Modelos probabilísticos

Probabilidad conjunta

Probabilidad condicional

Propiedades de un

experimento de Bernoulli

Función de probabilida

Distribución de poisson

Distribución de rayleigh

La probabilidad de que los eventos A y B sucedan al mismo tiempo se expresa como P(A & B).

Sucesos dependientes

Sucesos independientes

Es donde primero tiene que ocurrir una probabilidad para que ocurra otra probabilidad

Consiste en realizar un experimento aleatorio una sola vez y observar si cierto suceso ocurre o no, siendo p la probabilidad de que esto sea así (éxito) y q=1-p el que no lo sea (fracaso)

Distribución Bernoulli

P(X=K)=(n !∗PKQ n−k¿ /K ! (n−K )

K= número de aciertos

n=número de experimentos

P=probabilidad de éxito

Q=Probabilidad de fracaso (Q=1-P)

Es una función que asocia a cada punto de su espacio maestral X la probabilidad de que ésta lo asuma.

Px=P(X=Xi)

Se utiliza para describir procesos con un elemento en común puede ser descrito por una variable aleatoria discreta

Propiedades

La probabilidad de observar exactamente un éxito en el segmento de muestra n es constante

El Evento debe considerar un suceso raro

El evento debe ser aleatorio e independiente de otros eventos

P(X=K)=(e− λ λk¿ /K !

Es ampliamente utilizada para describir la naturaleza da las variaciones estáticas de alguna señal