Estadistica

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SUCESOS INDEPENDIENTES
 Si la ocurrencia o no ocurrencia de E1 no afecta a la probabilidad de ocurrencia de E2 , entonces P{E2 / E1} = P{E2} y se dice que E1 y E2 son sucesosindependientes; sino ocurre esto, es decir la ocurrencia E1 afecta ala ocurrencia de E2 se dice que son dependientes.

Decimos que dos sucesos      y      son independientes entre sí si la ocurrencia deuno de ellos no modifica la probabilidad del otro, es decir, si:

o lo que es lo mismo:

SUCESOS MUTUAMENTE EXCLUYENTES
Dos o más eventos son mutuamente excluyentes o disjuntos, si no puedenocurrir simultáneamente. Es decir, la ocurrencia de un evento impide automáticamente la ocurrencia del otro evento (o eventos).

MULTIPLICACION DE PROBABILIDAD
La regla de la multiplicación expresaque la probabilidad de que ocurra A y B es igual a la probabilidad de A multiplicada por la probabilidad de que ocurra B dado que A a ocurrido. Y se expresa:
P ( B/A ) P(A) = P( A ∩ B )PAPA
P(A)P(B/A) = P(A∩B)
P(A∩B) = P(A) P(B/A)
Donde:
P(A∩B) .- Probabilidad conjunta de A y B
P(A) .- Probabilidad marginal de A
P(B/A) .- Probabilidad condicional de B respecto de A.

DISTRIBUCION NORMALEsta distribución es frecuentemente utilizada en las aplicaciones estadísticas. Su propio nombre indica su extendida utilización, justificada por la frecuencia o normalidad con la que ciertosfenómenos tienden a parecerse en su comportamiento a esta distribución.
Muchas variables aleatorias continuas presentan una función de densidad cuya gráfica tiene forma de campana.

DISTRIBUCIONBINOMIAL
La distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta que mide el número de éxitos en una secuencia de n ensayos independientes con una probabilidad fija p de ocurrencia del éxitoentre los ensayos.
Para representar que una variable aleatoria X sigue una distribución binomial de parámetros n y p, se escribe:

DISTRIBUCION MULTINOMIAL
La distribución multinomial es una...