Resumen Capitulo 4 Estadistica
Enviado por Melivea22 • 27 de Noviembre de 2013 • 285 Palabras (2 Páginas) • 602 Visitas
Resumen
CAPITULO 4: VARIABLES ALEATORIAS
Lección 20 Teorema de chébyshev
El matemático ruso Pafnuty Lvovich Chébyshev demostró cómo la desviación estándar es indicadora de la dispersión de la distribución de una variable aleatoria. Desarrollo un teorema en el que ofrece una garantía mínima acerca de la probabilidad de que una variable aleatoria asuma un valor dentro de k desviaciones estándar alrededor de la media.
Con esta teoría se puede determinar los límites de las probabilidades, de variables aleatorias, discretas o continuas. Este teorema no es muy preciso, pero es aplicable a cualquier variable aleatoria con cualquier distribución.
CAPITULO 5 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DISCRETA
Lección 25: Distribución Poisson
Es otra de las distribuciones de probabilidad útil, en la que la variable aleatoria representa los eventos independientes. Esta probabilidad de Simeón Denis Poisson probabilista francés, es utilizada para describir y analizar problemas de línea de espera, confiabilidad y control de calidad, defectos de piezas, número de bacterias de un cultivo, número de goles en un partido, o llamada telefónica en un minuto.
Este proceso mecánico físico aleatorio explica como ocurren los eventos al azar en una escala de tiempo o de distancia.
CAPITULO 6 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD CONTINUA
Lección 29: Distribución Exponencial Y Chi Cuadrado
Distribución Exponencial: utilizada para hallar la distribución de tiempos, que va desde un instante dado hasta que ocurre el primer suceso.
Distribución Chi-cuadrado: Denominada la ley de distribución con grados de libertad. Representada como (x2n).
Lección 30: Otras Distribuciones Continuas: Distribución T-Student
Es una distribución precisa que constituye un cociente entre una normal y la raíz de x2 independientes. Es algo más dispersa que la normal, pero la varianza decrece hasta 1cuando el número de grados de libertad aumenta.
Cuando aumentan los grados de libertad, la distribución de Student se aproxima a la distribución normal tipificada.
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