La economia se sustenta en otras ciencias como la estadistica, matematicas, psicologia, entre otras. Por esta razon radica la importancia del analisis exhaustivo de la estadistica para compr…Descripción completa
Taller de Distribución de Probabilidades Discretas
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Descripción: ejercicios
Descripción: Capítulo 3
Descripción: Probabilidades - Estadisitica
Ejercicios de probabilidades
La probabilidad es simplemente qué tan posible es que ocurra un evento determinado. Cuando no estamos seguros sobre el resultado de un evento, podemos hablar acerca de las probabilidades …Full description
PROBABILIDADES
Descripción: Ejercicios guias del tema Probabilidades
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Descripción: La probabilidad es simplemente qué tan posible es que ocurra un evento determinado. Cuando no estamos seguros sobre el resultado de un evento, podemos hablar acerca de las probabilidades de cier...
UNIVERSIDAD MINUTO DE DIOS ADMINISTRACION EN SALUD OCUPACIONAL ESTADISTICA INFERENCIAL VII SEMESTRE AÑO 2017
RESUMEN DISTRIBUCION DE PROBABILIDADES DISCRETAS Una distribución de probabilidad discreta puede asumir sólo valores claramente separados. Las principales características de una distribución de probabilidad discreta son:
La suma de las probabilidades es 1.00
La probabilidad de un resultado particular es un número mayor o igual a cero y menor o igual a uno.
Los resultados son mutuamente excluyentes
La media de una distribución discreta de probabilidad
Registra la ubicación central de los datos.
Es el valor promedio a largo plazo de la variable aleatoria.
También se le conoce como su valor esperado, E ( x), en una distribución de probabilidad.
Es un promedio ponderado.
FORMULA DE MEDIA
[ xP ( x )] Donde µ representa la media, y P( x) es la probabilidad de que x asuma algún valor. La varianza de una distribución de probabilidad discreta
La varianza mide el tamaño de la dispersión de una distribución.
La varianza de una distribución discreta es representada por la letra griega ?2 (sigma cuadrada).
La desviación estándar es la raíz cuadrada de ?2 .
Formula de LA VARIANZA de una distribución de probabilidad discreta:
2
2 [( x ) P( x)]
DISTRIBUCION UNIFORME Si la variable aleatoria X asume los valores x1, x 2,…..xk, con iguales probabilidades,
entonces la distribución discreta uniforme es:
F(x;k) = X= x1, x2, …. xk
DISTRIBUCION DE BERNOULLI
Solo son posibles dos resultados éxito o fracaso
Podemos definir una variable aleatoria discreta X tal que: éxito → 1 fracaso → 0
Si la probabilidad de éxito es p y la de fracaso 1 – p. podemos construir una función de probabilidad:
P (x) = P x (1-P)1-x
x= 0,1
El proceso de Bernoulli debe cumplir con las siguientes propiedades: 1. El experimento consiste en n intentos repetidos. 2. Los resultados de cada uno de los intentos pueden clasificarse como un éxito o como un
fracaso. 3. La probabilidad de éxito, representada por p, permanece constante para todos los intentos. 4. Los intentos repetidos son independientes
DISTRIBUCION BINOMIAL La distribución binomial aparece cuando estamos interesados en el número de veces que un suceso A ocurre (éxitos) en n intentos independientes de un experimento. Para construir una distribución binomial, sea: C
es una combinación.
n
es el número de ensayos.
x
es el número de éxitos.
es la probabilidad de éxito en cada ensayo
FORMULA
P(X) = n C x π x (1-π)n-x
DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMÉTRICA La distribución hipergeométrica tiene las siguientes características:
Hay sólo dos resultados posibles.
La probabilidad de un éxito no es la misma en cada ensayo.
Ésta resulta de contar el número de éxitos en un número fijo de ensayos.
FORMULA
P(X=k) = N es el tamaño de la población,
N es el número de ensayos muestra S es el número de éxitos en la población,
( )(∗ ∗)
K es el número de éxitos en una muestra de n observaciones.
DISTRIBUCIÓN DE POISSON. La distribución de probabilidad de Poisson describe la cantidad de veces que ocurre un evento en un intervalo determinado. Esta distribución también es una forma límite de la distribución binomial, cuando la probabilidad de éxito es muy pequeña y n es grande. FORMULA
P (X) =
− !
µ es la media del número de ocurrencias (éxitos) en un intervalo específico. e es la constante 2.71828 (base del sistema logarítmico neperiano). x es el número de éxitos. P( x) es la probabilidad que se va a calcular para un valor dado de x.
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