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SERGIO MOISES AQUISE ESCOBEDOSERGIO MOISES AQUISE ESCOBEDOSERGIO MOISES AQUISE ESCOBEDOSERGIO MOISES AQUISE ESCOBEDO
Tipo: Ejercicios
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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 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
viernes, 28 de octubre de 2022 4:
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
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:
Si E es un evento su probabilidad se interpreta como En particular