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NINGUNA DESCRIPCION ...ES UN PROTOCOLO
Tipo: Apuntes
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Apellidos: VERGARA CASTAÑEDA 1 2/06/ Nombre: KARINA MARIA Actividad Protocolo individual de la unidad n°: 2 Análisis y síntesis: Síntesis e interpretación personal de los temas vistos en la unidad DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD Una distribución de probabilidad determina la factibilidad de cada uno de los posibles resultados de un experimento. Variables Aleatorias Es una función que asigna un número real a cada evento en el espacio de probabilidad. En esta actividad definirás tu propia variable aleatoria en el espacio de probabilidad que se encuentra a tu derecha, donde cada casilla tiene la misma probabilidad de ocurrencia.
1. Variable aleatoria discreta Una variable discreta es aquella que solo puede tomar un número finito de valores entre dos valores cualesquiera de una característica. Ejemplos: El número de hijos de una familia, la puntuación obtenida al lanzar un dado. 2. Variable aleatoria continua Una variable continua es aquella que puede tomar un número infinito de valores entre dos valores cualesquiera de una característica. Ejemplos: La altura de los alumnos de una clase, las horas de duración de una pila. Tipos de distribuciones de probabilidad Los científicos siempre se han sentido fascinados con los fenómenos y acontecimientos que ocurren en la vida cotidiana, por lo que se han puesto en la tarea de construir modelos probabilísticos teóricos, a través de la experimentación, que los describan. A lgunos de los más utilizados hoy en día son:
Apellidos: VERGARA CASTAÑEDA 1 2/06/ Nombre: KARINA MARIA
1. Distribución de probabilidad Binomial: Es una probabilidad discreta y se presenta con mucha frecuencia en nuestra vida cotidiana. Fue propuesta por Jakob Bernoulli (1654-1705), y es utilizada con acontecimientos que tengan respuesta binaria, generalmente clasificada como “éxito” o “fracaso”. Algunos ejemplos donde se aplica esta distribución son: Si una persona presenta o no una enfermedad. Si una mujer se encuentra en estado de embarazo. Que un producto sea exitoso o no. Que un vuelo se retrase o no. Si el lanzamiento de una moneda sale cara en vez de sello. 2. Distribución de probabilidad de Poisson: Recibe su nombre gracias al matemático francés Simeón Denis Poisson (1781-1840). Describe el número de veces que se presenta un acontecimiento durante un intervalo específico, este intervalo puede ser de tiempo, distancia, área o volumen. La probabilidad de ocurrencia es proporcional a la longitud del intervalo. Algunos ejemplos donde se aplica esta distribución son: El número de vehículos que vende por día un concesionario. Cantidad de llamadas por hora que recibe una compañía. Cuando se requiere conocer el número de defectos en un lote de tela. Número de accidentes automovilísticos en el año. Número de llegadas de embarcaciones a un puerto por día. 3. Distribución de probabilidad normal: La distribución de probabilidad normal es una de las más importantes en estadística y en el cálculo de probabilidades. Fue utilizada por Carl Friedich Gauss (1777-1855) al escribir un libro sobre el movimiento de los cuerpos celestes, por este motivo también es conocida como distribución Gaussiana. Es importante debido a que el teorema central del límite implica que esta distribución es casi universal y la podemos encontrar en todos los campos de las ciencias empíricas tales como: biología, física, psicología, economía, etc. Como se mencionaba anteriormente la aplicación de esta distribución de probabilidad es muy amplia. Algunos ejemplos son: El efecto de un medicamento o fármaco. El cambio de temperatura en una época del año específica. Caracteres morfológicos como el peso o la estatura en un grupo de individuos. Discusión: