RESUMEN CAPÍTULO 3 Probabilidad y Estadística - Ariadna Deseusa Morales

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FERNANDA NAZAL SALVADOR 
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
GLOSARIO MODELOS DISCRETOS T
MODELO FORMULAS RECONOCIMIENTO
DISTRIBUCIÓN DISTRIBUCIONUNIFORME
UNIFORME DISCRETASTOMAVALORES
DISCRETA n VALORESDISTINTOSCON
LAMISMA PROBABILIDAD
ni
1EJEMPLO Cantarmoneda
n 6 PIX37116
BERNOULLI
1CADAEXPERIMENTOTIENEDISTRIBUCIÓN EXITO
FRECASO UNADEDOS OPCIONESOCURRENCIA
ONDOWRRENCIA
2OCURRENCIA ENTO I
3 EVENTOSSONESTADISTICAMENTE
INDEPENDIENTES
LIVE.NET IHAEI
DISTRIBUCIÓN VECES TENGOQUEOBSERVAR
GEOMETRICA
fruconearsmanoacunara IIIIIIffffff
Acumulada
EJEMPLOS
Fnm 111T CUÁNTOSAÑOSSEESPERAQUE
DEBANPASAROBSERVAREL
FENÓMENONUEVAMENTE
CUÁNTOS INTENTOS
PROBABILIDADAUNVENDEDORHAYQUELOGRAR
LOGRESUPRIMERAVENAANTES
y
FARINERFFF DEL DECIMO IIAMADO
diferencia
DISTRIBUCIÓN
KÉFIR NEGATIVA
ENESTE CASO A DIFERENCIA
BINOMIAL DELA BINOMIAL EN DONDEME
INTERESABACUÁNTOS EXITOSHAY
Késima BIANCHI AQUÍYOYASÉ CUÁROSSONOS
vez DADOQUECUMPLIRÉXITOS ÉXITOSAHORAMEINTERESA
CUALESELTAMAÑODELA
MUESTRA
SABERELTOTAL
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
MODELO FORMULAS RECONOCIMIENTO
CONOZCOELEXITOTOTAL
DISTRIBUCIÓN CONOZCOELTAMAÑODE
APERGEOMETRIA AHI
É
LAMUESTRA N y nitY QUIEROCONOCER CUÁNTOS
EXITOSHABRÁNENLA
SIN REEMPLACE MUESTRA CHICA M
NTotaldetodo
GO.LA CONLADISTRIBUI
n.lamuestraquesacoalaar BINOMIALESQUELABINOMSON
m.EEntgagdedatoscon EVENTOSINDERCUYAPROBABILIDADES
Amacantidaddetracasos CONSTANTEENCAMBIOACÁES
Tataparecer SINREEMPLAZOPORIOQUEIAPROBABILIDADSEALTERACUANDO
CAMBIO
POISSON
SUPUESTOS
DISTRIBUCIÓNDE UNEVENTOPUEDEOCURRIR
ALAZARYENCUALQUIERINSTANTEDETIEMPOOPTO.DEESPACIO
ELN DEEVENTOSENUNMERV
PREGOCON
DETIEMPODADOESINDEPENDIENTE
SOPORTE ALOQUEOCURRAENOTROS
CONTINUO INTERVALOSSIEMPREYCUANDOLOS
INTERVALOSDETIEMPOSEAN
AIYIaoa.tnmh
usada generalmente
puros
PARATODO570 yTO EL
NÚMERODEEVENTOSENEL
INTERVALO SIEDADOPOR
X XsDISTRIBUYEPOISSON
CONPARÁMETROTA S
GLOSARIO MODELOSCONTINUOS S
MODELO FÓRMULAS
DISTRIBUCIÓN HA
UNIFORME falta1CONTINUA
EX AI VX CHI
semueveentreun Ffapara a exabrangode IT
DISTRIBUCIÓN
NORMAL
Y DISTRIBUCION NORMALESTÁNDARTABULADA
ESPERANZA
L
VARIANZA TABLA
ESTANDARIZACIÓN
Z XY
iii Farris
DISTRIBUCIÓN
EXPONENCIAL
fÜ fundaAcumulada
fundsTempo Densidad
MODELAELTIEMPO
TRANSCURRIDO ENREDOSSUCESOS
DEEVENTOSPOISSON
ELSOPORTECONTINUODELOS
EVENTOSDELAPOISSONSE
USARÁENLAEXPONENCIAL
redo DISTRIBUCIÓN
GAMMA
K aloscuántoséxitosparoestoybuscando
DISTRIBUCIÓN
LOGNORMAL
010 NOesquesi X distribuye Normal INNdistribuye log Normaleslo contrario
exdistribuye logNormal
CONVIRTIENDODE GAMMAA POISSON
Gamma Tiempohastael Késimosuceso Poisson
masde 10minquesíosíhayanpasado20 autos
la transformoa
Poisson en 10minutospasencomomáximo 19
autos