Resumen modelos continuos - Ariadna Deseusa Morales

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MODELOS CONTINUOS
i DISTRIBUCIÓN UNIFORME CONTINUA XuUniforme Continua La b
X tiene una distribución uniforme en el intervalo a b si su función densidad es
constante
fxLx 1 a e x e b El a bb a 2
o e e c
ara lb a
O a 12
FxCx b Mx t etb eta te µ
t lb a1
2 DISTRIBUCIÓN NORMAL X NormalLn Ta XvNormal Estandar LO 1
nena le varianza
fxcx en f XY fatal 2 e a e
a a x me o era e
ELx µ Var x Ta taLz a p Zea
Milt enfut Trata te µ SÍ
e DX
Pla a a b Fx b Fila
NORMAL NORMAL ESTÁNDAR b ejemz n
r
propiedades DE LA NORMAL EST
im mi
oüTl z 1 z
3 DISTRIBUCIÓN EXPONENCIAL X Exponencial siempre para unaunidadDe
meona
X tiempo transcurrido hasta la ocurrencia del primer evento en un proceso
poisson o entredos eventos
fila X c o_O El 1 VarCX10co X X
Fx x l e X do Mx t X t e X
co X t
Isadora Salazar
4 DISTRIBUCIÓN GAMMA X Gamma K 7
Tu tiempotranscurridohasta la ocurrenciadel propiedades
Kesimo experimento 1C a 1 Mx
1 n 1 n sine INo
fxLX xk e zo 1 lla FT
n i El L Varlx K
Fruit 1 It e t y ya
o
PlTe t P Xt a K 1
M t
f
te te
para i remejes s isiempre así
si no me lo dan enesteformato la convierto y después aplico la propiedad
5 DISTRIBUCIÓN LOG NORMAL X LogNormal X G In X Normal XG
metienenquedecir quedistribuye asi
Elinfxlxtaq.gg cn tzftnxg ga Varun
a o
El en laga mediana e
Var X E4x es 1
APROXIMACIONES n a 30
1 BinomialCn it i Poisson m
n 30 y TE 0.05
2 Hipergeometrical n N m ni Binomial l n ñ
n 30 y INE 0.05
TLC Teorema del limite Central n a 30 y variables IID
independientes e
debentener distribución e parámetros idénticamente
distribuidas
i BERNOULLI NORMAL
sumatoria de bernoulli binomial
XvBinomial n ñ X Normal nit nit 1 IT
el promedio X Normal IT IT In It
2 POISSON NORMAL s 5
Xv Poisson r I X Normal nX nX
3 EXPONENCIAL Í GAMMA Í NORMAL
sumatoria de exponencial gamma
X r GammaLn N i X Normal
4 BINOM NEG NORMAL Kgrande
X BinomialNegativa lk.it i Xv Normal 7 I im
CORRECCIÓN POR CONTINUIDAD
pl X e PC a 0 5
p X a Pl X a O 5