Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias

CaractersticasDiscretasContinuas

BinomialPoissonHipergeomtricaMultinomialUniformeNormalGammaBetaExponencialChi-CuadradoT. de StudentF

Parmetros y y y y y y y

f(x) =

F(x) =CareceCareceCareceCarece

= *0

=* *

MX(t) =No definidaNo definida

Estandarizacin (Z)CareceCareceCareceCareceCareceZ = CareceCareceCareceCareceCareceCarece

Eventos independientesTieneTieneCareceTieneTieneTieneTieneTieneTieneTieneTieneTiene

Propiedad reproductivaTieneTieneCareceCareceCareceTieneCareceCareceCareceCareceCareceCarece

AproximacionesS (D. Poisson, n , n*p ;D. Normal, n 30)S (D. binomial; p < 0.1, n*p 5 p < 0.05, n 20)S (D. binomial; n < 0.1N n 0.05N)NoS (X: Dist. Unif. Estand., D. Expo., Y= -ln(X)/;D. Beta, Y= 1 -X1/n)S (D. Binomial, D. Hipergeomtrica, D. Poisson, etc.)S, el tiempo hasta que el suceso nmerokocurre en unProceso de Poissonde intensidades una variable aleatoria con Distr. Gamma. = = 1, se tiene la distribucin Uniforme.S, la suma dekvariables aleatorias independientes de Dist. Expon. con parmetroes una variable aleatoria deDistr. Gamma.S, la distribucin Chi-cuadrada es un caso particular de la distribucin Gamma.S (D. Normal, n > 200)Cociente de dos Chi-Cuadrados

Simtrica con respecto a la recta XCareceCareceCareceCareceCareceX = CareceCareceCareceCareceCareceCarece

Las decisiones se pueden tomar en base a un anlisis del problema planteado apegndonos a la carrera se pueden manifestar casos en la programacin por ejemplo donde tengamos que utilizar alguna de estas frmulas para resolver algunos procesos. Todo esto es en base al criterio de cada persona ya que todos tenemos un anlisis diferente.

Instituto Tecnolgico de ReynosaProbabilidad y EstadsticaIngeniera en Tecnologas de la Informacin y Comunicaciones2ndo SemestreDocente: Ing. Juan Gerardo Prez MagaaAlumno: Adrin Agustn Castan Gmez Equipo: 7Numero de control: 10580097Cuadro de Distribuciones