Trabajo De La Bebe
Páginas: 14 (3331 palabras)
Publicado: 23 de marzo de 2015
REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA.
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LAS FUERZAS ARMADAS NACIONAL BOLIVARIANA. NÚCLEO ANZOÁTEGUI.
EXTENCIÓN - PUERTO PÍRITU.PROFESORA: BACHILLERES:
Isai Bittar. José Castillo.
Luisangela Rojas.
Ing. Civil Karla García.
Sección # 01Nínive Páez.
Puerto Píritu, Marzo de 2015.
ÍNDICE
Pg.
Introducción
Desarrollo: Distribuciones de Probabilidad.
1. Distribuciones de variables aleatorias discretas.
2. Distribución binomial.
3. Esperanza matemática y varianza de la distribución binomial.
4. Distribución de Poisson.
5. Esperanza matemática yvarianza de la distribución de Poisson.
6. Distribución geométrica.
7. Esperanza matemática y varianza de la distribución geométrica.
8. Distribución hipergeométrica.
9. Esperanza matemática y varianza de la distribución hipergeométrica.
10. Distribuciones de variables aleatorias continuas.
11. Distribución uniforme.
12. Esperanza matemática y varianza de la distribución uniforme.
13.Distribución exponencial.
14. Esperanza matemática y varianza de la distribución exponencial.
15. Distribución gamma.
16. Esperanza matemática y varianza de la distribución gamma.
17. Distribución normal.
18. Esperanza matemática y varianza de la distribución normal.
19. Distribución x2 de Pearson.
20. Esperanza matemática y varianza de la distribución x2 de Pearson.
Conclusión.Bibliografía.
INTRODUCCIÓN
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
1. Distribuciones de variables aleatorias discretas.
Una variable aleatoria es discreta cuando sólo puede tomar unos ciertos valores enteros. Se dice que una Variable aleatoria Discreta o Discontinua X, tiene un conjunto definido de valores posibles x1,x2,x3,…..xn con probabilidades respectivas p1,p2,p3,…..pn., Es decir que sólo puede tomar ciertosvalores dentro de un campo de variación dado. Como X ha de tomar uno de los valores de este conjunto, entonces p1 + p2 +…+ pn=1.
En general, una variable aleatoria discreta X representa los resultados de un espacio muestral en forma tal que por P(X = x) se entenderá la probabilidad de que X tome el valor de x. De esta forma, al considerar los valores de una variable aleatoria es posibledesarrollar una función matemática que asigne una probabilidad a cada realización x de la variable aleatoria X. Esta función recibe el nombre de función de la probabilidad.
Distribución de probabilidad:
En las distribuciones estadística discretas obtenemos los resultados (frecuencias absolutas fi y relativas hi) de forma experimental o empírica. Son los resultados obtenidos. Si suponemos que realizamos elexperimento muchas veces (infinitas) obtenemos la distribución de probabilidad. La distribución de una variable aleatoria es teórica. Son los resultados esperados. Es una idealización de la correspondiente distribución de frecuencias. También se llama función de probabilidad o ley de probabilidad.
Características:
A cada valor de la variable aleatoria xi le hacemos corresponder una probabilidadesperada teórica pi.
Se representa gráficamente mediante un diagrama de barras.
La suma de todas las probabilidades esperadas es uno.
Ejemplo de variable aleatoria:
Lanzamos un dado perfecto 240 veces, anotamos el resultado obtenido en la cara superior obteniendo los siguientes resultados:
Distribución aleatoria discreta
Cara superior 1 2 3 4 5 6
Número de veces 40 39 42 38 42 39
a) Construir la...
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LAS FUERZAS ARMADAS NACIONAL BOLIVARIANA. NÚCLEO ANZOÁTEGUI.
EXTENCIÓN - PUERTO PÍRITU.PROFESORA: BACHILLERES:
Isai Bittar. José Castillo.
Luisangela Rojas.
Ing. Civil Karla García.
Sección # 01Nínive Páez.
Puerto Píritu, Marzo de 2015.
ÍNDICE
Pg.
Introducción
Desarrollo: Distribuciones de Probabilidad.
1. Distribuciones de variables aleatorias discretas.
2. Distribución binomial.
3. Esperanza matemática y varianza de la distribución binomial.
4. Distribución de Poisson.
5. Esperanza matemática yvarianza de la distribución de Poisson.
6. Distribución geométrica.
7. Esperanza matemática y varianza de la distribución geométrica.
8. Distribución hipergeométrica.
9. Esperanza matemática y varianza de la distribución hipergeométrica.
10. Distribuciones de variables aleatorias continuas.
11. Distribución uniforme.
12. Esperanza matemática y varianza de la distribución uniforme.
13.Distribución exponencial.
14. Esperanza matemática y varianza de la distribución exponencial.
15. Distribución gamma.
16. Esperanza matemática y varianza de la distribución gamma.
17. Distribución normal.
18. Esperanza matemática y varianza de la distribución normal.
19. Distribución x2 de Pearson.
20. Esperanza matemática y varianza de la distribución x2 de Pearson.
Conclusión.Bibliografía.
INTRODUCCIÓN
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
1. Distribuciones de variables aleatorias discretas.
Una variable aleatoria es discreta cuando sólo puede tomar unos ciertos valores enteros. Se dice que una Variable aleatoria Discreta o Discontinua X, tiene un conjunto definido de valores posibles x1,x2,x3,…..xn con probabilidades respectivas p1,p2,p3,…..pn., Es decir que sólo puede tomar ciertosvalores dentro de un campo de variación dado. Como X ha de tomar uno de los valores de este conjunto, entonces p1 + p2 +…+ pn=1.
En general, una variable aleatoria discreta X representa los resultados de un espacio muestral en forma tal que por P(X = x) se entenderá la probabilidad de que X tome el valor de x. De esta forma, al considerar los valores de una variable aleatoria es posibledesarrollar una función matemática que asigne una probabilidad a cada realización x de la variable aleatoria X. Esta función recibe el nombre de función de la probabilidad.
Distribución de probabilidad:
En las distribuciones estadística discretas obtenemos los resultados (frecuencias absolutas fi y relativas hi) de forma experimental o empírica. Son los resultados obtenidos. Si suponemos que realizamos elexperimento muchas veces (infinitas) obtenemos la distribución de probabilidad. La distribución de una variable aleatoria es teórica. Son los resultados esperados. Es una idealización de la correspondiente distribución de frecuencias. También se llama función de probabilidad o ley de probabilidad.
Características:
A cada valor de la variable aleatoria xi le hacemos corresponder una probabilidadesperada teórica pi.
Se representa gráficamente mediante un diagrama de barras.
La suma de todas las probabilidades esperadas es uno.
Ejemplo de variable aleatoria:
Lanzamos un dado perfecto 240 veces, anotamos el resultado obtenido en la cara superior obteniendo los siguientes resultados:
Distribución aleatoria discreta
Cara superior 1 2 3 4 5 6
Número de veces 40 39 42 38 42 39
a) Construir la...
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