El manifiesto de cartagena

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REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA
DE LAS FUERZAS ARMADAS.
TRABAJO DOCUMENTADO
OBJETIVO A INVESTIGAR: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
1- ) TIPOS DE DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
2-) VARIABLE ALEATORIA. TIPOS DE VARIABLES ALEATORIAS
33.1)DISTRIBUCIÓN BINOMIAL. FUNCIÓN DE PROBABILIDAD.PARÁMETROS DE LA -) MODELOS DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD PARA VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS

DISTRIBUCIÓN
BINOMIAL.MEDIA Y VARIANZA PARA UNA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL.

3.2) DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMÉTRICA. FUNCIÓN DE PROBABILIDAD. PARÁMETROS DE LA DISTRI-
BUCIÓN HIPERGEOMÉTRICA. MEDIA Y VARIANZA PARA UNA DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMÉTRI-CA. USO DE LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL EN LA APROXIMACIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN HIPER-
GEOMÉTRICA.

3.3) DISTRIBUCIÓN DE POISSON. FUNCIÓN DE PROBABILIDAD.PARÁMETRO DE LA DISTRIBUCIÓN
DE POISSON. MEDIA Y VAAARIANZA PARA UNA DISTRIBUCIÓN DE POISSON. USO DE LA DIS-
TRIBUCIÓN DE POISSON PARA APROXIMAR A LA DISTRIBUCIÓN BINOMIALFECHA DE ENTREGA : SEMANA 15
Distribuciones de probabilidad
Una distribución de probabilidad indica toda la gama de valores que pueden representarse como resultado de un experimento si éste se llevase a cabo.
Es decir, describe la probabilidad de que un evento se realice en el futuro, constituye una herramienta fundamental para laprospectiva, puesto que se puede diseñar un escenario de acontecimientos futuros considerando las tendencias actuales de diversos fenómenos naturales.
1) Tipos de Distribuciones de probabilidad:
Discretas
Es generada por una variable discreta (x).
xVariable que solo toma valores enteros
x0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, ... etc,etc.
p(xi)0   Las probabilidades asociadas a cada uno de losvalores que toma x deben ser mayores o iguales a cero.
p(xi) = 1 La sumatoria de las probabilidades asociadas a cada uno de los valores que toma x debe ser igual a 1.
Continuas
Es generada por una variable continua (x).
x   Es una variable que puede tomar tanto valores enteros como fraccionarios.
x   1.0, 3.7, 4.0, 4.6, 7.9, 8.0, 8.3, 11.5, .....,
f(x)0    Las probabilidadesasociadas a cada 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 de densidad de probabilidad sólo puede estar definida en los cuadrantes I y II.
   La sumatoria de las probabilidades asociadas a cada uno de los valores que toma x debe ser igual a 1. El áreadefinida bajo la función de densidad de probabilidad  deberá ser de 1.

2) Variable aleatoria: Cantidad que es resultado de un experimento y debido al azar, puede tomar valores diferentes.existen tres tipos d variables aleatorias que son:
* Variable aleatoria discreta: una v.a. es discreta si su recorrido es un conjunto discreto. Sus probabilidades se recogen en la funcion de cuantía.
*Variable aleatoria continua: una v.a. es continua si su recorrido no es un conjunto numerable. Intuitivamente esto significa que el conjunto de posibles valores de la variable abarca todo un intervalo de números reales. Por ejemplo, la variable que asigna la estatura a una persona extraída de una determinada población es una variable continua ya que, teóricamente, todo valor entre, pongamos por caso,0 y 2,50 m, es posible.
* Variable aleatoria independiente: Supongamos que "X" y "Y" son variables aleatorias discretas. Si los eventos X = x / Y = y son variables aleatorias independientes. En tal caso: P(X = x, Y = y) = P( X = x) P ( Y = y). De manera equivalente: f(x,y) = f1(x)f2(y). :Inversamente, si para todo "x" e "y" la funcion de probabilidad conjunta f(x,y) puede expresarse sólo...
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