estadisticA

LECCION 27 .Distribuciones discretas: Bernouilli
Distribuciones discretas y continuas
Las distribuciones discretas son aquellas en las que la variable puede pude tomar un número determinado de valores.
Las distribuciones continuas son aquellas que presentan un número infinito de posibles soluciones:
Vamos a comenzar por estudiar las principales distribuciones discretas.Distribuciones discretas: Bernouilli
Es aquel modelo que sigue un experimento que se realiza una sola vez y que puede tener dos soluciones: acierto o fracaso:
Cuando es acierto la variable toma el valor 1
Cuando es fracaso la variable toma el valor 0
LECCION 28ª
Distribuciones discretas: Binomial
Las distribución binomial parte de la distribución de Bernouilli:
La distribución de Bernouiili se aplicacuando se realiza una sola vez un experimento que tiene únicamente dos posibles resultados (éxito o fracaso), por lo que la variable sólo puede tomar dos valores: el 1 y el 0
La distribución binomial se aplica cuando se realizan un número"n" de veces el experimento de Bernouiili, siendo cada ensayo independiente del anterior. La variable puede tomar valores entre:
0: si todos los experimentoshan sido fracaso
n: si todos los experimentos han sido éxitos
LECCION 29ª
Distribuciones discretas: Poisson
Las distribución de Poisson parte de la distribución binomial:
Cuando en una distribución binomial se realiza el experimento un número "n" muy elevado de veces y la probabilidad de éxito "p" en cada ensayo es reducida, entonces se aplica el modelo de distribución de Poisson:
Se tieneque cumplir que:
" p " < 0,10
" p * n " < 10

LECCION 30ª
Distribuciones discretas: Hipergeométrica
Las distribución hipergeométrica es el modelo que se aplica en experimentos del siguiente tipo:
En una urna hay bolas de dos colores (blancas y negras), ¿cuál es la probabilidad de que al sacar 2 bolas las dos sean blancas?
Son experimentos donde, al igual que en la distribución binomial,en cada ensayo hay tan sólo dos posibles resultados: o sale blanca o no sale. Pero se diferencia de la distribución binomial en que los distintos ensayos son dependientes entre sí:
Si en una urna con 5 bolas blancas y 3 negras en un primer ensayo saco una bola blanca, en el segundo ensayo hay una bola blanca menos por lo que las probabilidades son diferentes (hay dependencia entre los distintosensayos
LECCION 31ª
Distribuciones discretas: Multinomial
La distribución multinomial es similar a la distribución binomial, con la diferencia de que en lugar de dos posibles resultados en cada ensayo, puede haber múltiples resultados:
Ejemplo de distribución multinomial: a esas elecciones se presentaron 4 partidos políticos: el POPO obtuvo un 40% de los votos, el JEJE el 30%, el MUMU el 20% yel LALA el 10% restante. ¿Cuál es la probabilidad de que al elegir 5 ciudadanos al azar, 3 hayan votado al POPO, 1 al MUMU y 1 al LALA
LECCION 32ª
Distribuciones discretas: Multihipergeométrica
La distribución multihipergeométrica es similar a la distribución hipergeométrica, con la diferencia de que en la urna, en lugar de haber únicamente bolas de dos colores, hay bolas de diferentes colore..LECCION 33ª
Distribuciones continuas: Uniforme
La distribución uniforme es aquella que puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo, todos ellos con la misma probabilidad.
Es una distribución continua porque puede tomar cualquier valor y no únicamente un número determinado (como ocurre en las distribuciones discretas).
Su función de densidad, aquella que nos permite conocer laprobabilidad que tiene cada punto del intervalo, viene definida por:
LECCION 34ª
Distribuciones continuas: Normal (I)
Es el modelo de distribución más utilizado en la práctica, ya que multitud de fenómenos se comportan según una distribución normal.
Esta distribución de caracteriza porque los valores se distribuyen formando una campana de Gauss, en torno a un valor central que coincide con el...