Procesos estocasticos

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2. Describa las principales distribuciones de probabilidad que dan origen a los procesos estocásticos. De cada una de estas se debe consultar la definición, los fundamentos matemáticos asociados a la misma, ejemplo, aplicaciones a la ingeniería. 
· Distribución Bernoulli: Describe la probabilidad de que ocurra un evento de dos posibles resultados, como éxito o fracaso.
· Distribución Binomial: Describe la probabilidad de que ocurran un número determinado de éxitos en un número fijo de ensayos independientes, cada uno con la misma probabilidad de éxito.
· Distribución Poisson: Describe la probabilidad de que ocurran un número determinado de eventos raros en un período de tiempo determinado.
· Distribución Exponencial: Describe el tiempo entre eventos raros consecutivos.
· Distribución Normal (o Gaussiana): Describe la distribución de una variable aleatoria continua que es el resultado de la suma de un gran número de variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas.
· Distribución de Cauchy: Describe una distribución de probabilidad simétrica con colas pesadas, que se utiliza para modelar fenómenos en los que las colas de la distribución tienen mayor probabilidad que lo que se esperaría en una distribución normal.
Discretas: Uniforme discreta, Binomial, Hipergeométrica, geométrica, Binomial negativa, Pascal, Poisson
Continuas: Distribución uniforme o rectangular (a, b), Distribución normal, Distribución lognormal, Distribución logística (a, b), Distribución beta (p, q), Distribución gamma (a, p), Distribución exponencial, Distribución ji cuadrado (n), Distribución t de Student (n), Distribución F de Snedecor (n, m), Distribución Cauchy, Distribución Weibull (a, b), Distribución Laplace (a, b), Distribución Pareto, Distribución triangular (a, c, b)