DISTRIBUCIONES PROBABILISTICAS

REALIZADO POR MARIA BOLIVAR
ESTUDIANTE DE INGENERIA DE SISTEMA
UNIVERSISDAD GRANMARISCAL DE AYACUCHO.

INDICE
INSTRUCCIÓN

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1. DISTRIBUCIÓN PROBABILÍSTICA

4
2. CLASES DE DISTRIBUCIÓN

4
3. UTILIDAD DE LAS DISTRIBUCIONES

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4. DISTRIBUCIÓN NORMAL

5
4.1. VARIABLE ALEATORIA

6
4.2. VARIABLE DISCRETA

6
4.3. DISTRIBUCIÓN STUDENT

6
4.4. DISTRIBUCIÓN NORMALESTÁNDAR

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4.5. RELACIÓN CON LA BINOMIAL

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4.6. COMO SE CALCULA EN LA TABLA DE VALORES DE Z

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4.7. GRAFICO

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5. DISTRIBUCIÓN BINOMIAL

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5.1. CON QUE TIPO DE VARIABLE SE OBTIENE

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5.2. APROXIMACIÓN CON LA TABLA DE DISTRIBUCIÓN NORMAL

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5.3. TABLA Y GRAFICO

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6. DISTRIBUCIÓN DE POISSON

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6.3. TIPO DE VARIABLE QUE USA

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6.4. EN QUE CASO SE UTILIZA13
6.5. TABLA Y GRAFICO.

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7. APLICACIÓN DE CADA UNA DE LAS DISTRIBUCIONES CON INFERENCIAL ESTADÍSTICA

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8. BIBLIOGRAFÍA

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INTRODUCCION
La distribución de probabilidades está muy relacionado con el tipo de variables. Nosotros conocemos dos tipos de variables:
a. Variable discreta, y
b. Variable continúa.
 Estudiaremos las principales distribuciones de variablesdiscretas y continuas.
En las distribuciones de probabilidad continuas, la distribución de probabilidad es la integral de la función de densidad, por lo que tenemos entonces que:

Mientras que en una distribución de probabilidad discreta un suceso con probabilidad cero es imposible, no se da el caso en una variable aleatoria continua.
La varianza de una variable aleatoria discreta (s 2) sedefine como el promedio ponderado de los cuadros de las diferencias entre cada resultado posible y su media (los pesos son las probabilidades de los resultados posibles).

Dónde: Xi = i-ésimo resultado de X, la variable discreta de interés.
P (Xi) = probabilidad de ocurrencia del i-ésimo resultado de X









1. DISTRIBUCIÓN
Una distribución de probabilidad indica toda la gama devalores que pueden representarse como resultado de un experimento si éste se llevase a cabo.
Es decir, describe la probabilidad de que un evento se realice en el futuro, constituye una herramienta fundamental para la prospectiva, puesto que se puede diseñar un escenario de acontecimientos futuros considerando las tendencias actuales de diversos fenómenos naturales

2. CLASES DE DISTRIBUCIÓNDistribuciones de variables discretas

Distribución Binomial
Distribución Binomial Negativa
Distribución Poisson
Distribución Geométrica
Distribución Hipergeométrica
Distribución de Bernoulli
Distribución Rademacher, que toma el valor 1 con probabilidad 1 / 2 y el valor -1 con probabilidad 1 / 2.
Distribución Uniforme Discreta, donde todos los elementos de un conjunto finito sonequiprobables.

Distribuciones de variables continuas
Distribución ji cuadrado
Distribución exponencial
Distribución t de Student
Distribución normal
Distribución Gamma
Distribución Beta
Distribución F
Distribución uniforme (continua)



3. UTILIDAD DE LAS DISTRIBUCIONES
Proporcionan una herramienta básica para el estudio de la estadística inductiva o inferencial estadística.
4.DISTRIBUCIÓN NORMAL
Es la distribución que permite modelar numerosos fenómenos naturales, sociales y psicológicos. Mientras que los mecanismos que subyacen a gran parte de este tipo de fenómenos son desconocidos, por la enorme cantidad de variables incontrolables que en ellos intervienen, el uso del modelo normal puede justificarse asumiendo que cada observación se obtiene como la suma de unas pocas causasindependientes
La distribución normal también es importante por su relación con la estimación por mínimos cuadrados, uno de los métodos de estimación más simples y antiguos.
Algunos ejemplos de variables asociadas a fenómenos naturales que siguen el modelo de la normal son:
caracteres morfológicos de individuos como la estatura;
caracteres fisiológicos como el efecto de un fármaco;...