estadistica

Tabla de contenido



















INTRODUCCIÓN

Los valores de una variable sirven para describir o clasificar individuos o distinguir entre ellos.
La mayoría de nosotros hacemos algo más que simplemente describir, clasificar o distinguir, porque tenemos ideas respecto a las frecuencias relativas de los valores de una variable. En estadística decimos que la variabletiene una función de probabilidad, una función de densidad de probabilidad o simplemente una función de distribución Las distribuciones de probabilidad están relacionadas con la distribución de frecuencias. De hecho, podemos pensar en la distribución de probabilidad como una distribución de frecuencias teórica. Una distribución de frecuencias teórica es una distribución de probabilidades quedescribe la forma en que se espera que varíen los resultados. Debido a que estas distribuciones tratan sobre expectativas de que algo suceda, resultan ser modelos útiles para hacer inferencias y tomar decisiones de incertidumbre












OBJETIVOS
Objetivo General:
Analizar, detallar e identificar cada una de las distribuciones de probabilidad.
Objetivos Específicos:
Introducir lasdistribuciones de probabilidad que más se utilizan en la toma de decisiones.
Utilizar el concepto de valor esperado para tomar decisiones.
Mostrar qué distribución de probabilidad utilizar, y cómo encontrar sus valores.
Entender las limitaciones de cada una de las distribuciones de probabilidad que utilice.


















MARCO TEÓRICO
INVESTIGACIÓN

1. ¿Qué es unadistribución sesgada a la izquierda? ¿Qué es una distribución sesgada a la derecha?

La media y la mediana coinciden en las distribuciones simétricas, si solo hay una moda, su valor será igual al de la media y la mediana.
En las distribuciones unimodales (que solo hay una moda), el nivel de simetría se puede dividir en tres grupos: distribuciones simétricas, distribuciones asimétricas positivas(o sesgada a la derecha) y distribuciones asimétricas negativas (o sesgada a la izquierda). Tomando como eje de referencia la moda, estas categorías de asimetría vienen definidas por el diferente grado de dispersión de los datos a ambos lados (colas) de ese eje virtual. La cola mas dispersa en el lado de los valores altos de la variable caracteriza a la asimetría positiva; si en el lado de losmás bajos, a la asimetría negativa; y si la dispersión es igual o muy similar a ambos lados, a una distribución de frecuencias simétrica.



(Fuente: Probabilidad y estadística para ingenieros, Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, p. 67)

(a) Distribución asimétrica negativa
(b) Distribución simétrica
(c) Distribución asimétrica positiva
2. Investigar las siguientesdistribuciones, y de cada uno indicar parámetros, definición, utilidad, se es para variables discretas o continuas y un ejemplo.

a) Distribución hipergeometrica (discreta)
La distribución hipergeometrica no requiere independencia y se basa en el muestreo que se realiza sin reemplazo, las aplicaciones que se realizan en la distribución hipergeometrica se encuentran en muchas aéreas, con gran uso enmuestreo de aceptación, pruebas electrónicas y garantía de calidad. Evidentemente, para muchos de estos campos el muestreo se realiza a expensas del artículo que se muestra. Es decir, el articulo se destruye y por ello no se puede reemplazar en la muestra, así, es necesario un muestreo sin reemplazo.
Un conjunto de objetos contienen objetos clasificados como éxito y objetos clasificados comofracaso. Se selecciona una muestra con tamaño de objetos al azar (sin reemplazo) de los objetos, son y .
Sea que la variable aleatoria denote el número de éxitos en la muestra. Entonces tiene una distribución hipergeometrica y , hasta
Ejemplo:
Un lote contiene 100 piezas de un proveedor de tubería local y 200 unidades de un proveedor de tubería del estado vecino. Si se seleccionan 4...