TIPO DE DISTRIBUCIONES
Páginas: 2 (270 palabras)
Publicado: 12 de julio de 2015
Distribución Uniforme
Esta función de densidad define la distribución conocida como uniforme o rectangular. El valor más sobresaliente que puede tener la distribución uniformerespecto a las técnicas de simulación radica en su simplicidad y en el hecho de que tal distribución se puede emplear para simular variables aleatorias a partir de casi cualquier tipo dedistribución de probabilidad.
Distribución Exponencial
Si es muy pequeña la probabilidad de que ocurra un evento en un intervalo corto, y si la ocurrencia de tal evento es,estadísticamente independiente respecto a la ocurrencia de otros eventos, entonces el intervalo de tiempo entre ocurrencias de eventos de este tipo estará distribuido en forma exponencial.Distribución Normal
La más conocida y más ampliamente utilizada distribución de probabilidad es sin duda la distribución normal y su popularidad se debe cuando menos a dos razones quepresentan sus propiedades generales. Las pruebas matemáticas nos señalan, que bajo ciertas condiciones de calidad, resulta justificado que esperamos una distribución normal mientras quela experiencia estadística muestre que, de hecho, muy a menudo las distribuciones se aproximan a la normal.
Distribución Binomial
Las variables aleatorias definidas por el número deeventos exitosos en una sucesión de n ensayos independientes de Bernoulli, para los cuales la probabilidad de ´éxito es p en cada ensayo, siguen una distribución binomial. Este modeloestocástico también se puede aplicar al proceso de muestreo aleatorio con reemplazo, cuando los elementos muestreados tienen soló dos tipos de atributos (por ejemplo si y no, orespuestas como defectuoso o aceptable) [1].
Bibliografía
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[1]
Juan F. Olivares-Pacheco. (2007, Junio) mat.uda.cl. [Online]. http://www.mat.uda.cl/jolivares/probabilidades/gva.pdf
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Esta función de densidad define la distribución conocida como uniforme o rectangular. El valor más sobresaliente que puede tener la distribución uniformerespecto a las técnicas de simulación radica en su simplicidad y en el hecho de que tal distribución se puede emplear para simular variables aleatorias a partir de casi cualquier tipo dedistribución de probabilidad.
Distribución Exponencial
Si es muy pequeña la probabilidad de que ocurra un evento en un intervalo corto, y si la ocurrencia de tal evento es,estadísticamente independiente respecto a la ocurrencia de otros eventos, entonces el intervalo de tiempo entre ocurrencias de eventos de este tipo estará distribuido en forma exponencial.Distribución Normal
La más conocida y más ampliamente utilizada distribución de probabilidad es sin duda la distribución normal y su popularidad se debe cuando menos a dos razones quepresentan sus propiedades generales. Las pruebas matemáticas nos señalan, que bajo ciertas condiciones de calidad, resulta justificado que esperamos una distribución normal mientras quela experiencia estadística muestre que, de hecho, muy a menudo las distribuciones se aproximan a la normal.
Distribución Binomial
Las variables aleatorias definidas por el número deeventos exitosos en una sucesión de n ensayos independientes de Bernoulli, para los cuales la probabilidad de ´éxito es p en cada ensayo, siguen una distribución binomial. Este modeloestocástico también se puede aplicar al proceso de muestreo aleatorio con reemplazo, cuando los elementos muestreados tienen soló dos tipos de atributos (por ejemplo si y no, orespuestas como defectuoso o aceptable) [1].
Bibliografía
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[1]
Juan F. Olivares-Pacheco. (2007, Junio) mat.uda.cl. [Online]. http://www.mat.uda.cl/jolivares/probabilidades/gva.pdf
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