Distribuciones continuas
Páginas: 2 (300 palabras)
Publicado: 15 de abril de 2013
DISTRIBUCIONES CONTINUAS
Es una variable que puede tomar tanto valores enteros como fraccionarios.
Es generada por una variable continua (x).
f(x)³ 0 Las probabilidades asociadas acada uno de los valores que toma “x” deben ser mayores o iguales a cero. Dicho de otra forma, la función de densidad de probabilidad deberá tomar solo valores mayores o iguales a cero. La función dedensidad de probabilidad sólo puede estar definida en los cuadrantes I y II.
La sumatoria de lasprobabilidades asociadas a cada uno de los valores que toma “x” debe ser igual a 1. El área definida bajo la función de densidad de probabilidad deberá ser de 1.
Hasta el momento se han considerado lasdistribuciones de probabilidad para variables discretas, donde se podía asignar el valor que toma la función de probabilidad cuando la variable aleatoria tomaba un valor en concreto. Sin embargo, alconsiderar las variables continuas se encuentra uno el problema de que, lo más probable, los datos que se puedan recabar no sean completamente exactos, o dos o más de ellos no coincidan, por loque se tienen que trabajar en intervalos y, en ese momento, modelar una función se convierte en un problema serio.
Las distribuciones continuas son aquellas que presentan un número infinito deposibles soluciones:
Ejemplo: El peso medio de los alumnos de una clase puede tomar infinitos valores dentro de cierto intervalo (42,37 kg, 42,3764 kg, 42, 376541kg, etc); la esperanza media de vidade una población (72,5 años, 7,513 años, 72, 51234 años).
DISTRIBUCIONES DISCRETAS
Las distribuciones discretas son aquellas en las que la variable puede tomar un número determinadode valores:
Ejemplo: Si se lanza una moneda al aire puede salir cara o cruz; si se tira un dado puede salir un número de 1 al 6; en una ruleta el número puede tomar un valor del 1 al 32.
DISTRIBUCIONES CONTINUAS
Es una variable que puede tomar tanto valores enteros como fraccionarios.
Es generada por una variable continua (x).
f(x)³ 0 Las probabilidades asociadas acada uno de los valores que toma “x” deben ser mayores o iguales a cero. Dicho de otra forma, la función de densidad de probabilidad deberá tomar solo valores mayores o iguales a cero. La función dedensidad de probabilidad sólo puede estar definida en los cuadrantes I y II.
La sumatoria de lasprobabilidades asociadas a cada uno de los valores que toma “x” debe ser igual a 1. El área definida bajo la función de densidad de probabilidad deberá ser de 1.
Hasta el momento se han considerado lasdistribuciones de probabilidad para variables discretas, donde se podía asignar el valor que toma la función de probabilidad cuando la variable aleatoria tomaba un valor en concreto. Sin embargo, alconsiderar las variables continuas se encuentra uno el problema de que, lo más probable, los datos que se puedan recabar no sean completamente exactos, o dos o más de ellos no coincidan, por loque se tienen que trabajar en intervalos y, en ese momento, modelar una función se convierte en un problema serio.
Las distribuciones continuas son aquellas que presentan un número infinito deposibles soluciones:
Ejemplo: El peso medio de los alumnos de una clase puede tomar infinitos valores dentro de cierto intervalo (42,37 kg, 42,3764 kg, 42, 376541kg, etc); la esperanza media de vidade una población (72,5 años, 7,513 años, 72, 51234 años).
DISTRIBUCIONES DISCRETAS
Las distribuciones discretas son aquellas en las que la variable puede tomar un número determinadode valores:
Ejemplo: Si se lanza una moneda al aire puede salir cara o cruz; si se tira un dado puede salir un número de 1 al 6; en una ruleta el número puede tomar un valor del 1 al 32.
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