DISTRIBUCIÓN BERNOULLI

En la distribución Bernoulli se define a la variable aleatoria x así: si el experimento propicia “éxito”, entonces x=1. De lo contrario x=0. De ahí que x sea una variable aleatoria

discreta. Una función de masa de probabilidad p(x) definida por:

p(0)= p(x=0)=1-p

p(1)= p(x=1)=p

DISTRIBUCIÓN BINOMIAL

Todo el lote. Devuelve el menor valor cuya distribución binomial acumulativa es menor o igual que un valor de criterio. Utilice esta función en aplicaciones de control de calidad. Por ejemplo, use BINOM.CRIT para determinar el mayor número de piezas defectuosas que una cadena de montaje pueda producir sin tener por ello que rechazar

BINOM.CRIT (ensayos; prob _éxito; alfa)

Ensayos es el número de ensayos Bernoulli.

Prob _éxito es la probabilidad de éxito en cada ensayo.

Alfa es el valor del criterio.

Formula:

b (x; n, p)= (nx) pn (1-p) n-n

DISTRIBUCIÓN DE POISSON

Devuelve la distribución de Poisson. Una de las aplicaciones comunes de la distribución de Poisson es la predicción del número de eventos en un determinado período de tiempo, como por ejemplo, el número de automóviles que se presenta a una zona de peaje en el intervalo de un minuto.

Donde:

X= es el número de eventos.

Media= es el valor numérico esperado.

Acumulado= es un valor lógico que determina la forma de la distribución de probabilidad devuelta. Si el argumento acumulado es VERDADERO, POISSON devuelve la probabilidad de Poisson de que un evento aleatorio ocurra un número de veces comprendido entre 0 y x inclusive; si el argumento acumulado es FALSO, la función devuelve la probabilidad de Poisson de que un evento ocurra exactamente x veces.

p(0)= p(x=0)=1-p

p(1)= p(x=1)=p

la media de es µ x=(p.x)

DISTRIBUCIÓN NORMAL

Devuelve el inverso de la distribución acumulativa normal para la media y desviación estándar especificadas.

Sintaxis

DISTR. NORM. INV (probabilidad; media; desviación estándar)

Probabilidad es una probabilidad correspondiente a la distribución normal.

Media es la media aritmética de la distribución.

Desviación estándar es la desviación estándar de la distribución.

Formula: (x, µ, desv. estándar) = p

DISTRIBUCIÓN GAMMA

Devuelve la probabilidad de una variable aleatoria siguiendo una distribución gamma. Utilice esta función para estudiar variables cuya distribución podría ser asimétrica. La distribución gamma es de uso corriente en análisis de las colas de espera.

Sintaxis

DISTR.GAMMA(x; alfa; beta; acumulado)

X es el valor en el que se desea evaluar la distribución.

Alfa es un parámetro de la distribución.

Beta es un parámetro de la distribución. Si beta = 1, DISTR.GAMMA devuelve la probabilidad de una variable aleatoria siguiendo una distribución gamma estándar.

Acumulado es un valor lógico que determina la forma de la función. si el argumento acumulado es verdadero, distribución Gamma devuelve la función de distribución acumulativa; si es falso, devuelve la función de densidad de probabilidad.

f(x; α; β)