Unidad 2 direccion estrategica comercial

TIPOS DE PROBABILIDAD: Existen PROBABILIDADES que se les considera como CONTÍNUAS O DISCRETAS , debido a la información o datos que se manejan dentro de la misma Probabilidad.

PROBABILIDAD CONTÍNUA: Se considera como probabilidad continua a aquella que tiene mayor probabilidad de suceder en un intervalo de valores, es decir; como resultado de una función continua, además, es aquella probabilidad que está considerada bajo la curva o campana de Gauss. Toda función de distribución de datos e información que no presente interrupciones o “saltos” y que sea continua en una serie de valores (intervalo), se puede considerar como probabilidad continua.  La distribución de probabilidad está definida sobre el conjunto de todos los sucesos, cada uno de los sucesos es el rango de valores de la variable aleatoria.

[pic 1]

Es una distribución continua es una distribución uniforme porque puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo, todos ellos con el mismo valor de probabilidad y no únicamente un número determinado (como ocurre en las distribuciones discretas).

PROBABILIDAD DISCRETA: La probabilidad discreta está contemplada para las funciones del mismo nombre, es decir; las funciones discretas solo consideran valores puntuales, específicos o únicos, que sean positivos, ya sea finitos o infinitos.

Son ejemplos de distribución de probabilidad discreta las siguientes; la distribución de Bernoulli, ya que toma valores "1", con probabilidad p, o "0", con probabilidad q = 1 − p.

La distribución binomial, también es un ejemplo de distribución de probabilidad discreta, ya que describe el número de aciertos en una serie de n experimentos independientes con posibles resultados "sí" o "no" .

La distribución de probabilidad de Poisson se considera también probabilidad discreta, porque son eventos que suceden en un punto específico del tiempo.

Ejemplos de distribución de probabilidad:

CONTÍNUA:

Ejemplo: el precio promedio del litro de gasolina durante el próximo año se estima que puede oscilar entre 140 y 160 ptas. Podría ser, por tanto, de 143 ptas., o de 143,4 ptas., o de 143,45 ptas., o de 143,455 ptas, etc. Hay infinitas posibilidades, todas ellas con la misma probabilidad.

 La función de densidad, es aquella que nos permite conocer la probabilidad que tiene cada punto del intervalo, viene definida por:

[pic 2]

Donde:

b: es el extremo superior (en el ejemplo, 160 ptas.)

a: es el extremo inferior (en el ejemplo, 140 ptas.)

Por lo tanto, la función de distribución del ejemplo sería:

[pic 3]

 Es decir, que el valor final esté entre 140 ptas. y 141 ptas. tiene un 5% de probabilidad, que esté entre 141 y 142, otro 5%, etc.

 Entonces, el valor medio de esta distribución se calcula:

[pic 4]

En este caso, con el ejemplo de los precios de la gasolina, sería:

[pic 5]

 Por lo tanto, el precio medio esperado de la gasolina para el próximo año es de 150 ptas.

Veamos otro ejemplo: 

El volumen de precipitaciones estimado para el próximo año en la ciudad de Sevilla va a oscilar entre 400 y 500 litros por metro cuadrado. Calcular la función de distribución y la precipitación media esperada:

[pic 6]

 Es decir, que el volumen de precipitaciones esté entre 400 y 401 litros tiene un 1% de probabilidades; que esté entre 401 y 402 litros, otro 1%, etc.

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