Triangular

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1.

1. bernoulli(prob, succeed-value, fail-value, stream)
2. beta(min, max, shape1, shape2, stream)
3. binomial (trials, prob, stream)
4. cempirical (tablename, stream)
5. dempirical (tablename, stream)
6. duniform (min, max, stream)
7. empirical (tablename, stream)
8. erlang (location, scale, shape, stream)
9. exponential (location, scale, stream)
10. gamma (location,scale, shape, stream)
11. geometric (prob, stream)
12. inversegaussian (location, scale, shape, stream)
13. invertedweibull (location, scale, shape, stream)
14. johnsonbounded (min, max, shape1, shape2, stream)
15. johnsonunbounded (location, scale, shape1, shape2, stream)
16. loglaplace (location, scale, shape, stream)
17. loglogistic (location, scale, shape, stream)
18. lognormal(location, scale, shape, stream)
19. lognormal2 (location, scale, shape, stream)
20. negbinomial (successes, prob, stream)
21. normal (mean, stddev, stream)
22. pearsont5 (location, scale, shape, stream)
23. pearsont6 (location, scale, shape1, shape2, stream)
24. poisson (mean, stream)
25. triangular (min, max, mode, stream)
26. uniform (min, max, stream)
27. weibull (location,scale, shape, stream)
En probabilidad y estadística , un proceso de Bernoulli es una secuencia finita o infinita de binarios variables aleatorias , así que es un tiempo discreto proceso estocástico que tiene sólo dos valores, canónicamente 0 y 1. Las variables componentes de Bernoulli X i son idénticos y independiente . Prosaicamente, un proceso de Bernoulli es una repetida moneda flipping ,posiblemente con una moneda desleal (pero con injusticia consistente!). Cada X variable i en la secuencia está asociada con un ensayo de Bernoulli o experimento. Todos ellos tienen la misma distribución de Bernoulli . Mucho de lo que se puede decir sobre el proceso de Bernoulli también se puede generalizar a más de dos resultados (tales como el proceso para un dado de seis lados); esta generalización seconoce como el esquema de Bernoulli .
El problema de la determinación del proceso, dado solo una muestra limitada de las ensayos de Bernoulli, que puede llamarse el problema de comprobar si una moneda es justa
Un proceso de Bernoulli es una secuencia finita o infinita de independientes las variables aleatorias X 1, X 2, X 3, ..., de tal manera que
* Para cada i, el valor de X i es 0 o 1;* Para todos los valores de i, la probabilidad de que X i = 1 es el mismo número p.
En otras palabras, un proceso de Bernoulli es una secuencia de independientes idénticamente distribuidas ensayos de Bernoulli .
Independencia de los ensayos implica que el proceso es sin memoria. Dado que la probabilidad p es conocido, los resultados anteriores no proporcionan ninguna información sobre losresultados futuros. (Si p es desconocida, sin embargo, el pasado informa sobre el futuro indirectamente, a través de inferencias sobre p.)
Si el proceso es infinito, entonces a partir de cualquier punto de los ensayos futuros constituyen un proceso de Bernoulli idéntico a todo el proceso, la propiedad de arranque fresco.
Interpretación
Los dos valores posibles de cada X i son a menudollamados "éxito" y "fracaso". Por lo tanto, cuando se expresa como un número 0 ó 1, el resultado puede ser llamado el número de éxitos en el i th "juicio".
Dos otras interpretaciones comunes de los valores son verdaderos o falsos y sí o no. Bajo cualquier interpretación de los dos valores, las variables individuales X i puede ser llamado ensayos de Bernoulli con parámetro p.
En muchas aplicacionesde tiempo pasa entre los ensayos, como el índice i se incrementa. En efecto, los ensayos X 1, X 2, ... X i, ... ocurrir en los "momentos" 1, 2, ..., i, .... Ese paso del tiempo y las nociones asociadas de "pasado" y "futuro" no son necesarias, sin embargo. Más generalmente, cualquier X i y j X en el proceso son simplemente dos de un conjunto de variables aleatorias indexadas en {1, 2, ..., n} o...
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