Estadistica-Probabilidad Discreta





República de Panamá
Universidad Tecnológica de Panamá
Centro Regional de Panamá Oeste



Facultad de Ingeniería Industrial
Licenciatura en Logística y Transporte Multimodal
Estadística II

Tema:
“Distribuciones de Probabilidad Discreta”


Presentado por:
Aguilera, Vanessa 8-882-2050
García, Daisy 8-868-824
Garrido, Mitzy 8-869-1754
Gómez, Carmen 6-717-329
Mena,Leonela 8-881-478
Méndez, James 4-760-898
Rodríguez, María Fernanda 8-880-882



Dirigido a:
Margelia de Palacios





Fecha de Entrega:
Viernes 26 de septiembre de 2013








Índice
INTRODUCCIÓN………………………………………………………………………...2
Distribución de probabilidad discreta
A. Distribución Binomial …………………………………………………………..4
- Distribución Binomial o de Bernoulli
- Concepto
-característica
- Valor esperado
- varianza

B. Distribución Multinomial………………………………………………………6
Concepto, ejemplos
Función de densidad, gráfico y de probabilidades- intuitiva y practica
Función de distribución, gráfico de probabilidad acumulado- Valor esperado -propiedades
Varianza
Desviación estándar

C. Distribución Hipergeometrica……………………………………………..…..22
Función
Valor esperado
VarianzaAplicación

D. Distribución de Poisson…………………………………………………....…..25
Concepto
Ejemplos
Criterios

E. Aproximaciones de las distribuciones discretas……………………………....31
Distribuciones de Poisson a la binomial
Distribución binomial a la hipergeométrica
Ejemplos
CONCLUSION………………………………………………………………………....34
INFOGRAFIA…………………………………………………………………………...35ANEXOS……………………………………………………………………………......36




Introducción
En el presente trabajo ampliaremos el tema ya estudiado en clase sobre probabilidades, considerando la existencia de teorías y términos desconocidos por nosotros, como lo son las Distribuciones de Probabilidad Discreta, sus conceptos y aplicaciones. Una distribución de probabilidad es una representación de todos los resultados posibles de algún experimento y de la probabilidad relacionada con cada uno. Una distribución deprobabilidad es discreta cuando los resultados posibles del experimento son obtenidos de variables aleatorias discretas, es decir, de variables que sólo puede tomar ciertos valores, con frecuencia números enteros, y que resultan principalmente del proceso de conteo.
Ejemplos de variables aleatorias discretas son:
-Número de caras al lanzar una moneda
-El resultado del lanzamiento de un dado
-Númerode hijos de una familia
-Número de estudiantes de una universidad




















Distribuciones de Probabilidad Discreta

Introducción
Estudiaremos en este tema dos de las distribuciones de probabilidad más importantes y que son imprescindibles a la hora de adentrarnos en el estudio de la inferencia estadística. La distribución binomial es uno de los primeros ejemplosde las llamadas distribuciones discretas (que solo pueden Tomar un número finito, o infinito numerable, de valores). Fue estudiada por Jakob Bernoulli (Suiza,1654-1705), quien escribió el primer tratado importante sobre probabilidad, “Ars conjectandi” (El arte de pronosticar). Los Bernoulli formaron una de las sagas de matemáticos más importantes de la historia. La distribución normal es unejemplo de las distribuciones continuas, y aparece en multitud de fenómenos sociales. Fue estudiada, entre otros, por J.K.F. Gauss (Alemania, 1777-1855), uno de los más famosos matemáticos de la historia. La grafica de la distribución normal en forma de campana se denomina Campana de Gauss.

A. Distribución Binomial o de Bernoulli
Concepto

La distribución binomial está asociada a experimentos delsiguiente tipo:
- Realizamos n veces cierto experimento en el que consideramos sólo la posibilidad de éxito o fracaso.
- La obtención de ´éxito o fracaso en cada ocasión es independiente de la obtención de ´éxito o
fracaso en las demás ocasiones.
- La probabilidad de obtener ´éxito o fracaso siempre es la misma en cada ocasión....