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Introducción.
En este trabajo se profundizaran en algunas distribuciones, las variables de distribución discretas y continuas, se aran pequeñas definiciones en cuanto a lo que involucre estas distribuciones para poder entender de mejor forma cada variable.
Dentro de las distribuciones continuas definiré y expondré ejemplo para la distribución de Poisson. En cuanto a las distribuciones continuashablare sobre la distribución exponencial y distribución uniforme acompañadas cada una de un ejemplo.
También dentro de este trabajo se explicar que es una prueba de hipótesis como se realiza y sus partes más importantes, dentro de esta se darán a conocer, hipótesis para medias con varianza conocida y desconocida, así como también, la hipótesis de varianza.
Respecto a todos estos temas, solouna pregunta me viene a la mente y es: ¿estos temas me servirán de alguna forma en el desarrollo de mi carrera como ingeniero en minas?

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 la prospectiva, puesto que se puede diseñar un escenario de acontecimientos futuros considerando las tendencias actuales de diversos fenómenos naturales.
Las distribuciones de probabilidad están relacionadas con las distribuciones de frecuencias (tabla en la que se organizan los datos en clases), de hecho se puede pensar en la distribución de probabilidad,como una distribución de frecuencias teóricas que no es más que una distribución de probabilidades, que describe la forma en que se espera que varíen los resultados. Según Webster, la distribución de probabilidad “Es una lista de todos los resultados posibles de un experimento y de la probabilidad asociada a cada resultado”.
Estas distribuciones, se basan en los valores de las variablesaleatorias, las cuales puede tomar diferentes valores y ser totalmente al azar, estas pueden ser de dos tipos:

X = Variable que nos define el numero de productos defectuosos en una lote de 25 productos.
x = 0, 1, 2,……..,25 productos defectuosos en el lote.
X = Variable que nos define el numero de productos defectuosos en una lote de 25 productos.
x = 0, 1, 2,……..,25 productos defectuosos en el lote.Variable aleatoria discreta (X): Se le denomina variable porque puede tomar diferentes valores, aleatoria, porque el valor tomado es totalmente al azar y discreta porque solo puede tomar valores enteros y un número finito de ellos. Por ejemplo:

X = Variable que nos define la concentración en gramos de plata de algunas muestras de mineral.
x = 14.8 gramos, 12.0, 10.3, 15.6, 20.9
X = Variableque nos define la concentración en gramos de plata de algunas muestras de mineral.
x = 14.8 gramos, 12.0, 10.3, 15.6, 20.9
Variable aleatoria continua (X): Se le denomina variable porque puede tomar diferentes valores, aleatoria, porque los valores que toma son totalmente al azar y continua porque puede tomar tanto valores enteros como fraccionarios y un número infinito de ellos. Por ejemplo:De acuerdo a lo anterior las distribuciones de probabilidad pueden ser:
Distribución de probabilidad discreta
Distribución de probabilidad continúa

Distribuciones de probabilidad discretas.
Como anteriormente se hablo estas distribuciones son aquellas donde las variables asumen un número limitado de valores, ya que se basan en las variables aleatorias discretas. Dentro de este trabajovamos a profundizar en la distribución de probabilidad de Poisson, que es una de entre las distribuciones de probabilidad existentes.
Distribución de Poisson.
Entre las mas importantes distribuciones discretas, esta la distribución de poisson, la cual debe su nombre a Siméon Denis Poisson (1781-1840), que la dio a conocer en 1838 en su trabajo “Investigación sobre la probabilidad de los juicios...
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