Distribucion discreta geometrica
o.ramirezApuntes30 de Agosto de 2016
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La probabilidad de recibir de manera errónea un bit enviado por un canal de transmisión digital es 0.1. Supóngase que las transmisiones son eventos independientes y sea la variable aleatoria X el número de bits transmitidos hasta que se presenta el primer error.
- ¿Cuál es la probabilidad de que se transmitan de manera correcta los cuatro primeros bits y que el quinto sea erróneo?
0.06561
- Calcule la media y la varianza.
9.487[pic 1]
Distribución Discreta Geométrica.
Este tipo de distribución solo tiene dos posibilidades, la de fracaso y la de éxito y nos sirve para contar el número de intentos hasta lograr un extito y de ahí obtener las probabilidades.
Primeramente en esta practica creamos una secuencia a la cual se le dio el nombre de “s” que va desde el numero 1 hasta el 200 de uno en uno y otra con nombre “p1” que va desde .1 hasta .9 de .1 en .1
Después creamos un for para realizar las gráficas y fácilmente notamos y notamos fácilmente ke cada ves que aumentaba la secuencia de “p1” la gráfica se carga más hacia la izquierda es decir cada que aumentaba el eje x elos valores del eje y disminuyen.
Anexos
dbinom(0,10,.05)
a=1-pbinom(2,10,0.05)
?dgeom
s=seq(1,200,1)
p=.1
dens=dgeom(s,.5)
plot(s,dens,main="geometrica con parametro p=.1",type="h",xlim=c(0,50))
p1=seq(.1,.9,.1)
for(i in 1:length(p1))
{
r1=dgeom(s,p1[i])
x11()
plot(s,r1,type="h",col=i,main=p1[i],xlim=c(0,35))
}
Distribución Discreta Binomial negativa
[pic 2]
Investigando en internet llegue a lo siguiente
dnbinom(x, size, prob, mu, log = F) | Devuelve resultados de la función de densidad. |
pnbinom(q, size, prob, mu, lower.tail = T, log.p = F) | Devuelve resultados de la función de distribución acumulada. |
qnbinom(p, size, prob, mu, lower.tail = T, log.p = F) | Devuelve resultados de los cuantiles de la Binomial Negativa. |
rnbinom(n, size, prob, mu) | Devuelve un vector de valores de la Binomial Negativa aleatorios. |
En las gráficas se puede ver las veces que se obtuvo éxito en el experimento.
Anexos
a=seq(1,200) #Define una secuencia
#xlim=c(0,50)
r=seq(.1,.9,.1) #Define una secuencia
for(i in 1:length(r)) #Genera un ciclo
{
densidad=dgeom(a,r[i])
x11()
plot(a, densidad, type="h", main=r[i], col=i, xlim=c(0,35))
}
for(i in 1:length(r)) #Genera un ciclo
{
dens=dnbinom(a,n,r[i])
x11()
plot(a, dens, type="h", main=r[i], col=i, xlim=c(0,35)) }
...