TEMAS DEL PARCIALESTADÍSTICA

INTRODUCCIÓN

En estas diapositivas observaremos y leeremos los que aprendimos en este periodo escolarizado. En estos temas que podrán leer, vienen algunos temas que podrás comprender con la lectura .

En la asignatura de estadística vimos los temas: variables aleatorias, función de probabilidad, función de densidad, distribución , ect..

VARIABLES ALEATORIA

El resultado de un experimento aleatorio puede ser descurto en ocasiones como una cantidad numérica .

en estos casos encontramos variables aleatorias , función de asigna a cada suceso un numero.

Las variables aleatorias pueden ser discretas o contenías ( como en el primer del curso).

FUNCIÓN DE PROBABILIDAD

En teoría de la probabilidad, una función de probabilidad (también denominada función de masa de probabilidad) es una función que asocia a cada punto de su espacio maestral X la probabilidad de que ésta lo asuma.

p(x1)=pidonde pi es la probabilidad del suceso X = xi.

Por definición de probabilidad

DENSIDAD

En la  función de densidad, o, simplemente, densidad de una  variable aleatoria  continua describe la probabilidad relativa según la cual dicha  variable aleatoria tomará determinado valor.La probabilidad de que la variable aleatoria  caiga en una región específica del espacio de posibilidades estará dada por la integral de la densidad de esta variable entre uno y otro límite de dicha región.

DENSIDAD IMAGEN

En la teoría de la probabilidad y en estadística, una función de distribución acumulada describe la probabilidad de que una variable aleatoria real X sujeta a cierta ley de distribución de probabilidad se sitúe en la zona de valores menores o iguales a x.

Intuitivamente, asumiendo la función f como la ley de distribución de probabilidad, la sería la función con la recta real como dominio, con imagen del área hasta aquí de la función f, siendo aquí el valor x para la variable aleatoria real X.

DISTRIBUCION DE BERNOULIN

la distribución de Bernoulli (o distribución dicotómica), nombrada así por el matemático y científico suizo Jakob Bernoulli, es una distribución de probabilidad discreta, que toma valor.

Si  X es una variable aleatoria que mide el "número de éxitos", y se realiza un único experimento con dos posibles resultados (éxito o fracaso), se dice que la variable aleatoria  X se distribuye como una Bernoulli de parámetro P .

DISTRIBUCION BINOMIAL

la distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta que cuenta el número de éxitos en una secuencia de n ensayos de Bernoulli independientes entre sí, con una probabilidad fija p de ocurrencia del éxito entre los ensayos. Un experimento de Bernoulli se caracteriza por ser dicotómico, esto es, sólo son posibles dos resultados

A uno de estos se denomina éxito y tiene una probabilidad de ocurrencia p y al otro, fracaso, con una probabilidad q = 1 - p. En la distribución binomial el anterior experimento se repite n veces, de forma independiente, y se trata de calcular la probabilidad de un determinado número de éxitos. Para n = 1, la binomial se convierte, de hecho, en una distribución de Bernoulli.

DISTRIBUCION DE POISSON

La distribución de Poisson es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad de que ocurra un determinado número de eventos durante cierto período de tiempo. Concretamente, se especializa en la probabilidad de ocurrencia de sucesos con probabilidades muy pequeñas, o sucesos "raros".

POISSON

TIPIFICACION

De cada variable de media y desviación típica, se denomina valor tipificado, de una observación de x , ala distancia con respeto ala media, medido en desviación típica, es decir

Z= X - μ

δ

En el caso de variables X normal, la interpretación es clara; asigna a todos los valores en N(μ . δ ) un valor de N(0,1) que deja exactamente la misma probabilidad por de bajo.