y logística. Explica conceptos básicos como la función de distribución de probabilidad y los parámetros asociados a cada distribución.
El documento describe diferentes tipos de búsquedas y distribuciones de probabilidad. Explica la búsqueda secuencial, recursiva y binaria recursiva. También describe las distribuciones uniforme, binomial, multinomial, hipergeométrica y de Poisson, incluyendo sus parámetros y funciones de probabilidad.
Este documento presenta varias distribuciones de probabilidad importantes como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Define cada una y explica sus parámetros y cómo se aplican en diferentes contextos como ensayos clínicos, producción industrial y más.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad comunes. Explica que una distribución de probabilidad asigna probabilidades a los posibles resultados de una variable aleatoria. Luego define las distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student, describiendo sus parámetros y funciones de probabilidad.
El documento trata sobre la distribución normal y su importancia en estadística. Explica que muchas variables siguen esta distribución y que permite estimar parámetros poblacionales a partir de muestras. También describe métodos como el de máxima verosimilitud y momentos para obtener estimaciones puntuales de parámetros, así como el cálculo de intervalos de confianza que contienen los valores reales con cierta probabilidad.
Este documento describe diferentes distribuciones de probabilidad y sus características. Explica variables aleatorias discretas y continuas, así como funciones de probabilidad y distribución. Detalla distribuciones como la binomial, Poisson, hipergeométrica y normal, incluyendo sus funciones, parámetros y propiedades. También ofrece ejemplos para ilustrar el cálculo de probabilidades usando estas distribuciones.
Este documento describe el ciclo de vida y diseño de los sistemas de información. Explica que el ciclo de vida incluye fases como requerimientos, análisis, diseño, construcción y pruebas. También describe varios métodos y técnicas de diseño como herramientas de especificación, presentación y desarrollo. El diseño debe implementar todos los requisitos y ser una guía clara para los desarrolladores.
El documento habla sobre la planificación de proyectos de software y sistemas de información. Explica que la planificación es parte integral de la gestión de proyectos y utiliza herramientas como diagramas de Gantt. También describe los pasos clave en el ciclo de vida de los proyectos de sistemas de información, incluida la recolección de requisitos, el diseño, la implementación y las pruebas. Además, analiza los diferentes tipos de viabilidad como la técnica, económica y legal que deben considerarse para los
Este documento describe los sistemas y procedimientos de oficina. Explica que un sistema es un conjunto de elementos relacionados y que un procedimiento es una serie de acciones para lograr un resultado. Detalla los componentes clave de un sistema de oficina como la planificación, comunicación, administración de documentos y datos. Concluye que sin sistemas y procedimientos adecuados, una oficina no puede alcanzar sus objetivos de manera efectiva.
Este documento define los sistemas de información y sus componentes principales. Un sistema de información consta de hardware, software, datos y personas, y realiza las funciones básicas de entrada, almacenamiento, procesamiento y salida de información. Los sistemas se clasifican en transaccionales, de soporte a decisiones, estratégicos y de toma de grupo. La implementación adecuada de sistemas de información es crucial para el éxito empresarial en la actual era digital.
El documento proporciona información sobre diferentes tipos de memoria, incluyendo RAM, ROM, PROM, EPROM, EEPROM, memoria caché, memoria buffer, memoria SD, memoria MMC, memoria stick y memoria SSD. Explica sus usos, evolución y características principales en 1 o 2 oraciones para cada tipo de memoria.
Este documento describe diferentes medidas de dispersión, incluyendo el rango, rango medio, varianza y coeficiente de variación. Explica que las medidas de dispersión cuantifican la separación de los valores de una distribución y que cuanto mayor sea el valor de una medida de dispersión, mayor será la variabilidad en los datos. Luego define específicamente cada medida, incluyendo sus fórmulas y cómo calcularlas e interpretarlas.
La energía radiante es una forma de energía que
se transmite en forma de ondas
electromagnéticas esta energía se propaga a
través del vacío y de ciertos medios materiales y
es fundamental en una variedad naturales y
tecnológicos
Metodología - Proyecto de ingeniería "Dispensador automático"cristiaansabi19
Esta presentación contiene la metodología del proyecto de la materia "Introducción a la ingeniería". Dicho proyecto es sobre un dispensador de medicamentos automáticos.
Aletas de Transferencia de Calor o Superficies Extendidas.pdfJuanAlbertoLugoMadri
Se hablara de las aletas de transferencia de calor y superficies extendidas ya que son muy importantes debido a que son estructuras diseñadas para aumentar el calor entre un fluido, un sólido y en qué sitio son utilizados estos materiales en la vida cotidiana
exposicion sobre los tipos de cortes de rolas para la produccion de chapas
Estadistica 2
1.
REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL P.P PARA LA EDUCACIÓN SUPERIOR
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO
“SANTIAGO MARIÑO”
BARCELONA – EDO. ANZOÁTEGUI
INGENIERIA DE SISTEMAS (47)
ESTADISTICA II
Br: Ramírez S Luis J
C.I: 19.184.275
3.
La Estadística es una disciplina que utiliza recursos
matemáticos para organizar y resumir una gran
cantidad de datos obtenidos de la realidad, e inferir
conclusiones respecto de ellos. Aplicada a la
investigación científica, también infiere cuando provee
los medios matemáticos para establecer si
una hipótesis debe o no ser rechazada.
Introducción
4.
Definición de variables aleatorias
discretas y continuas
Una variable aleatoria: Es una variable
estadística cuyos valores se obtienen de
mediciones en algún tipo de experimento
aleatorio. Formalmente, una variable aleatoria
es una función, que asigna eventos. Por
ejemplo, lanzar un dado o una moneda.
5.
Variables aleatorias continuas
Definición:
El conjunto de posibles
valores es numerable.
Suelen estar asociadas a
experimentos en que se
mide el número de veces
que sucede algo.
El conjunto de posibles valores
es no numerable. Puede tomar
todos los valores de un
intervalo. Son el resultado de
medir.
6. Función de distribución de probabilidades
acumuladas. Esperanza matemática, valor
esperado, varianza y desviación estándar,
función generadora de momentos.
7.
Función de distribución de
probabilidades acumuladas
La función de
distribución (acumulada)
de una variable
aleatoria X, evaluada
en x, es la probabilidad de
que X tome un valor
menor o igual que x. La
palabra 'acumulada' es
redundante y se puede
omitir.
8.
Esperanza matemática
Es igual al sumatorio de
las probabilidades de que
exista un suceso aleatorio,
multiplicado por el valor
del suceso aleatorio. O,
dicho de otra forma, el
valor medio de un
conjunto de datos.
También llamado
Valor Esperado
9.
Valor esperado
Es llamado igual que
Esperanza Matemática, su
definición y aplicación es
el mismo, su formulación
es aplicable para una
probabilidad esperada
10.
Varianza y desviación estándar
Desviación Estándar:
La desviación estándar (σ)
mide cuánto se separan
los datos.
La fórmula es fácil: Es la
raíz cuadrada de
la varianza. Así que, "¿qué
es la varianza?"
Varianza:
La varianza (que es el
cuadrado de la desviación
estándar: σ2) se define así:
Es la media de las
diferencias con la
media elevadas al
cuadrado.
11.
Explicación en 3 pasos
1. Calcula la media (el promedio de los números)
2. Ahora, por cada número resta la media y eleva el
resultado al cuadrado (la diferencia elevada al
cuadrado).
3. Ahora calcula la media de esas diferencias al
cuadrado.
Explicación Varianza y desviación
estándar
12.
En probabilidad y estadística, la función generadora
de momentos o función generatriz de momentos de
una variable aleatoria X es:
Siempre que esta esperanza exista.
La función generadora de momentos se llama así
porque, si existe en un entorno de t = 0, permite
generar los momentos de la distribución de
probabilidad
Función generadora de momentos.
13.
Si X es una variable aleatoria discreta
Si la variable es continua
Puede demostrarse que si la función generadora de
momentos existe, entonces es única y determina por
completo a la distribución de probabilidad de X. Es decir, si
dos variables aleatorias tienen la misma función generatriz
de momentos, entonces, las dos variables tienen también la
misma distribución de probabilidad.
Función generadora de momentos
14. Distribuciones discretas de probabilidad:
Bernoulli, Binomial, Geométrica, Binomial
negativa, Multinomial, Poisson,
Hipergeométrica, Poisson como aproximación
a la binomial e hipergeométrica.
15.
La distribución de Bernoulli (o distribución
dicotómica) Es una distribución de
probabilidad discreta, que toma valor 1 para la
probabilidad de éxito (p) y valor 0 para la
probabilidad de fracaso (q = 1 - p).
Si X es una variable aleatoria que mide "número de
éxitos", y se realiza un único experimento con dos
posibles resultados (éxito o fracaso), se dice que la
variable aleatoria X se distribuye como una Bernoulli
de parámetro P.
Bernoulli
16.
Es una distribución de probabilidad discreta que mide
el número de éxitos en una secuencia de n ensayos
de Bernoulli independientes entre sí, con una
Probabilidad fija p de ocurrencia del éxito entre los
ensayos.
se trata de calcular la probabilidad de un determinado
número de éxitos. Para N = 1, la Binomial se convierte,
de hecho, en una distribución de Bernoulli.
Binomial
17.
