Tipos De Distribuciones

NOMBRE FORMULA CARACTERISTICAS USOS GRAFICA

Distribución Binomial (n,p) f(x;n,n)=(■(n@x)) p^x (1-p)^(n-x)

Dónde:

(■(n@x))= n!/x!(n-x)! Proporciona la probabilidad de observar éxitos X en una secuencia de n experimentos independiente con una probabilidad constante de p éxitos Para seleccionar un artículo si pasa o no pasa las especificaciones dentro de un control de calidad. Por ejemplo una lámpara si es buena o no

Distribución Hipergeometrica f(x;N,k,n)=(■(k@x))(■(N- k@n-x))/((■(N@n)) ) Da la probabilidad de obtener X éxitos en n experimentos donde la probabilidad de éxito cambia de un experimento al siguiente La podemos utilizar para buscar la probabilidad aleatoria de que un producto salga defectuoso en solo una muestra, la cual se elegirá de forma aleatoria

Distribución Normal f (x)= 1/(σ √2π) e^(〖(x-μ)〗^2/(2σ^2 ))

Dónde:

z= (X- μ)/σ Es una distribución continua cuya densidad tiene forma de campana. Es muy importante en la estadística teórica y aplicada

Se utiliza para estandarizar una

Variable

NOMBRE FORMULA CARACTERISTICAS USOS GRAFICA

Distribución ji- cuadrada X^2= ∑▒(o_i-e_i )^2/e_i

Donde:

o_i = Frecuencia Observada

e_i = Frecuencia Esperada Permite hacer inferencia acerca de la población con base a muestras Se aplica en variables aleatorias independientes

Distribución T de Student t=(X ̅- μ)/(S/√n) Fundamenta las inferencias sobre la media µ de una población Determina el intervalo de confianza dentro del cual se puede estimar la media de una población a partir de muestras pequeñas

Distribución F f(x)= (Γ((v_1+v_2)/2) 〖(v_1/v_2 )〗^(v_1/2) x^(v_1/2-1))/(Γ(v_1/2)Γ(v_2/2) [v_1/v_2 x+1]^((v_1+v_2)/2) ) Es inútil para hacer inferencia cuando se comparan varianza de 2 poblaciones Las aplicaciones de la distribución F se encuentran en problemas que implican dos o más muestras.

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