Distribucciones de probabilidad.
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Andrea Martinez Gómez 2° ET.S.U Procesos Industriales área Manufacturera.
Distribución de probabilidad
No existe una filosofía que no se funda en el conocimiento de los fenómenos, pero para obtener ningún beneficio de este conocimiento es absolutamente necesario ser un matemático. Daniel Bernoulli.
Distribución de
probabilidad.
Se aplica a variables
aleatorias.
Se ocupan de las expectativas son modelos de gran
utilidad para hacer inferencias y tomar
decisiones en condiciones de incertidumbre
Tipos - Discretas -Continuas
Se escribe como se espera que
varían los resultados.
Distribución de Bernoulli.
Se caracteriza
porque siempre da 2
resultados posibles.
Se realiza un solo
experimento.
Define cual va a
ser el éxito y al
otro fracaso.
EjemplosMoneda
E = Águila= 50%
F= Sello= 50%Encestar
E= Si= 50%F= No= 50%
Otra forma de expresar es X ~ Be (0.3)
X= una variable aleatoria~ = que sigue de
Be= Distribución Bernoulli (0.3) = Probabilidad de
éxito.
Se puede expresar
asíXi p(xi)1 0.32 0.7=1.0
Distribución Binomial
Se realizan varios
ensayos
El numero de éxito es una
variable aleatoria.
Tiene la misma probabilidad de
éxito p
Se representa por x es el
numero éxitos de los n ensayos
Regla generalSi el tamaño es de 5%
o menos de la población se puede
emplear la distribución binomial.