PROBABILIDAD Y ESTADISTICA

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La distribución exponencial suele referirse a la cantidad de tiempo que transcurre hasta que se produce algún evento específico. Los valores de una variable aleatoria exponencial se producen de la siguiente manera. Hay menos valores grandes y más valores pequeños.

4.5. Distribución Normal y Distribución Exponencial

Distribución de Poisson

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Un experimento aleatorio se conoce como de Bernoulli cuando solamente da lugar a dos resultados posibles complementarios entre sí: Éxito y fracaso.

4.3. Distribución Binomial y Distribución Poisson

Distribucion T de Student

Distribucion normal estandar

Existen dos tipos de variables aleatorias las discretas y las continuas, las primeras se usan cuando los valores que puede tomar la variable son contables y las continuas se utilizan cuando los valores posibles de la variable son incontables

4.2. Distribuciones de Probabilidad de Variable Discreta

ANGEL MENDEZ GOMEZ

probabilidad y estadistica

4.4. Distribución de Probabilidad de Variable Continua.

La distribución t de Student fue obtenida por William S. Gosset en 1908, quien publicó sus hallazgos bajo el seudónimo “Student” y usó la letra t para representar la variable aleatoria.

La distribución normal estándar se caracteriza por tener media 0 y desviación 1, y se representa con la letra Z. Dicho de otra forma Z ∼ N (0, 1).

Otra distribución de probabilidad útil es la distribución de Poisson o distribución del tiempo de espera. La distribución recibe su nombre de Simeón Poisson, que la presentó en 1837 como una extensión de la distribución binomial.

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1. En cada prueba que se realice solamente son posibles dos resultados; Éxito y Fracaso. 2. El resultado de cada prueba es independiente de las anteriores. 3. La probabilidad de éxito se mantiene constante en cada prueba.

Las características que debe reunir un experimento para considerarse una distribución binomial son:o