LA MODELACIN DE LOS FENMENOS ALEATORIOS MODELOS DE
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LA MODELACIÓN DE LOS FENÓMENOS ALEATORIOS MODELOS DE PROBABILIDAD DISCRETOS Y CONTINUOS Facultad de Ingeniería, División de Ciencias Básicas Bernardo Frontana, Irene Valdez /110613 -17
Modelos Discretos (1/3) la distribución Binomial � � Es una de las más utilidad en estadística. Si de una población se saca una muestra de tamaño , esta distribución nos da la probabilidad de que aparezcan éxitos con probabilidad de éxito. Facultad de Ingeniería, División de Ciencias Básicas Bernardo Frontana, Irene Valdez /110613 -17
Modelos Discretos (2/3) la distribución Hipergeométrica � Para la binomial la muestra se saca de una población infinita o con remplazo, por lo que se mantiene constante. Si se muestrea de una población finita sin remplazo cambian las probabilidades de observación en observación y la nueva distribución se modela con: Facultad de Ingeniería, División de Ciencias Básicas Bernardo Frontana, Irene Valdez /110613 -17
Modelos Discretos (3/3) la distribución de Poisson � Modela la ocurrencia de eventos discretos en intervalos continuos ; por ejemplo, los sismos pueden ocurrir en cualquier momento y en cualquier lugar de una región sísmica. � Facultad de Ingeniería, División de Ciencias Básicas Para 0, 1 2, 3… Bernardo Frontana, Irene Valdez /110613 -17
Modelos Continuos (1/7) La distribución Normal f(x) � Con mucho, este modelo es el que mejor se conoce y el más ampliamente utilizado en la estadística aplicada. Facultad de Ingeniería, División de Ciencias Básicas Bernardo Frontana, Irene Valdez /110613 -17
Modelos Continuos (2/7) La distribución Normal Acumulada F(x) � Facultad de Ingeniería, División de Ciencias Básicas Bernardo Frontana, Irene Valdez /110613 -17
Modelos Continuos (3/7) La distribución Normal Estándar Como la integración numérica es muy tediosa, esta dificultad se allana mediante la transformación de la distribución normal a la distribución normal estándar a través de la variable aleatoria estandarizada Facultad de Ingeniería, División de Ciencias Básicas Bernardo Frontana, Irene Valdez /110613 -17
Modelos Continuos (4/7) La distribución Chi-Cuadrada � Se define como la suma de n variables aleatorias estandarizadas al cuadrado con υ -mu- grados de libertad. Facultad de Ingeniería, División de Ciencias Básicas Bernardo Frontana, Irene Valdez /110613 -17
Modelos Continuos (5/7) La distribución t de Student � Para las dos variables aleatorias U y W tales que y Facultad de Ingeniería, División de Ciencias Básicas Bernardo Frontana, Irene Valdez /110613 -17
Modelos Continuos (6/7) La distribución F de Fisher � Si y Facultad de Ingeniería, División de Ciencias Básicas entonces Bernardo Frontana, Irene Valdez /110613 -17
Modelos Continuos (7/7) La distribución Exponencial � Modela el tiempo transcurrido hasta la primera ocurrencia generada por un proceso de Poisson, o bien la distribución del tiempo transcurrido entre ocurrencias de eventos. Facultad de Ingeniería, División de Ciencias Básicas Bernardo Frontana, Irene Valdez /110613 -17
