UNIVERSIDAD LATINA DE COSTA RICA DISTRIBUCION BINOMIAL

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
UNIVERSIDAD LATINA DE COSTA RICA DISTRIBUCION DE POISSON
Advertisements

Universidad Central de Venezuela Facultad de Ciencias Económicas y Sociales Escuela de Sociología Departamento de Estadística DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD.
Tema 7: Probabilidad 1. Introducción. 2. Variables aleatorias.
Estadística I. Finanzas Y Contabilidad
UNIVERSIDAD LATINA DE COSTA RICA DISTRIBUCION NORMAL
DR. JORGE ACUÑA A., PROFESOR
1.Introducción a la Estadística 2.Descripción de los conjuntos de datos 3.Uso de la Estadística para sintetizar conjuntos de datos 4.Probabilidad 5.Variables.
Estadística Administrativa I
Distribución Hipergeométrica Cetina López Wendy
Curso de actualización en Ingeniería de calidad
SESIÓN DISTRIBUCIÓN BINOMIAL DE PROBABILIDAD
Variables Aleatorias ETSITGC Madrid. Variables Aleatorias ETSITGC Madrid Índice.
Caracterización de Variables Aleatorias
Caracterización de Variables Aleatorias
Facultad de Ingeniería, División de Ciencias Básicas Bernardo Frontana, Irene Valdez /
4. 0 DISTRIBUCIONES DISCRETAS DE PROBABILIDAD 4
DISTRIBUCION BINOMIAL
Transformaciones de variables aleatorias
Distribuciones de Probabilidad
Fallas por crecimiento, fallas por disminución Eliseo Martínez H. Héctor Varela V. Universidad de Antofagasta.
Distribución de Poisson
DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
Universidad Mexicana en Línea Carrera: Administración Pública Asignatura: Estadística Tutor: Leonardo Olmedo Alumno: Alfredo Camacho Cordero Matrícula:
REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE LA FUERZA ARMADA BOLIVARIANA MARACAIBO,
MATEMÁTICA APLICADA FACILITADOR: LCDO. ALFREDO MEDINA INTEGRANTES:
UNLA : Distribución de probabilidades Lic Edgardo Di Dio
Estadística Administrativa I
Tema 6: Modelos probabilísticos
Continuación Unidad 3 Generación de variables aleatorias.
ANÁLISIS DE DATOS PROBABILIDAD Variable Aleatoria Variable que puede obtener diferentes valores en donde cualquier resultado particular está determinado.
Generación de Variables Aleatorias
Distribución binomial
AGENDA Distribuciones de probabilidad discreta
Distribución Poisson.
DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
1 Denominamos F(x) a función de distribución de una variable aleatoria X, que viene dada por la expresión siguiente: 0 si x < 0 F(x) = P X (X  x) = p.
Distribuciones Muestrales: Propoción, Varianza y cociente de varianzas
Se dice que una variable aleatoria es continua si toma valores en el conjunto de los números reales, o en un intervalo de números reales. Por ejemplo,
Principales distribuciones discretas
Teoría de Probabilidad Dr. Salvador García Lumbreras
Tema 6: Distribuciones estadísticas
GRÁFICAS DE CONTROL GRÁFICAS DE CONTROL POR ATRIBUTOS (Conteo)
DR. JORGE ACUÑA A., PROFESOR TEOREMA DEL LíMITE CENTRAL.
FÍSICA DE SEMICONDUCTORES FUNCIONES ESTADÍSTICAS DE DISTRIBUCIÓN UN Juan Camilo Ramirez Ayala código: de junio del 2015.
1.Introducción a la Estadística 2.Descripción de los conjuntos de datos 3.Uso de la Estadística para sintetizar conjuntos de datos 4.Probabilidad 5.Variables.
Alicia De Gyves López Licenciatura Tecnologías de la Información y Comunicación 3º. Cuatrimestre Estadística Descriptiva Distribuciones de Probabilidad.
Alumno: Hebert Rangel Gutierrez Matricula: Tutor: Leonardo Olmedo Asignatura: Estadistica Descriptiva Licenciatura en Tecnologías de la Información.
Estadística Descriptiva en Excel
Tema 3: El azar también se distribuye Una distribución: la binomial Imagen de Freddy The Boy bajo licencia Creative CommonsFreddy The Boy.
Función Probabilidad DETERMINAR LA FUNCIÓN PROBABILIDAD Y SU GRÁFICA.
Un modelo muy discreto Matemáticas, juego,...fortuna: Un modelo muy discreto La distribución binomial Imagen de Comodoro Deportes bajo licencia Creative.
@ Angel Prieto BenitoMatemáticas Aplicadas CS I1 U.D. 14 * 1º BCS DISTRIBUCIÓN BINOMIAL.
LA DIVISIÓN DE LOS NÚMEROS NATURALES. 1.LA DIVISIÓN Y SUS TERMINOS Dividir es repartir una cantidad en partes iguales. Los términos de la división se.
Tema 5: Variables aleatorias continuas. La distribución normal
Tema 4: Variables aleatorias discretas La distribución binomial
distribución uniforme
La distribución de Poisson Walter López Moreno, MBA, DBA ©Todos los derechos son reservados
TEMA : DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDADES
CLARA ESPINO..  Representan los posibles resultados de un experimento aun no realizado, o los posibles valores de una cantidad cuyo valor actualmente.
¡Campana y se acabó! Matemáticas, juego,...fortuna: ¡Campana y se acabó! Distribución Normal Imagen de Adrián Pérez bajo licencia Creative CommonsAdrián.
Tema 3: Un modelo muy discreto La distribución binomial Imagen de Comodoro Deportes bajo licencia Creative CommonsComodoro Deportes.
MODELO PROBABILÍSTICO NORMAL Psic. Gerardo A. Valderrama M.
Inventarios Es un sistema de inventarios. inventarios.
Tema 6 Cristhian Lopez..
UNIVERSIDAD LATINA DE COSTA RICA DISTRIBUCION DE POISSON
Tabla de distribución de frecuencias sin intervalos PARA DATOS NO AGRUPADOS.
Distribuciones: Discretas
DISTRIBUCION.
Transcripción de la presentación:

