Archivo de la etiqueta: distribución de Poisson

Conceptos Clave de Estadística: Estimadores, Hipótesis y Distribuciones

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

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” »

Probabilidad y Distribuciones de Probabilidad: Ejercicios Resueltos

Ejercicio 1: Reparto de Comida Rápida

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

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

x: tiempo de entrega comida rápida (minutos)

X-N(μ, σ2) X-N(20,42)

P(15 < x < 25) = Φ(1. Seguir leyendo “Probabilidad y Distribuciones de Probabilidad: Ejercicios Resueltos” »