Estadistica Ii Tarea 2.docx

Universidad Abierta Para Adultos (UAPA) Materia: Estadística II Tarea: 2da Presentado a: Rafael Santos Presentado por:

Mat:

Jasón Miguel Hernández Fecha: 2 de junio del 2018

15-8116

Distribuciones de Probabilidad Discreta

Variables aleatorias

Probabilidad Binomial

Discretas Continuas

Probabilidad Poisson Probabilidad Hipergeometrica

Una variable aleatoria da una descripción numérica de los resultados de un experimento. La distribución de probabilidad de una variable aleatoria describe cómo se reparten las probabilidades entre los valores que toma dicha variable. En toda variable aleatoria discreta, x, su distribución de probabilidad se define mediante una función de probabilidad, que se denota f(x) y la cual da la probabilidad que corresponde a cada valor de la variable aleatoria. Una vez que se ha definido la función de probabilidad, es posible calcular el valor esperado, la varianza y la desviación estándar de la variable aleatoria. La distribución binomial se usa para determinar la probabilidad de x éxitos en n ensayos, siempre que el experimento satisfaga las propiedades siguientes: 1. El experimento consista en una serie de n ensayos idénticos. 2. En cada ensayo haya dos resultados posibles, uno llamado éxito y el otro fracaso. 3. La probabilidad de un éxito no varíe de un ensayo a otro. Por tanto, la probabilidad de fracaso, (1 - p), tampoco variará de un resultado a otro. 4. Los ensayos sean independientes. Si se satisfacen estas cuatro propiedades, la probabilidad de x éxitos en n ensayos se determina usando la función de probabilidad binomial. También se presentaron las fórmulas para hallar la media y la varianza de una distribución binomial. La distribución de Poisson se usa cuando se quiere obtener la probabilidad de x ocurrencias de un evento en un determinado intervalo de tiempo o de espacio. Para que se emplee la distribución de Poisson deben satisfacerse las condiciones siguientes: 1. La probabilidad de una ocurrencia del evento es la misma para cualesquier dos intervalos de la misma longitud. 2. La ocurrencia o no–ocurrencia del evento en un determinado intervalo es independiente de la ocurrencia o no–ocurrencia del evento en cualquier otro intervalo.