distribuciones continuas

Distribuciones Continuas
Estas son las distribuciones disponibles para distintas herramientas que crean valores aleatorios. Las distribuciones transforman los valores aleatorios de 0-1 que se crearon a partir de la transmisión específica (identificada a nivel mundial en el entorno de análisis o a nivel local con la herramienta) en la distribución específica. Consulte La sintaxis de distribuciónpara los valores aleatorios para la sintaxis y los parámetros de cada distribución.
Distribución uniforme
La distribución uniforme es una distribución de probabilidad continua donde todos los valores de un intervalo específico tienen la misma probabilidad. Una distribución de entero es una versión discreta de la distribución uniforme (vea a continuación). La distribución uniforme se utiliza almodelar las concentraciones de un gas en un modelo de simulación o del tiempo entre accidentes en una intersección, como también para ubicar los puntos en la herramienta Crear puntos aleatorios.
Con frecuencia, la distribución uniforme se utiliza para modelar eventos aleatorios cuando cada instancia o resultado potencial tiene la misma probabilidad de ocurrencia.

Distribución uniforme
Lafórmula para la distribución uniforme es la siguiente:

Fórmula de distribución uniforme
donde
a es el valor mínimo para el intervalo con igual probabilidad.
b es el valor máximo para el intervalo con igual probabilidad.
x son las observaciones.
Los valores aleatorios seleccionados se encuentran entre el mínimo y el máximo (ambos exclusivos). El mínimo debe ser menor que el máximo. Si no seproporciona un valor mínimo o máximo, se producen variables uniformes entre 0,0 y 1,0.
Distribución de entero
La distribución de entero es una distribución de probabilidad donde todos los valores discretos de un intervalo específico tienen la misma probabilidad. La distribución de entero es la versión discreta de la distribución uniforme (vea arriba). La distribución de entero se utiliza paramodelar la probabilidad de ocurrencia de cada número al tirar un dado (cada número tiene una probabilidad de ocurrencia de un sexto), para modelar eventos aleatorios en un modelo de simulación, o seleccionar ubicaciones de muestra para un estudio biológico.
Con frecuencia, la distribución de entero se utiliza para modelar eventos aleatorios cuando cada instancia o resultado potencial tiene la mismaprobabilidad de ocurrencia.

Distribución de entero
Aquí se muestra la fórmula para la distribución de entero:

Fórmula de distribución de entero
donde
a es el valor mínimo para el intervalo con igual probabilidad.
b es el valor máximo para el intervalo con igual probabilidad.
x son las observaciones.
Los valores aleatorios seleccionados se encuentran entre el mínimo y el máximo (ambosexclusivos). El mínimo debe ser menor que el máximo. Si no se proporciona un valor mínimo o máximo, se producen valores uniformes entre 1 y 100.
Distribución normal
La distribución normal modela variables aleatorias continuas que ocurren con frecuencia. La distribución normal se utiliza ampliamente y se aplica a muchas aplicaciones. Se construye en el teorema del límite central, basado en elprincipio de que la suma de las variables aleatorias se distribuye normalmente si hay un gran número de observaciones. Por ejemplo, la cantidad de veces en que sale "cara" en una secuencia de tiros de una moneda se aproxima a la normalidad cuando la moneda se tira muchas veces. Como ejemplos de distribuciones normales se encuentra la altura de las personas en un país, los valores de elevación de unestado, y las puntuaciones de exámenes de matemáticas para estudiantes de 12 años de edad.

Distribución normal
La fórmula para la distribución normal es la siguiente:

Fórmula de distribución normal
donde
μ es el valor medio.
σ es la desviación estándar (un número positivo).
La distribución normal es simétrica en relación al valor medio, al modo y a la mediana, que son iguales a μ.
Con...