estadistica

 UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL
ESTADO DE HIDALGO

INSTITUTO DE CIENCIAS BÁSICAS E INGENIERÍA
INGENIERÍA INDUSTRIAL

Estadística y Probabilidad

Investigación: Tipos De Distribuciones

Catedrático: Sergio Blas Ramírez Reyna

Investigación que presenta:
Reyes Negrete GeovanniPACHUCA, HGO. Julio-Diciembre 2014





Índice:

Introduccion………………………………………………………………………..3
Distribución Binomial………………………………………………………………4
Distribución Binomial Negativa…………………………………………………...6
Distribución Geométrica…………………………………………………………...8
Distribución Beta……………………………………………………………………9
Distribución Ji Cuadrado…………………………………………………………………..11Distribución Poisson……………………………………………………………….13
Distribución Normal…………………………………………………………………………15
Regresión Lineal…………………………………………………………………….17
Distribución Log Normal……………………………………………………………19
Distribucio Hipergeometrica………………………………………………………..21
Distribución Exponencial……………………………………………………………23
Distribución Gama………………………………………………………………..…25
Bibliografías…………………………………………………………………………..27Introducción:
Distribución de probabilidad
En teoría de la probabilidad y estadística, la distribución de probabilidad de una variable aleatoria es una función que asigna a cada suceso definido sobre la variable aleatoria, la probabilidad de que dicho suceso ocurra. La distribución de probabilidad está definida sobre el conjunto de todos los sucesos, cada uno de los sucesos esel rango de valores de la variable aleatoria.
La distribución de probabilidad está completamente especificada por la función de distribución, cuyo valor en cada x real es la probabilidad de que la variable aleatoria sea menor o igual que x.







La distribución Normal suele conocerse como la "campana de Gauss".











Distribución Binomial:
Distribución binomial o deBernoulli tiene las siguientes características:
1. En cada prueba del experimento sólo son posibles dos resultados: éxito y fracaso.
2. La probabilidad de éxito es constante, es decir, que no varía de una prueba a otra. Se representa por p.
3.La probabilidad de fracaso también es constante, Se representa por q,
q = 1 − p
3. El resultado obtenido en cada prueba es independiente de losresultados obtenidos anteriormente.
5. La variable aleatoria binomial, X, expresa el número de éxitos obtenidos en Las n pruebas. Por tanto, los valores que puede tomar X son: 0, 1, 2, 3, 4, ..., n.
La distribución binomial se expresa por B(n, p)
Cálculo de probabilidades en una distribución binomial

n es el número de pruebas.
k es el número de éxitos.
p es la probabilidad de éxito.
q es laprobabilidad de fracaso.
El número combinatorio 







Ejemplo:
Un examen de estadística de elección múltiple contenía 20 preguntas y cada una de ellas 5 respuestas. Si un estudiante desconocía todas las respuestas y contestó al azar
a) ¿Cuál es la probabilidad de que conteste correctamente a 5 preguntas?
b) ¿Cuál es la probabilidad de que conteste correctamente a lo más 5 preguntas?Solución:
P(X=5)
n=20
p=1/5=0,2

b)
A lo más 5











Distribución Binomial Negativa:
Puede definirse como una generalización del modelo Geométrico o de Pascal. Así, dado un suceso A y su complementario Ac, cuando X representa el número de veces que se da Ac(ausencias, fallos, etc.) hasta que se produce r veces el suceso A, en una serie de repeticiones de la experienciaaleatoria en condiciones independientes, decimos que X sigue la distribución Binomial negativa. Nótese que, cuando r = 1, tenemos exactamente el modelo geométrico.
Esta también es un caso especial de la distribución Binomial, ya que en este caso se trata de que al llevar a efecto varias veces un experimento binomial, se desea determinar la probabilidad de que ocurran r éxitos, solo que el último de...