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Introducción a las Distribuciones de Probabilidad: Variable Discreta y Continua, Ejercicios de Bioestadística

SERGIO MOISES AQUISE ESCOBEDOSERGIO MOISES AQUISE ESCOBEDOSERGIO MOISES AQUISE ESCOBEDOSERGIO MOISES AQUISE ESCOBEDO

Tipo: Ejercicios

2021/2022

Subido el 17/11/2022

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yanira-jaqueline-figueroa-choque 🇵🇪

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Existen distribuciones de probabilidad conocidas que se adaptan a ciertos resultados de experimentos
aleatorios, las cuales se diferencian por el tipo de variable aleatoria y el experimento, algunas de ellas que
tienen aplicaciones usuales son
VARIABLE DISCRETA
VARIABLE CONTINUA
Bernoulli
Binomial
Geométrica
Hipergeométrica
Poisson
Uniforme
Exponencial
Normal
Gamma
Ji cuadrado
t de Student
EJEMPLO: El número promedio de automóviles que llegan a una estación de suministro de gasolina es de 4
por minuto, su función de distribución de probabilidad está dada por
EJEMPLO: Una máquina de servicio automático de bebidas tiene una unidad de reserva para su remplazo
inmediato en caso de fallar, si el tiempo para que ocurra una falla en la maquina es exponencial con un
promedio de 10 horas, su función de densidad está dada por
2.3 Modelos de distribuciones de probabilidad
viernes, 28 de octubre de 2022
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Capitulo 2 página 1
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¡Descarga Introducción a las Distribuciones de Probabilidad: Variable Discreta y Continua y más Ejercicios en PDF de Bioestadística solo en Docsity!

Existen distribuciones de probabilidad conocidas que se adaptan a ciertos resultados de experimentos aleatorios, las cuales se diferencian por el tipo de variable aleatoria y el experimento, algunas de ellas que tienen aplicaciones usuales son VARIABLE DISCRETA VARIABLE CONTINUA Bernoulli Binomial Geométrica Hipergeométrica Poisson Pascal Uniforme Exponencial Normal Gamma Ji – cuadrado t de Student EJEMPLO: El número promedio de automóviles que llegan a una estación de suministro de gasolina es de 4 por minuto, su función de distribución de probabilidad está dada por EJEMPLO: Una máquina de servicio automático de bebidas tiene una unidad de reserva para su remplazo inmediato en caso de fallar, si el tiempo para que ocurra una falla en la maquina es exponencial con un promedio de 10 horas, su función de densidad está dada por

2.3 Modelos de distribuciones de probabilidad

viernes, 28 de octubre de 2022 4:

DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD

PARA UNA VARIABLE ALEATORIA

DISCRETA

Si X es una variable aleatoria discreta, su función de probabilidad f ( xi ) =P[ X=xi ] a. f ( xi )  0  xi Rx b.  f ( x i ) =1 , con x i Rx debe verificar

DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD

PARA UNA VARIABLE ALEATORIA

CONTINUA

Si una variable aleatoria X es continua su función de densidad f ( x ) debe verificar los siguientes condiciones: a. f ( x )  0   b. EJEMPLO Dada la siguiente distribución de probabilidad Tenemos:

EJEMPLO

Si E es un evento su probabilidad se interpreta como En particular