Distribuciones de probablidad

Toda distribución de probabilidad es generada por una variable aleatoria x, la que puede ser de dos tipos:

1.      Variable aleatoria discreta (x). Se le denomina variable porque puede tomar diferentes valores, aleatoria, porque el valor tomado es totalmente al azar y discreta porque solo puede tomar valores enteros y un número finito de ellos.

2.      Variable aleatoria continua (x). Se le denomina variable porque puede tomar diferentes valores, aleatoria, porque los valores que toma son totalmente al azar y continua porque puede tomar tanto valores enteros como fraccionarios y un número infinito de ellos.

DISTRIBUCIÓN  DE  PROBABILIDAD  DISCRETA.

Características:

1. Es generada por una variable discreta (x).

x®Variable que solo toma valores enteros

x®0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, ... etc,etc.

2. p(xi)³0   Las probabilidades asociadas a cada uno de los valores que toma x deben ser mayores o iguales a cero.

3.Sp(xi) = 1 La sumatoria de las probabilidades asociadas a cada uno de los valores que toma x debe ser igual a 1.

DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD CONTINUA.

Características:

1. Es generada por una variable continua (x).

x®   Es una variable que puede tomar tanto valores enteros como fraccionarios.

x®   1.0, 3.7, 4.0, 4.6, 7.9, 8.0, 8.3, 11.5, .....,¥

2. f(x)³0    Las probabilidades asociadas a cada uno de los valores que toma x deben ser mayores o iguales a cero. Dicho de otra forma, la función de densidad de probabilidad deberá tomar solo valores mayores o iguales a cero. La función de densidad de probabilidad sólo puede estar definida en los cuadrantes I y II.

3.    La sumatoria de las probabilidades asociadas a cada uno de los valores que toma x debe ser igual a 1. El área definida bajo la función de densidad de probabilidad deberá ser de 1.

Fuente:http://www.itch.edu.mx/academic/industrial/sabaticorita/_private/04Distribuciones%20de%20Probabilidad.htm

Fuente: https://plus.google.com/117938248928682690442/posts

Probabilidad

Mide las posibilidades de que cada uno de los posibles resultados en un suceso que depende del azar sea finalmente el que se de.

Sucesos

Suceso posible: Es un resultado que se puede dar.

Por ejemplo, el 5 es un suceso posible cuando lanzamos un dado.

Suceso imposible: Es un resultado que no se puede dar.

Por ejemplo, el 7 es un suceso imposible cuando lanzamos un dado (el dado no tiene el número 7).

Suceso seguro: Es un resultado que siempre se va a dar.

Por ejemplo, "número menor de 7" es un suceso seguro cuando lanzamos un dado (cualquier número que salga al lanzar el dado será menor que 7).

Probabilidad de los sucesos

 Suceso igual de probable: es aquel resultado que tiene la misma probabilidad que los demás:

Por ejemplo: cuando lanzamos una moneda, el suceso "cara" tiene las mismas probabilidades que el suceso "cruz".

Suceso muy probable: es aquel resultado que tiene muchas probabilidades de darse:

Por ejemplo: en una bolsa con 100 bolitas numeradas del 1 al 100, el suceso "sacar una bola con un número entre 1 y 98" tiene muchas probabilidades de ocurrir.

Suceso poco probable: es aquel resultado que tiene muy pocas probabilidades de darse:

Por ejemplo: en una bolsa con 100 bolitas, 99 blanca y 1 negra, el suceso "sacar la bolsa negra" tiene pocas probabilidades de ocurir

Fuente: http://primaria.aulafacil.com/matematicas-sexto-primaria/Curso/Lecc-31.htm

Fuente: http://ciberconta.unizar.es/leccion/probabil/100.HTM

Medidas de tendencia central

Media Aritmética
Promedio del muestreo.
Mediana (Md)
Dato que se ubica en el centro de la distribución.
Moda (Mo)
Dato que aparece con mayor frecuencia.


Frecuencia
Absoluta: Numero de veces que aparece el dato e el muestreo
Relativa: Cociente de la  frecuencia absoluta y el numero total de datos
Acumulada: Suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor tratado
Relativa Acumulada: División de la frecuencia acumulada entre el numero de datos

Fuente: http://www.monografias.com/trabajos43/medidas-tendencia-central/medidas-tendencia-central2.shtml

Estadistica

Recaudación, ordenación y clasificación de datos obtenidos por experiencia u observación para hacer comparaciones y conclusiones.

• Población: Conjunto de todos los elementos de la estadística a obtener.
• Individuo: Cada uno de los elementos que componen la población.
• Muestra: Conjunto representativo de la población. 
• Muestreo: Reunión de datos que se van a analizar.
• Valor: Cada uno de los distintos resultados que se pueden obtener del estudio estadístico.
• Dato: Cada uno de los valores que se han obtenido al realizar el estudio estadístico.

Fuente:http://cobao-estadistica.blogspot.mx/2014/09/conceptos-de-estadistica_3.html