Distribucion de frecuencias
Enviado por Fernando Gomez • 16 de Diciembre de 2019 • Informes • 665 Palabras (3 Páginas) • 140 Visitas
Distribución de frecuencias
Distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta
Variable numérica. Es una variable que produce respuestas numéricas tales
como la cantidad de personas en una determinada oficina o la estatura en
centímetros. Las variables numéricas se clasifican en discretas y continuas. Las
variables numéricas continuas producen resultados a partir de procesos de
medición. Por ejemplo la estatura. Las variables numéricas discretas producen
resultados a partir de procesos de conteo. Por ejemplo la cantidad de personas
en una determinada oficina.
Definición:
«La distribución de probabilidad para una variable aleatoria discreta es una lista mutuamente excluyente de todos los posibles resultados numéricos para una variable aleatoria tal que una probabilidad de ocurrencia específica se asocia con cada resultado».
Ejemplo: Distribución de probabilidad del número de créditos aprobados por
semana.
Créditos aprobados por semana | Probabilidad |
0 | 0.10 |
1 | 0.10 |
2 | 0.20 |
3 | 0.30 |
4 | 0.15 |
5 | 0.10 |
6 | 0.05 |
En esta lista se han incluido todos los resultados posibles. Por lo tanto, la suma de las probabilidades
Suma 1.
Distribución de probabilidad de una variable
Aleatoria discreta
Nuestra variable X (discreta) son los créditos aprobados por semana. Nuestra
variable Y (P(X)) son las probabilidades. ¿Cómo podemos graficar el ejemplo
anterior?
Distribución Binomial
La distribución de probabilidad binomial es uno de los modelos matemáticos
más útiles. Se utiliza cuando la variable aleatoria discreta de interés es el número
de éxitos compuestos en una muestra compuesta por «n» observaciones. La
distribución binomial tiene 4 propiedades fundamentales:
1. La muestra se compone de un número fijo de observaciones, «n».
2. Cada observación se clasifica como: éxito y fracaso.
3. La probabilidad de que una observación se clasifique como éxito, «p», es constante de una
observación a otra. De la misma forma la probabilidad de fracaso, «1-p», es constante en todas las
observaciones.
4. El resultado de cualquier observación es independiente del resultado de cualquier otra observación.
Distribución Binomial
Distribución de probabilidad binomial
[pic 1]
Ejemplo
Se reciben todos los días 4 certificados, aprobados o rechazados, con créditos en determinados bancos. Los certificados aprobados se definen como éxitos y los rechazados como fracasos. Como son 4 certificados pueden haber ninguno, uno, dos, tres o cuatro certificados aprobados.
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