INFO SOBRE VARIABLES Y PROBAVILIDAD

variables

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definicion de las variables

Cualitativas:* Son variables que describen cualidades o características no numéricas. Cuantitativas:* Son variables numéricas que representan una cantidad..

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clasificacion de las variables

Cualitativas:* *Nominales:* No tienen un orden inherente. Ejemplo: género, color favorito. - *Ordinales:* Tienen un orden inherente pero las diferencias entre los valores no son significativas. Ejemplo: nivel de satisfacción (bajo, medio, alto). . Cuantitativas:Discretas:* Solo pueden tomar valores enteros. Ejemplo: número de hijos. - *Continuas:* Pueden tomar cualquier valor dentro de un rango. Ejemplo: altura, peso.

formas y presentacion de las vaariables

Tabular: Se puede presentar una variable aleatoria en forma de tabla, donde se enumeran los posibles valores de la variable junto con sus probabilidades correspondientes. Gráfica: Se pueden representar variables aleatorias mediante gráficos, como histogramas para variables discretas o gráficos de densidad para variables continuas. Analítica: Se pueden describir las variables aleatorias mediante funciones matemáticas, como la función de distribución de probabilidad (para variables discretas) o la función de densidad de probabilidad

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distribuci0nes discretas de probavilidad

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Binomial: Se utiliza para modelar el número de éxitos en una secuencia de ensayos independientes, donde cada ensayo tiene solo dos resultados posibles (éxito o fracaso). Multinomial: Es una generalización de la distribución binomial para más de dos categorías. Se utiliza para modelar el número de veces que ocurre cada resultado en una serie de ensayos independientes Binomial Negativa: Modela el número de ensayos necesarios para obtener un número fijo de éxitos en una secuencia de ensayos independientes, con la probabilidad de éxito constante en cada ensayo. Geométrica: Modela el número de ensayos necesarios para obtener el primer éxito en una secuencia de ensayos independientes, con una probabilidad de éxito constante en cada ensayo. Hipergeométrica: Se utiliza para modelar el número de éxitos en una muestra de tamaño fijo tomada sin reemplazo de una población finita que contiene un número fijo de éxitos y fracasos. Hipergeométrica Multivariada: Es una generalización de la distribución hipergeométrica para más de dos categorías o características. .Poisson: Modela el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio fijo, con una tasa promedio conocida. La distribución de Poisson tiene un solo parámetro, que es la tasa promedio de ocurrencia de eventos.

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distribucion de probavilidad continuas

Uniforme: Todos los valores dentro de un intervalo tienen la misma probabilidad de ocurrir.Normal: También conocida como distribución gaussiana, es una de las distribuciones más importantes en estadística. Tiene una forma de campana y está completamente determinada por dos parámetros: la media y la desviación estándar.Normal Estándar: Es una versión especial de la distribución normal con una media de cero y una desviación estándar de uno.Teorema del Límite Central: No es una distribución en sí misma, sino un teorema que establece que la suma de un gran número de variables aleatorias independientes y con una distribución no necesariamente normal tiende a distribuirse normalmente, independientemente de la distribución original.Exponencial: Modela el tiempo entre eventos sucesivos de un proceso de Poisson, donde los eventos ocurren a una tasa constante y de manera independiente.Exponencial Negativa: Es una versión generalizada de la distribución exponencial que permite ajustar la tasa de ocurrencia de eventos.Gamma: Es una familia de distribuciones que generaliza la distribución exponencial y la distribución de Erlang. Se utiliza para modelar tiempos de espera o duraciones.Beta: Se utiliza comúnmente en estadística bayesiana para modelar distribuciones de probabilidad a priori y a posteriori.T-Student: Se utiliza para estimar la media de una población cuando el tamaño de la muestra es pequeño y/o la desviación estándar de la población es desconocida.Chi-Cuadrada: Se utiliza para pruebas de hipótesis y para construir intervalos de confianza para la varianza de una población normalmente distribuida.Weibull: Se utiliza para modelar tiempos de vida, tasas de fallo y tasas de supervivencia en ingeniería y ciencias.F-Fisher: Se utiliza principalmente en análisis de varianza (ANOVA) para comparar la variabilidad entre dos o más muestras.

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