Distribucion De Probabilidad
Páginas: 2 (474 palabras)
Publicado: 9 de abril de 2012
DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD
TRIANGULAR:
Se usa usualmente como una aproximación de otras distribuciones, como la normal, o ante la ausencia de información más completa.
Dado que depende detres parámetros simples y puede tomar una variedad de formas, es muy flexible para modelizar una amplia variedad de supuestos.
Una característica es que es cerrada, eliminando la posibilidad devalores extremos que quizás podrían ocurrir en la realidad.
NORMAL:
Permite modelar numerosos fenómenos naturales, sociales y psicológicos.
La distribución normal maximiza la entropía entre todaslas distribuciones con media y varianza conocidas, lo cual la convierte en la elección natural de la distribución subyacente a una lista de datos resumidos en términos de media muestral y varianza.Medidas morfológicas de personas, animales, plantas… alturas, pesos, diámetros, etc.
Cálculo de los errores cometidos al medir ciertas magnitudes, por ejemplo en laboratorios.
Valoresestadísticos muestrales, como por ejemplo: la media muestral sigue una distribución normal y se utiliza en inferencia estadística.
POISSON
En teoría de probabilidad y estadística, la distribución dePoisson es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad que ocurra un determinado número de eventos durante cierto periodo detiempo.
GAMMA
En estadística la distribución gamma es una distribución de probabilidad continua con dos parámetros k y λ cuya función de densidad para valores x > 0 es
Aquí e es el número e y Γes la función gamma. Para valores la aquella es Γ(k) = (k − 1)! (el factorial de k − 1). En este caso - por ejemplo para describir un proceso de Poisson - se llaman la distribición distribuciónErlang con un parámetro θ = 1 / λ.
El valor esperado y la varianza de una variable aleatoria X de distribución gamma son
E[X] = k / λ = kθ
V[X] = k / λ2 = kθ2
EXPONENCIAL...
TRIANGULAR:
Se usa usualmente como una aproximación de otras distribuciones, como la normal, o ante la ausencia de información más completa.
Dado que depende detres parámetros simples y puede tomar una variedad de formas, es muy flexible para modelizar una amplia variedad de supuestos.
Una característica es que es cerrada, eliminando la posibilidad devalores extremos que quizás podrían ocurrir en la realidad.
NORMAL:
Permite modelar numerosos fenómenos naturales, sociales y psicológicos.
La distribución normal maximiza la entropía entre todaslas distribuciones con media y varianza conocidas, lo cual la convierte en la elección natural de la distribución subyacente a una lista de datos resumidos en términos de media muestral y varianza.Medidas morfológicas de personas, animales, plantas… alturas, pesos, diámetros, etc.
Cálculo de los errores cometidos al medir ciertas magnitudes, por ejemplo en laboratorios.
Valoresestadísticos muestrales, como por ejemplo: la media muestral sigue una distribución normal y se utiliza en inferencia estadística.
POISSON
En teoría de probabilidad y estadística, la distribución dePoisson es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad que ocurra un determinado número de eventos durante cierto periodo detiempo.
GAMMA
En estadística la distribución gamma es una distribución de probabilidad continua con dos parámetros k y λ cuya función de densidad para valores x > 0 es
Aquí e es el número e y Γes la función gamma. Para valores la aquella es Γ(k) = (k − 1)! (el factorial de k − 1). En este caso - por ejemplo para describir un proceso de Poisson - se llaman la distribición distribuciónErlang con un parámetro θ = 1 / λ.
El valor esperado y la varianza de una variable aleatoria X de distribución gamma son
E[X] = k / λ = kθ
V[X] = k / λ2 = kθ2
EXPONENCIAL...
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