Es cualquiera de las dos distribuciones de
probabilidad discretas siguientes:
la distribución de probabilidad del
número X del ensayo de Bernoulli necesaria para
obtener un éxito, contenido en el conjunto { 1, 2, 3,...} Ó
la distribución de probabilidad del número Y = X − 1 de
fallos antes del primer éxito, contenido en el conjunto {
0, 1, 2, 3,... }.
Geométrica
18.
Es un modelo adecuado para tratar aquellos
procesos en los que se repite un determinado ensayo
o prueba hasta conseguir un número determinado de
resultados favorables (por vez primera), puede
considerarse una ampliación o extensión de la
distribución geométrica.
Binomial Negativa
19.
Este modelo se puede ver como una generalización
del Binomial en el que, en lugar de tener dos posibles
resultados, tenemos r resultados posibles.
Si repetimos la experiencia n veces en condiciones
independientes, podemos preguntarnos la
probabilidad de que el suceso A1 aparezca k1 veces, el
suceso A2, k2 veces y así sucesivamente:
Multinomial
20.
Multinomial
Al modelo estadístico
que nos da dicha
probabilidad se le
denomina Multinomial,
y su función de
densidad viene dada
por:
21.
Es una distribución de probabilidad discreta que
expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia
media, la probabilidad de que ocurra un
determinado número de eventos durante cierto
período de tiempo.
Poisson
22.
es una distribución discreta relacionada
con muestreos aleatorios y sin reemplazo. Suponga
que se tiene una población de N elementos de los
cuales, d pertenecen a la categoría A y N-d a la B. La
distribución hipergeométrica mide la probabilidad
de obtener x (0 ≤ 𝑥 ≤ 𝑑) elementos de la
categoría A en una muestra sin reemplazo
de n elementos de la población original.
Hipergeometrica
23.
Se puede demostrar que una binomial cuya n (número de
experimentos) es muy grande y su p (probabilidad)
tiende a 0, es decir, un suceso raro. Se aproxima como una
Poisson con λ=n•p
La diferencia entre las distribuciones hipergeométrica y
binomial radica en que la probabilidad de éxito es
variable en la primera y constante en la segunda. Una
forma de convertir un experimento de probabilidad
variable a probabilidad constante es realizarlo sin
reposición, para el primer caso, y con reposición en el
segundo caso.
Poisson como aproximación a la
binomial e hipergeométrica
25.
Es el modelo (absolutamente) continuo más simple.
Corresponde al caso de una variable aleatoria que
sólo puede tomar valores comprendidos entre dos
extremos a y b, de manera que todos los intervalos
de una misma longitud (dentro de (a, b)) tienen la
misma probabilidad.
Uniforme
26.
Es una distribución de probabilidad continua con un
parámetro ∂>0 cuya función de densidad es:
Siendo de formula lo siguiente y gráficamente:
Exponencial
27.
Si x1,...,xn son n variables aleatorias independientes
distribuidas según una N(0,1).
La nueva variable aleatoria Y= x2
1,...,x2
n
sigue una distribución (n/2,1/2)
Cuando el parámetro p es entero, a la distribución
(p,a) se le conoce con el nombre de distribución Erlang
Gamma
28.
Suele utilizarse para modelar la distribución de
estadísticos de orden (por ejemplo, el estadístico de
orden késimo de una muestra de variables n uniformes
(0, 1) tiene una distribución beta (k, n + 1 – k)) y para
modelar eventos que se definen por valores mínimos
y máximos.
Beta
29.
Es una distribución versátil que se puede utilizar para
modelar una amplia gama de aplicaciones en
ingeniería, investigación médica, control de calidad,
finanzas y climatología. Por ejemplo, la distribución se
utiliza frecuentemente con análisis de fiabilidad para
modelar datos de tiempo antes de falla.
Weibull
30.
En este caso se estarán calculando probabilidades
de experimentos Binomiales de una forma muy
aproximada con la distribución Normal, esto puede
llevarse a cabo si n¥® y p = p(éxito) no es muy
cercana a 0 y 1, o cuando n es pequeño y p tiene un
valor muy cercano a ½ ; esto es,
Normal estandarizada y normal como
aproximación a la binomial.
31.
La distribución normal estándar, o tipificada o
reducida, es aquella que tiene por media el
valor cero, μ = 0, y por desviación típica la unidad, σ
=1.
Su función de densidad es
32.
La Estadística es una ciencia matemática que se utiliza para
describir, analizar e interpretar ciertas características de un
conjunto de individuos llamado población. Cuando nos
referimos a muestra y población hablamos de conceptos
relativos pero estrechamente ligados. Una población es un todo
y una muestra es una fracción o segmento de ese todo.
Podemos dividir la estadística en dos ramas; la estadística
descriptiva, que se dedica a los métodos de
recolección, descripción, visualización y resumen de datos
originados a partir de los fenómenos en estudio; y la estadística
inferencial, que se dedica a la generación de los modelos,
inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en
cuestión.
Conclusiones