Probabilidad
Páginas: 2 (342 palabras)
Publicado: 25 de marzo de 2015
Probabilidad y
Estadística
M.C. MARCOS GALLEGOS FLORES.
EQUIPO#3
4.5 DISTRIBUCIÓN
EXPONENCIAL.
La familia de las distribuciones exponenciales
proporciona modelos de probabilidad que sonampliamente utilizados en ingeniería y ciencias.
Se dice que X tiene una
exponencial si la pdf de X es :
distribución
La diferencia de (p)f gamma general, la (p)f exponencial se pueden
integrarfácilmente.
4.6 DISTRIBUCIÓN GAMMA
(ERLANG)
Este modelo es una generalización del modelo Exponencial
ya que, en ocasiones, se utiliza para modelar variables que
describen el tiempo hasta que se produce pveces un
determinado suceso.
La función se define:
4.7 DISTRIBUCIÓN
NORMAL
La distribución normal es la más importante en
probabilidad y estadística. Muchas poblaciones
numéricas tienendistribuciones que se pueden
ajustar con mucha aproximación mediante una
curva normal apropiada. Como ejemplos
pueden citarse la estatura, peso y otras
características físicas, errores de medición enexperimentos científicos, etc.
La distribución normal aparece en el estudio de muchos
fenómenos físicos básicos. Por ejemplo, el físico James
Maxwell desarrollo la distribución normal a partir dehipótesis muy sencillas con respecto a las velocidades de
las moléculas.
Una variable aleatoria X con función de densidad de
probabilidad.
Es una distribución continua que tiene propiedades.
1.-Es simétrica.
2.- Se extiende en ambos sentidos del eje X.
3.- es asintótica.
4.7.1. Aproximación de
la Binomial a la Normal
Es importante entender que, para un n finito,
las distribucionesBinomial y Normal no
coinciden.
Ahora bien, el estudio numérico del error
cometido al aproximar la primera por la
segunda, permite establecer algunas reglas
generales para una Binomial con n finito: 4.8 TEOREMA DE
CHÉBYSHEV
Este teorema ofrece una especie de garantía
mínima acerca de la probabilidad de una
variable aleatoria a suma un valor dentro de k
desviaciones estandar alrededor de...
Estadística
M.C. MARCOS GALLEGOS FLORES.
EQUIPO#3
4.5 DISTRIBUCIÓN
EXPONENCIAL.
La familia de las distribuciones exponenciales
proporciona modelos de probabilidad que sonampliamente utilizados en ingeniería y ciencias.
Se dice que X tiene una
exponencial si la pdf de X es :
distribución
La diferencia de (p)f gamma general, la (p)f exponencial se pueden
integrarfácilmente.
4.6 DISTRIBUCIÓN GAMMA
(ERLANG)
Este modelo es una generalización del modelo Exponencial
ya que, en ocasiones, se utiliza para modelar variables que
describen el tiempo hasta que se produce pveces un
determinado suceso.
La función se define:
4.7 DISTRIBUCIÓN
NORMAL
La distribución normal es la más importante en
probabilidad y estadística. Muchas poblaciones
numéricas tienendistribuciones que se pueden
ajustar con mucha aproximación mediante una
curva normal apropiada. Como ejemplos
pueden citarse la estatura, peso y otras
características físicas, errores de medición enexperimentos científicos, etc.
La distribución normal aparece en el estudio de muchos
fenómenos físicos básicos. Por ejemplo, el físico James
Maxwell desarrollo la distribución normal a partir dehipótesis muy sencillas con respecto a las velocidades de
las moléculas.
Una variable aleatoria X con función de densidad de
probabilidad.
Es una distribución continua que tiene propiedades.
1.-Es simétrica.
2.- Se extiende en ambos sentidos del eje X.
3.- es asintótica.
4.7.1. Aproximación de
la Binomial a la Normal
Es importante entender que, para un n finito,
las distribucionesBinomial y Normal no
coinciden.
Ahora bien, el estudio numérico del error
cometido al aproximar la primera por la
segunda, permite establecer algunas reglas
generales para una Binomial con n finito: 4.8 TEOREMA DE
CHÉBYSHEV
Este teorema ofrece una especie de garantía
mínima acerca de la probabilidad de una
variable aleatoria a suma un valor dentro de k
desviaciones estandar alrededor de...
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