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Descubrir imagen. Distribución Binomial

Carmen Montoya

Created on March 16, 2024

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QUIZ Distribuciones Bernoulli y Binomial

Acierta todas las preguntas para descubrir la imagen

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María del carmen montoya landeros

universidad autónoma de aguascalientes

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01

La distribución de probabilidad de una variable aleatoria:

Solo existe para variables discretas

Existe para variables discretas o continuas

Solo existe para variables continuas

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02

Para variables discretas, una de las características de las distribuciones de probabilidad es:

Para todos los valores de x, la suma de sus probabilidades es igual a uno.

Para todos los valores de x, la integral de la función de densidad es igual a uno.

p(x) puede ser menor o igual a cero.

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03

Para variables continuas, una de las características de las distribuciones de probabilidad es:

La función de densidad siempre es mayor o igual al cero.

Para todos los valores de x, la suma de sus probabilidades es igual a uno.

Para todos los valores de x, la integral de la función de densidad es igual a la media poblacional.

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04

Un ensayo Bernoulli consiste en:

Contar el número de éxitos en n ensayos independientes del tipo Binomial.

Contar el número de éxitos en p ensayos independientes del tipo Binomial

Observar si el resultado del experimento es éxito o fracaso.

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05

Distribución que modela el contar el número de éxitos en n ensayos independientes que solo tienen dos posibles resultados.

Binomial

Bernoulli

Normal

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06

Parámetros que caracterizan una Distribución Binomial

media y varianza

n y p

p y 1-p

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07

Valor esperado o media de una Distribución Binomial

n*p

n*p*(1-p)

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08

Varianza de una Distribución Binomial

n*p*(1-p)

n*p

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09

Tipo de sesgo que se presenta en la gráfica de una Distribución Binomial donde p es un valor muy cercano a cero y n es un valor pequeño:

Sesgo negativo

No tiene sesgo, es simétrica

Sesgo positivo

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10

Para una Distribución Binomial conforme se aumenta n, la gráfica...

Se va volviendo prácticamente simétrica.

Se va volviendo cada vez más sesgada.

No se sabe con la información dada.

¡ENHORABUENA!

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