1. Distribuc Distribución ión binomial binomial negativa negativa *Defnición: En estadística la distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta que incluye a la distribución de Pascal. El número de experimentos de Bernoulli de parámetro parámetro independientes realizados hasta la consecución del k-ésimo éxito es una variable aleatoria que tiene una distribución binomial negativa con parámetros k y y . *Características:
Surge como una secuencia infnita de intentos del tipo de Bernoulli que verifcan: • La secuencia de intentos es independiente. • Cada resultado del intento puede tomar únicamente dos resultados mutuamente excluyentes, que denotaremos por E!"# $E% o &'(C(S# $&%. • La pro)a)ilidad de *xito $y por lo tanto la de +racaso% es constante en cada intento. • Los intentos continúan $se eecutan% -asta que un total de r *xitos se -ayan o)servado.
*Formula:
La distri)ucin )inomial negativa es un modelo adecuado para tratar aquellos procesos en los que se repite un determinado ensayo o prue)a -asta conseguir un número n úmero determinado determinado de resultados +avora)les $por ve/ primera%.
*Se utiliza en:
2.0 Distribución multinomial: La distribución multinomial es esencialmente igual a la binomial con la única diferencia de que cada prueba tiene más de dos posibles resultados mutuamente excluyentes.
a) Al llevar llevar a cabo un experimento experimento con esta distribuci distribución ón se esperan esperan más de dos tipos de resultados. *Características:
b)
Las probabilidades asociadas a cada uno de los resultados son constantes.
c)
Cada uno de los ensayos o repeticiones del experimento son independientes.
d)
El número de repeticiones del experimento, n es constante
*Formula
*Se utiliza en:
3.- Distribución uniforme discreta
*Definición:
En teoría
de
la
probabilidad
la
distribución
uniforme
discreta es
una distribución de probabilidad que asume un número finito de valores con la misma probabilidad
*Características: CARACTERÍSTICAS ! En la distribución de probabilidad uniforme discreta la variable aleatoria toma cada uno de sus valores con id"ntica probabilidad. ! El parámetro de la distribución de probabilidad uniforme discreta viene dado por la inversa de los valores que puede tomar la variable aleatoria. ! La variable aleatoria que describe el numero de caras obtenidas al lanzar dos monedas legales sigue una probabilidad de distribución uniforme. ! La media de una variable aleatoria discreta uniforme f#x$%& siempre coincide con uno de los valores de la misma observados en el experimento. ! La varianza de una variable aleatoria discreta uniforme f#x$%& no depende del numero de valores que pueda tomar la variable. *Formula:
'i la distribución asume los valores reales
probabilidad es
y su función de distribución la función escalonada
