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Identificación de Distribuciones de Probabilidad

_jorg89Tarea30 de Noviembre de 2023

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ACIN213

Semana 4

Sumativa 2: Taller nº1

Identificación de Distribuciones de Probabilidad

Nombre Integrantes:

Sahda Majluf M.

Jorge Oyarzún L.

Daniela Quezada Q.

Johans Samsung Z.


Taller 1[pic 4]

Identificación de Distribuciones de Probabilidad

¿A qué distribución de probabilidad se podría asociar el siguiente histograma?

La siguiente figura, se asocia a un histograma de distribución normal estándar (Gaussiana), debido a que la forma del histograma se asemeja a una campana y es simétrico alrededor de la media.

0.08[pic 5]

0.06[pic 6][pic 7]

0.04

0.02

0.00

80        90        100        110        120

x

¿A qué distribución de probabilidad se podría asociar el siguiente histograma?

El histograma representa una distribución exponencial negativa, modelando el lapso entre eventos consecutivos de un proceso de Poisson independientes y con frecuencia constante. Su característica distintiva es la falta de memoria, lo que indica que el tiempo transcurrido desde el último evento no influye en la probabilidad del próximo.

0.25[pic 8]

0.20[pic 9][pic 10]

0.15

0.10

0.05

0.00

0        5        10        15        20        25        30        35

x

¿A qué distribución de probabilidad se podría asociar el siguiente histograma?

Se puede asociar a una distribución uniforme continua, ya que tiene una distribución constante en un rango específico, las variables generadas son variables aleatorias en un mínimo cero y máximo uno.

0.10[pic 11]

0.08[pic 12]

[pic 13]

0.06

0.04

0.02

0.00

10        12        14        16        18        20

x

¿A qué distribución de probabilidad se podría asociar el siguiente histograma?

Se puede asociar a un histograma de distribución empírica, porque este histograma muestra la acumulación de frecuencias observadas de un conjunto de datos, en otras palabras, el gráfico resultante indica cómo se distribuyen los datos observados a lo largo del rango de valores.

0.5[pic 14][pic 15]

0.4

[pic 16]

0.3

0.2

0.1

0.0

0        2        4        6        8        10        12

x

[pic 17]

...

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