Archivo de la etiqueta: Distribución binomial

Conceptos Clave de Estadística: Estimadores, Hipótesis y Distribuciones

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Diferencias entre Pruebas Paramétricas y No Paramétricas

Las diferencias fundamentales radican en las condiciones o supuestos exigibles a la población y en la población que se analiza. Si la distribución poblacional es desconocida y no es normal, o cuando las varianzas son distintas y la variable no es cuantitativa, se utilizan pruebas no paramétricas, que son más flexibles. Si se conoce el modelo probabilístico de la población, pero se desconoce algún parámetro, se emplean pruebas paramétricas. Seguir leyendo “Conceptos Clave de Estadística: Estimadores, Hipótesis y Distribuciones” »

Estadística: Variables, Distribuciones, Muestreo e Inferencia

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Variables Aleatorias Discretas y Continuas

Variables Aleatorias Discretas (Binomial o Poisson)

Importante: En variables discretas, sí importa si la desigualdad incluye el igual (≤ ≥) o no (< >).

  • Función de probabilidad o cuantía
  • Función de distribución

Momentos:

  • E(X) = ∑Xᵢ * Pi (Momento de primer orden)
  • Var(X) = E(X²) – E²(X)
  • E(X²) = ∑Xᵢ² * Pi (Momento de segundo orden)

Distribución Binomial

P(X=r) = (n r) * pr * (1-p)n-r

  • E(X) = n*p
  • Var(X) = n*p*q
  • σx = √(n*p*q)

Distribución de Seguir leyendo “Estadística: Variables, Distribuciones, Muestreo e Inferencia” »

Conceptos Clave de Probabilidad y Estadística: Experimentos, Sucesos y Distribuciones

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Conceptos Fundamentales de Probabilidad

Tipos de Experimentos

  • Experimentos Deterministas: Son aquellos en los que se puede predecir el resultado antes de realizarlos.
  • Experimentos Aleatorios: Son aquellos en los que no se puede predecir el resultado, ya que dependen del azar.

Tipos de Sucesos

En el contexto de los experimentos aleatorios, se definen los siguientes tipos de sucesos:

Fundamentos de Probabilidad y Estadística: Experimentos, Espacios Muestrales y Estimaciones

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Fundamentos de Probabilidad y Estadística

Experimento: Proceso mediante el cual obtenemos información de los individuos de una comunidad. Si no podemos predecir su resultado, lo llamamos aleatorio; en otros casos, determinista.

Espacio Muestral: Conjunto de todos los posibles resultados de un experimento aleatorio, se denota por Ω.

Suceso: Cualquier subconjunto que podemos extraer del espacio muestral. Si solo contiene un elemento, es un suceso elemental (A).

Definiciones de Probabilidad

  1. Definición Seguir leyendo “Fundamentos de Probabilidad y Estadística: Experimentos, Espacios Muestrales y Estimaciones” »

Conceptos Básicos de Probabilidad y Distribuciones: Una Introducción Completa

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Conceptos Básicos de Probabilidad

Aleatoriedad: Imposibilidad de predecir. Existe una forma de describir el comportamiento de la población en estudio gracias a la distribución de probabilidades, que distribuye probabilidades entre los valores y describe el comportamiento esperado de la variable. La variable aleatoria cuantifica los resultados posibles de un experimento aleatorio.

Experimento Aleatorio

Cualquier ensayo o prueba que pueda repetirse un gran número de veces en condiciones homogéneas, Seguir leyendo “Conceptos Básicos de Probabilidad y Distribuciones: Una Introducción Completa” »

Ejercicios Resueltos de Probabilidad y Estadística con Statgraphics

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Problema 1

a)

Valor: -2, 0, 2, 4

Probabilidad: 0.15, 0.3, 0.35, 0.2

a.1) Determinar la función de probabilidad y la función de distribución acumulada y dibujar sus gráficas.

Función de probabilidad:

f(x) = 0.15 si x = -2; 0.3 si x = 0; 0.35 si x = 2; 0.2 si x = 4; 0 en el resto de casos. (Representación gráfica: eje x con los valores y eje y con la probabilidad de 0 a 1)

Función de distribución acumulada:

F(x) = 0 si x < -2; 0.15 si -2 ≤ x < 0; 0.45 si 0 ≤ x < 2; 0.8 si 2 ≤ x < Seguir leyendo “Ejercicios Resueltos de Probabilidad y Estadística con Statgraphics” »

Distribución Normal y Binomial

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1.-Un reparto de comida rapidaa domicilio, reparte continuamente en una residencia de estudiantes. Los tiempos de entrega siguen una distribución normal con medias de 20 min y desviación estandar de 4 min. Además estos tiempos de entrega son independientes entre sí.

a) ¿Cual es la probabilidad de que se demore entre 15 y 25 minutos en entregar la comida?

x: tiempo de entrega comida rapida (minutos)

X-N( u, √2)     X-N(20,42)

P(15Φ(1.25)-Φ(-1.25) =  0.894-0.1056 = 0.7888

Existe un 78.88% Seguir leyendo “Distribución Normal y Binomial” »