Matemática Aplicada
Páginas: 3 (724 palabras)
Publicado: 1 de junio de 2012
1. DISTRIBUCIÓN MULTINOMIAL.
La distribución multinomial es esencialmente igual a la binomial con la única diferencia de que cada prueba tiene más de dos posibles resultados mutuamente excluyentes.Características:
a) Al llevar a cabo un experimento con esta distribución se esperan más de dos tipos de resultados.
b) Las probabilidades asociadas a cada uno de los resultados sonconstantes.
c) Cada uno de los ensayos o repeticiones del experimento son independientes.
d) El número de repeticiones del experimento, n es constante.
Formula General:
2. VARIABLE ALEATORIA DELA DISTRIBUCION NORMAL
Es aquella que puede tomar infinitos valores dentro de un intervalo de la recta real.
En el caso de variables aleatorias continuas no tiene sentido plantearse probabilidadesde resultados aislados. La probabilidad de valores puntuales es cero.
El interés de estas probabilidades está en conocer la probabilidad correspondiente a un intervalo.
Dicha probabilidad se conocemediante una curva llamada función de densidad y suponiendo que bajo dicha curva hay un área de una unidad.
Conociendo esta curva, basta calcular el área correspondiente para conocer la probabilidadde un intervalo cualquiera.
Función de Densidad:
Curva de la distribución normal:
3. DISTRIBUCION NORMAL, ESTÁNDAR O TIPIFICADA O REDUCIDA.
Entre las distribuciones continuas la másimportante es la llamada distribución normal.
Fue introducida por Carl Friedrich Gauss a principios del siglo XIX en su estudio de los errores de medida. Desde entonces se ha utilizado como modelo enmultitud de variables (peso, altura, calificaciones...), en cuya distribución los valores más usuales se agrupan en torno a uno central y los valores extremos son escasos.
Función de densidad es:
Sugráfica es:
Características
* No depende de ningún parámetro
* Su media es 0, su varianza es 1 y su desviación típica es 1.
* La curva f(x) es simétrica respecto del eje OY
* Tiene...
La distribución multinomial es esencialmente igual a la binomial con la única diferencia de que cada prueba tiene más de dos posibles resultados mutuamente excluyentes.Características:
a) Al llevar a cabo un experimento con esta distribución se esperan más de dos tipos de resultados.
b) Las probabilidades asociadas a cada uno de los resultados sonconstantes.
c) Cada uno de los ensayos o repeticiones del experimento son independientes.
d) El número de repeticiones del experimento, n es constante.
Formula General:
2. VARIABLE ALEATORIA DELA DISTRIBUCION NORMAL
Es aquella que puede tomar infinitos valores dentro de un intervalo de la recta real.
En el caso de variables aleatorias continuas no tiene sentido plantearse probabilidadesde resultados aislados. La probabilidad de valores puntuales es cero.
El interés de estas probabilidades está en conocer la probabilidad correspondiente a un intervalo.
Dicha probabilidad se conocemediante una curva llamada función de densidad y suponiendo que bajo dicha curva hay un área de una unidad.
Conociendo esta curva, basta calcular el área correspondiente para conocer la probabilidadde un intervalo cualquiera.
Función de Densidad:
Curva de la distribución normal:
3. DISTRIBUCION NORMAL, ESTÁNDAR O TIPIFICADA O REDUCIDA.
Entre las distribuciones continuas la másimportante es la llamada distribución normal.
Fue introducida por Carl Friedrich Gauss a principios del siglo XIX en su estudio de los errores de medida. Desde entonces se ha utilizado como modelo enmultitud de variables (peso, altura, calificaciones...), en cuya distribución los valores más usuales se agrupan en torno a uno central y los valores extremos son escasos.
Función de densidad es:
Sugráfica es:
Características
* No depende de ningún parámetro
* Su media es 0, su varianza es 1 y su desviación típica es 1.
* La curva f(x) es simétrica respecto del eje OY
* Tiene...
Leer documento completo
Regístrate para leer el documento completo.