UNIVERSIDAD LATINA DE COSTA RICA DISTRIBUCION BINOMIAL DR. JORGE ACUÑA A. , PROFESOR

DISTRIBUCION DE VARIABLE ALEATORIA DISCRETA La variable en estudio es discreta: cantidad de producción, nivel de inventario de partes X, número de defectuosos, número de defectos. La variable toma valores en intervalos y es estrictamente mayor-igual que cero. Representada por el conjunto de los números enteros. Probabilidades de >,=,<,>=,<= son diferentes. DR. JORGE ACUÑA A. , PROFESOR

DISTRIBUCION BINOMIAL ¿Cuándo usar esta distribución? Para que un experimento sea binomial y se pueda usar esta distribución en el cálculo de probabilidades, se deben cumplir cinco propiedades: Experimento arroja dos resultados: éxito y fracaso. Interesa la ocurrencia de un número x de resultados. Se identifican claramente probabilidades de éxito y fracaso que son constantes de un ensayo a otro, tal que la probabilidad de éxito= (o p) más la probabilidad de fracaso=(1-)(o q) suman 1. Los experimentos son independientes uno de otro. El experimento puede repetirse muchas veces (n). DR. JORGE ACUÑA A. , PROFESOR

DISTRIBUCION BINOMIAL Fórmulas DR. JORGE ACUÑA A. , PROFESOR

DISTRIBUCION BINOMIAL Forma de la curva DR. JORGE ACUÑA A. , PROFESOR

DISTRIBUCION BINOMIAL EJEMPLO 1 Los reportes de quejas de clientes indican que el producto XYZ tiene una probabilidad de cumplir con su función del 90%. Si se envía un lote de 18 productos, ¿cuál es la probabilidad de encontrar: 2 que no cumplen? DR. JORGE ACUÑA A. , PROFESOR

DISTRIBUCION BINOMIAL SOLUCION n=18, =0.10. Los envíos de lotes son independientes. 2 que no cumplen? P(x=2)=? La probabilidad de encontrar 2 que no cumplen es 0.2835. DR. JORGE ACUÑA A. , PROFESOR

DISTRIBUCION BINOMIAL EXCEL 1. P(x=2)= ? En Excel se pulsa en el menú: INSERTAR, FUNCIÓN, ESTADÍSTICAS, DISTR.BINOM P(x=2). Se introduce el número de éxitos que es 2, en ensayos el tamaño de la muestra que es 18, en probabilidad de éxito p que es 0.1 y en Acumulado se escribe Falso pues el cálculo es para densidad. Excel retorna el valor de la probabilidad y es 0.283512. DR. JORGE ACUÑA A. , PROFESOR

DISTRIBUCION BINOMIAL EXCEL DR. JORGE ACUÑA A. , PROFESOR

DISTRIBUCION BINOMIAL EJEMPLO 2 Los reportes de producto aceptado indican que el 80% del producto XYZ se acepta. Si se tiene un lote de 20 productos, ¿cuál es la probabilidad de encontrar: a. 17 que cumplen? b. más de 12 que cumplen? DR. JORGE ACUÑA A. , PROFESOR