8/19/2019 Descripción de distribuciones de probabilidad.
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Distribuciones de probabilidad y sus aplicaciones
Discretas
Bernoulli Se utiliza para experimentos independientes donde
la
probabilidad se divide en dos: de éxito y de fracasoBinomial
epresenta el n!mero de éxitos o fracasos en la sumade varios
experimentos de "ernoulli# Se da el n!mero de ensayosPoisson
epresenta el n!mero de ocurrencias o eventos por tiempo o
espacio$ generalmente se ocupa para probabilidades de éxito
ba%as#Geométric
a
epresenta el n!mero de fallos previos al primer éxito en un
con%unto de ensayos de bernoulli#
Hipergeométrica
&ada una publación 'nita ( y un subcon%unto de interés
(pperteneciente a ($ se estima el n!mero de elementos )ue
pertenecen a (p en la muestra de tama*o n#Binomial
negativa
+l n!mero de ensayo en el )ue ocurre el r,iésimo éxito$ con
r
entero#Uniforme
discreta
Se emplea cuando todos los valores en el intervalo -i$%.
tienen
igual probabilidad y sólo se tiene información sobre los
límites
del intervalo#
ontinuas
!ormal Se utiliza para modelar sistemas tales )ue el /0 de los
datos
muestreados se encuentran a una distancia inferior a una
desviación est2ndar del valor promedio#Uniforme +speci'ca una
variable )ue tiene la misma probabilidad para
cual)uier punto del rango de valores#"riangular 3roporciona una
aproximación cuando 4ay poca información
disponible$ conociéndose los valores m2ximo$ mínimo y m2s
com!n#"#student +s utilizada cuando se )uiere estimar la media
de una variable
distribuida en forma normal$ para muestras
pe)ue*as#E$ponenci
al
Modela el tiempo entre llegadas o tiempos de servicio )ue
son
muy variables#%og#
normal
+modela una secuencia multiplicativa de operaciones$
representando la aparición de calores muy superiores al
valor
promedio con una ba%a frecuencia de aparición#Gamma 5alores
constantes con pe)ue*as variaciones debidas a ciertos
aspectos estoc2sticos# Si un proceso de 6 eventos sucesivos
y
el tiempo total transcurrido del proceso puede verse como
una
suma de 6 variables exponenciales$ cada una con par2metro
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lambda$ la distribución de probabilidad de esta suma ser2
una
gamma con par2metros lambda y 6#
&eibull 3arecida a la 8amma$ se emplea para modelar tiempos
deproceso o para modelar la 'abilidad de un e)uipo al de'nir el
tiempo )ue transcurre 4asta )ue el e)uipo falla#
'ínimos uadrados(
3ara saber si la ecuación obtenida mediante el procedimiento de
deducción de
fórmulas para la estimación por el método de mínimos cuadrados$
se debe de
tomar en cuenta )ue se est2 calculando una función cuadr2tica
9siemprepositiva$ de modo )ue gr2'camente se puede observar )ue
existe un mínimo
global para la función$ siendo el !nico punto donde la pendiente
de su
tangente es igual a cero:
;uentes:
niversidad
de Sevilla#
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