Bachiller

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Republica Bolivariana de Venezuela.
Ministerio del Poder Popular para la Educación.
Universidad Gran Mariscal de Ayacucho.





















Distribución de Probabilidades Discretas y Continuas.












Integrantes:
Jonathan González c.i.20.737.560
Marielena Hernández c.i. 13.29.793




Introducción.Una distribución de probabilidad indica toda la gama de valores que pueden representarse como resultado de un experimento. Una distribución de probabilidad es similar al distribución de frecuencias relativas .Si embargo, en vez de describir el pasado, describe la probabilidad que un evento se realice en el futuro, constituye una herramienta fundamental para la prospectiva, puesto que se puede diseñar un escenario de acontecimientosfuturos considerando las tendencias actuales de diversos fenómenos naturales.


Las decisiones estadísticas basadas en la estadística inferencial son fundamentales en la investigación que son evaluadas en términos de distribución de probabilidades.


En el presente trabajo, se estudia de manera ágil los diverso tipos de distribución probabilística, caracterizaremos cada distribución, lafundamentación matemática de los diversos resultados no se enfocaran en el presente trabajo; sólo me limitaré al estudio descriptivo de la distribución de probabilidades discretas.

































Desarrollo.




1) Distribución de Probabilidades Discretas y Continuas:


 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD.
 
Toda distribución deprobabilidad es generada por una variable aleatoria x, la que puede ser de dos tipos:
1.      Variable aleatoria discreta (x). Se le denomina variable porque puede tomar diferentes valores, aleatoria, porque el valor tomado es totalmente al azar y discreta porque solo puede tomar valores enteros y un número finito de ellos.
 
Ejemplos:
x® Variable que nos define el númerode burbujas por envase de vidrio que son generadas en un proceso dado.
x®0, 1, 2, 3, 4, 5, etc, etc. burbujas por envase
x®Variable que nos define el número de productos defectuosos en un lote de 25 productos.
x®0, 1, 2, 3,....,25 productos defectuosos en el lote
 
x®Variable que nos define el número de alumnos aprobados en la materia de probabilidad en un grupode 40 alumnos.
x®0, 1, 2, 3, 4, 5,....,40 alumnos aprobados en probabilidad
 
Con los ejemplos anteriores nos damos cuenta claramente que los valores de la variable x siempre serán enteros, nunca fraccionarios.
 
2.      Variable aleatoria continua (x). Se le denomina variable porque puede tomar diferentes valores, aleatoria, porque los valores quetoma son totalmente al azar y continua porque puede tomar tanto valores enteros como fraccionarios y un número infinito de ellos.
 
Ejemplos:
 
x®Variable que nos define el diámetro de un engrane en pulgadas
x®5.0”, 4.99, 4.98, 5.0, 5.01, 5.0, 4.96
 
x®Variable que nos define la longitud de un cable o circuito utilizado en un arnés de auto
x®20.5 cm, 20.1, 20.0, 19.8, 20,6,20.0, 20.0
 
x®Variable que nos define la concentración en gramos de plata de algunas muestras de mineral
x®14.8gramos, 12.0, 10.0, 42.3, 15.0, 18.4, 19.0, 21.0, 20.8
 
Como se observa en los ejemplos anteriores, una variable continua puede tomar cualquier valor, entero o fraccionario, una forma de distinguir cuando se trata de una variable continua es que esta variable nos permite medirla oevaluarla, mientras que una variable discreta no es medible, es una variable de tipo atributo, cuando se inspecciona un producto este puede ser defectuoso o no, blanco o negro, cumple con las especificaciones o no cumple, etc, etc.
 
Las variables descritas anteriormente nos generan una distribución de probabilidad, las que pueden ser.
 
1)      Distribución de probabilidad discreta....
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