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Distribuciones Discretas

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Presentación del tema: "Distribuciones Discretas"— Transcripción de la presentación:

1 Distribuciones Discretas
Métodos cuantitativos Año 2014 Verónica Díaz

2 Características Distribución Binomial:
Variable X = Número de veces que ocurre el suceso r (éxito) en n experimentos. Características: - El mismo experimento se repite n veces. - La probabilidad que se presente un éxito, es la misma en cada experimento (p) - La probabilidad que se presente un fracaso es (q) = (1-p) - Los resultados de cada experimento son independientes. Parámetros de la distribución: n = Número de éxitos posibles en un experimento. p = P(A) = Probabilidad de éxito Función de probabilidades:

3 Asumir valor para n a partir de los datos
Binomial ~ (30 ; 0,3) ¿Cómo reconocerla? Asumir valor para n a partir de los datos Obtener la media de los datos Obtener p a partir de n y la media de los datos Calcular varianza n*p*(1-p) Comparar varianza calculada con la varianza de los datos

4 Características Distribución de Poisson:
Variable X = Número de veces que ocurre el suceso k (éxitos) por unidad de área, tiempo, pieza, etc. Ejemplos: - N° de defectos de una tela por m2 - N° de aviones que aterrizan en un aeropuerto por día, hora, minuto. - N° de bacterias por cm2 de cultivo - N° de llamadas telefónicas entrantes por hora, minuto. - N° de llegadas de embarcaciones a un puerto por día, mes. Parámetros de la distribución: Media (λ) Función de probabilidades:

5 Media de los datos = Varianza de los datos
Poisson ~ (5) ¿Cómo reconocerla? Media de los datos = Varianza de los datos

6 Características Distribución Uniforme Discreta:
Variable X = Puede tomar n valores dentro de un rango definido. Características: Todos los valores perteneciente al rango, tienen la misma probabilidad de ocurrencia. Ejemplos: - Número que aparece al lanzar un dado regular - Resultado de lanzar una moneda - Número que resultará ganador en un sorteo Parámetros: Rango (n) (Límite inferior, Límite superior) Función de probabilidades:

7 Uniforme ~ (20, 50) ¿Cómo reconocerla? Obtener frecuencia relativa para cada valor que tome la variable de interés


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