sábado, 4 de diciembre de 2010

Distribución de Probabilidad Exponencial

La distribución de probabilidad EXPONENCIAL, tiene la variable aleatoria "X" que expresa el tiempo de espera hasta que se produce cierto suceso.
La función de densidad es la siguiente:
Tiene un solo parámetro: lambda, que a su vez está en la media y en la varianza.
Importante: la exponencial no tiene memoria.
Significa que si queremos calcular la probabilidad de que una máquina esté funcionando "x" cantidad de horas, será lo mismo que si calculamos la probabilidad de que la máquina funcione "x" cantidad de horas sabiendo que ya estuvo funcionando "y" cantidad de horas.
La media de la distribución Exponencial es:


La varianza de la distribución Exponencial es:

Y como siempre, si queremos la desviación típica o estándar, basta con calcular la raíz cuadrada de la varianza.

jueves, 18 de noviembre de 2010

Ejercicios: Distribución Hipergeométrica

Ejercicio:
En una florería hay 20 variedades de flores, de las cuales 8 son diferentes clases de rosas.
¿Que probabilidad hay de que al extraer una muestra al azar de 12 flores , se incluyan 3 clases de rosas?
Es una distribución hipergeométrica , con los siguientes parámetros:
N=tamaño de población =20
n=tamaño de muestra=12
A=éxitos en la población=rosas=8
k=éxitos en la muestra=rosas=3

Sustituimos los valores en la fórmula original:



Luego realizamos los cálculos y obtenemos:



La probabilidad pedida es 0,0978; como siempre es un numero que debe estar comprendido entre cero y uno.

miércoles, 3 de noviembre de 2010

Distribución de probabilidad Hipergeométrica

La distribución de probabilidad HIPERGEOMÉTRICA es para variables discretas.



Es muy parecida a la distribución Binomial. Tenemos un experimento con dos sucesos , pero la muestra se toma sin reposición, y la población es finita.

Por lo tanto la probabilidad de "éxito" en una observación queda afectada por los resultados de las observaciones previas.

La función de cuantía es :







Donde:

N=tamaño de la población

n= tamaño de la muestra

A= éxitos en la población

k= éxitos en la muestra.


La fórmula de cálculo de la media es:



La fórmula de cálculo de la varianza es la siguiente:




Recordemos que si queremos hallar la desviación típica o estándar simplemente calculamos la raíz cuadrada de la varianza.

sábado, 16 de octubre de 2010

Distribución Geométrica: ejercicio

Ejercicio:



Realizamos el experimento aleatorio de "tirar una moneda", y concideramos "éxito" que salga "cara". Pero queremos que salga "cara" en la séptima tirada, por primera y única vez.


Este experimento se modela por la distribución de Probabilidad Geométrica.




Esta distribución es un caso particular de la Distribución Binomial, pues se desea que ocurra un éxito por primera y única vez en el último ensayo que se realiza el experimento.


La probabilidad de que salga cara es p=1/2 , la probabilidad de fracaso también q=1/2.




















Calcularemos también la varianza:








Y la esperanza o media:


sábado, 9 de octubre de 2010

Distribucion de probabilidad Geométrica

La distribución de probabilidad GEOMÉTRICA es para variables discretas.
El experimento aleatorio tiene dos sucesos, al igual que la distribución Binomial. Un suceso es llamado "éxito", y el otro suceso se llama "fracaso".
Se realiza el experimento "n" veces, y se quiere que el "éxito" ocurra unicamente (primera y única vez) la última vez que se realiza el experimento.
La función de cuantía es la siguiente:


x=es el número de repeticiones del experimento hasta que ocurra un éxito.
Debe ser el único éxito, y debe ser la primera vez que ocurre el éxito.
p=probabilidad de éxito.
q= probabilidad de fracaso.

La fórmula para la media de la distribución es :

La varianza de la distribución Geométrica es:




sábado, 2 de octubre de 2010

Gráfico Circular

Aquí tenemos otro gráfico circular.
Le hemos dado mayor grosor al círculo, y además hemos esfumado el fondo rojizo.

Otro detalle: el título está subrayado. Sin duda MSExcel nos permite muchos cambios y combinaciones para resaltar los gráficos.
A practicar! Elige tus formatos y tus colores!


sábado, 25 de septiembre de 2010

Variables nominal y su gráfica.

La variable cualitativa nominal se acompaña de una gráfica circular.

Generalmente se grafican las frecuencias porcentuales, en una gráfica circular llamada "pastel" o "torta".




miércoles, 15 de septiembre de 2010

Distribución de Frecuencias y Variables estadísticas.

Las distribuciones de frecuencias pueden ser:

1) Absolutas: es la cantidad de observaciones para cada valor de la variable.
2) Relativas: es la cantidad de observaciones para cada valor de la variable en relación al total de observaciones.
3) Acumuladas: se pueden acumular tanto las frecuencias relativas como las absolutas.
4) Porcentuales: se multiplican por 100 las frecuencias relativas, simples o acumuladas.
Cuando acumulamos las frecuencias relativas debemos recordar que siempre se llega a la unidad.

Cada tipo de variable tiene sus frecuencias.

A la variable cualitativa nominal, solo se le puede calcular las frecuencias absolutas y relativas simples. Esta variable no acumula frecuencias, pues entre sus categorías no hay relación de orden.
A la variable cualitativa ordinal, si, se le pueden calcular las frecuencias acumuladas, pues entre sus categorías se puede establecer una relacion de mayor o menor.

A las variables cuantitativas discretas y contínuas, se les calcula todas las frecuencias, ya sean absolutas y relativas simples y acumuladas.
Pues al ser numéricas se puede establecer entre sus categorías relaciones de orden.

martes, 7 de septiembre de 2010

Cálculo de la MODA: ejemplos

Hemos recibido varias consultas sobre el cálculo de la MODA, y su concepto.

Comencemos entonces diciendo que la moda, es el valor de la variable que se repite más veces, es decir que tiene la mayor frecuencia.

Ejemplos:

1) En este caso tenemos una sola moda, que es el número x=6 , pues se repite 7 veces.




2) En este caso tenemos dos modas que son los números x=5 y x=11, pues ambos tienen la mayor frecuencia que es 8.

Se dice que la distribución es "bimodal".

3) En este otro caso tenemos 3 modas, que son los números x=22, x=25 y x=27 , pues se repiten cuatro veces cada uno, y esa es la mayor frecuencia.

Se dice que la distribución es "trimodal".


domingo, 5 de septiembre de 2010

Calcular MEDIA: datos agrupados

Ejercicio:

Calcularemos la media para los siguientes datos:

2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 10, 10, 10, 10, 10, 12, 12, 12, 12, 12, 12


1) Los agrupamos en una tabla de frecuencias.
Para ello contamos cuantas veces se repiten cada uno de los números, y vamos colocando cada observación con su correspondiente repetición.
La tabla queda como se muestra a continuación:

2) Multiplicamos las observaciones por las frecuencias.
3) Aplicamos la siguiente fórmula:

4) Dividimos el total de la tercera columna entre el total de observaciones.
Ya hemos obtenido la media, o promedio de un conjunto de números.





 
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