Conceptos de estadistica

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Conceptos

Variable Aleatoria
En el lenguaje de la probabilidad y la estadística, el total que lanzamos con un par de dados es una variable aleatoria, el tamaño de la familia de una pareja escogida aleatoriamente y su ingreso de un foco incandescente escogido aleatoriamente para inspección.
Puesto que asociar un numero con cada punto (elemento) de un espacio muestral es simplemente otra formade decir que estamos definiendo una función sobre los puntos de un espacio muestral.
Si s es un espacio muestral con una medida de probabilidad y x es una función de valor real definida sobre los elementos de s, entonces x se llama una variable aleatoria.
Una variable x es una variable aleatoria si los valores que toma corresponden a los distintos resultados posibles de un experimento, y porello el hecho de que tome un valor particular es un evento aleatorio.

Histograma
El histograma es aquella representación gráfica de estadísticas de diferentes tipos. La utilidad del histograma tiene que ver con la posibilidad de establecer de manera visual, ordenada y fácilmente comprensible todos los datos numéricos estadísticos que pueden tornarse difíciles de entender. Hay muchos tipos dehistogramas y cada uno se ajusta a diferentes necesidades como también a diferentes tipos de información.
Los histogramas son utilizados siempre por la ciencia estadística. Su función es exponer gráficamente números, variables y cifras de modo que los resultados se visualicen más clara y ordenadamente. El histograma es siempre una representación en barras.

Modelo Poisson
La distribución dePoisson se llama así en honor a Simeón Dennis Poisson (1781 - 1840), francés que desarrollo esta distribución basándose en estudios efectuados en la ultima parte de su vida.
La distribución de poisson desempeña un papel muy importante por derecho propio como modelo probabilístico apropiado para un gran numero de fenómenos aleatorios.


Modelo de Probabilidad
La probabilidad es lacaracterística de un evento, que existen razones para creer que éste se realizará.
La probabilidad p de que suceda un evento S de un total de n casos posibles igualmente probables es igual a la razón entre el número de ocurrencias h de dicho evento (casos favorables) y el número total de casos posibles n.

La probabilidad es un número (valor) que varia entre 0 y 1. Cuando el evento es imposible se dice quesu probabilidad es 0, si el evento es cierto y siempre tiene que ocurrir su probabilidad es 1.
La probabilidad de no ocurrencia de un evento está dada por q, donde:

Sabemos que p es la probabilidad de que ocurra un evento y q es la probabilidad de que no ocurra, entonces p + q = 1
Simbólicamente el espacio de resultados, que normalmente se denota por Ω, es el espacio que consiste en todoslos resultados que son posibles. Los resultados, que se denota por ω1,ω2, etcétera, son elementos del espacio Ω.

Modelo Bernoulli
En probabilidad y estadística, a Proceso de Bernoulli es a tiempo discreto proceso estocástico consistir en una secuencia de independiente variables al azar tomar valores sobre dos símbolos. Prosaically, un proceso de Bernoulli es el mover de un tirón de la moneda,posiblemente con una moneda injusta. Una variable en tal secuencia se puede llamar a Variable de Bernoulli.
A Proceso de Bernoulli es a tiempo discreto proceso estocástico consistir en una secuencia finita o infinita de independiente variables al azar X1, X2, X3,…, tales que
• Para cada uno i, el valor de Xi es 0 o 1;
• Para todos los valores de i, la probabilidad eso Xi = 1 es el mismo númerop.
Es decir un proceso de Bernoulli es una secuencia de la independiente distribuida idénticamente Ensayos de Bernoulli. Los dos valores posibles de cada uno Xi a menudo se llaman “éxito” y “falta”, de modo que, cuando esté expresado como un número, un 0 o 1, el valor repute el número de éxitos en ith “ensayo”. Las variables individuales del éxito/de la falta Xi también se llaman Ensayos de...
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