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INSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIOR DE CALKINI
Nombre de la asignatura: Probabilidad y Estadística
Carrera: Ingeniería Industrial
Clave: AEC-1053
Hrs. teoría - Hrs. práctica - Créditos:2 - 2 - 4
EN EL ESTADO DE CAMPECHE







TEMARIO

U N I D A D 3









RAMIRO JOSE GONZALEZ HORTA
A r q u i t e c t oArq. Ramiro González Horta. Abril 2011


U N I D A D 3
Distribuciones de Probabilidad Discretas.
3.1. Definición de variable aleatoria discreta.
3.2. Función deprobabilidad y de distribución, valor esperado, varianza y desviación estándar.
3.3. Distribución Binomial.
3.4. Distribución Hipergeométrica
3.4.1 Aproximación de la Hipergeométrica por la Binomial.
3.5.Distribución Geométrica.
3.6. Distribución Multinomial.
3.7. Distribución de Poisson.
3.8. Aproximación de la Binomial por la de Poisson.
3.9. Distribución Binomial Negativa
3.10 DistribuciónUniforme (Discreta)









U N I D A D 3
Distribuciones de Probabilidad Discretas.

3.4.1 Aproximación de la Hipergeométrica por la Binomial.
Distribuciónhipergeométrica
Por claridad, consideremos el siguiente ejemplo: Tenemos una baraja de cartas españolas (N=40 naipes), de las cuales nos vamos a interesar en el palo de oros (D=10 naipes de un mismo tipo).Supongamos que de esa baraja extraemos n=8 cartas de una vez (sin reemplazamiento) y se nos plantea el problema de calcular la probabilidad de que hayan k=2 oros (exactamente) en esa extracción. Larespuesta a este problema es
 

 
En lugar de usar como dato D es posible que tengamos la proporción existente, p, entre el número total de oros y el número de cartas de la baraja
 

 
demodo que podemos decir que
 



 
Este ejemplo sirve para representar el tipo de fenómenos que siguen una ley de distribución hipergeométrica. Diremos en general que una v.a. X sigue una...