Distribuciones de probabilidad comunes, incluyendo la binomial, la normal y la de Poisson, con sus propiedades definitorias y usos típicos.
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- ¿Para modelar qué se utiliza la distribución binomial?
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El número de éxitos en un número fijo de ensayos independientes, cada uno con la misma probabilidad de éxito.- ¿Cuáles son los dos parámetros de una distribución binomial?
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n (número de ensayos) y p (probabilidad de éxito en cada ensayo).- ¿Cuál es la función de masa de probabilidad de una distribución binomial?
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P(X=k) = C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k), donde C(n,k) es el coeficiente binomial.- ¿Cuál es la media de una distribución binomial con parámetros n y p?
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np- ¿Cuál es la varianza de una distribución binomial con parámetros n y p?
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np(1-p)- Da un ejemplo del mundo real de una distribución binomial.
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El número de caras en 20 lanzamientos de moneda, o el número de artículos defectuosos en un lote de 100 productos.- Cuando n es grande y p es pequeño, ¿con qué distribución se puede aproximar la distribución binomial?
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La distribución de Poisson.- ¿Cuál es el rango de valores posibles para X en una distribución binomial?
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X puede ser 0, 1, 2, ..., n (valores enteros de 0 a n).- ¿Cómo se llama también la distribución normal?
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La distribución gaussiana.- ¿Cuáles son los dos parámetros de una distribución normal?
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mu (media) y sigma (desviación estándar).- ¿Cuál es la media de la distribución normal estándar?
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0- ¿Cuál es la desviación estándar de la distribución normal estándar?
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1- ¿Cuál es la función de densidad de probabilidad de una distribución normal?
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f(x) = (1/(sigma*sqrt(2*pi))) * exp(-(x-mu)^2/(2*sigma^2))- ¿Qué porcentaje de los datos se encuentra dentro de una desviación estándar de la media en una distribución normal?
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Aproximadamente el 68%.- ¿Qué porcentaje de los datos se encuentra dentro de dos desviaciones estándar de la media en una distribución normal?
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Aproximadamente el 95%.
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