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title: "Distribucion"
author: "Maria del Mar Aristizabal, Juan Pablo Castillo y Akemy Teshima"
date: "2024-04-24"
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      fg: "#000000" 
      primary: "#000000"
      navbar-bg: "#000000"
---

```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
```

# Binomial

## Row

## Binomial

```{r Binomial}
x= rbinom(100, 20, 0.5)
barplot(table(x), col="grey",main="Binomial(n=20,p=0.5)")

```

## Probabilidades

si i X es el número de productos defectuosos en una muestra de 20 con probabilidad de éxito de 0.5. Calcule la probabilidad de que existan 18 productos o menos defectuosos.

```{r BinomialProb}
pbinom(18, 20, 0.5)
```

# Poisson

## Row

## Poisson

```{r Poisson}
x= rpois(100, lambda = 5)
barplot(table(x), col="lightblue", main="Poisson(lambda=5)")

```

## Row

## Cálculo de Probabilidades

El número de clientes que llega a un banco en 30 minutos, es una variablea aleatoria poisson con 5 clientes en promedio. ¿Cuál es la probabilidad de que llegue 4 o menos en clientes en 30 minutos?

```{r poissonProba}
ppois(4,lambda=5)
```

# Normal

## Row

## Normal

```{r Normal}
x= rnorm(100, mean=0, sd=1)
hist(x, col="#003737", main="Normal(mean=0, sd=1)")
```

## Row

## Probabilidades

Se tiene la variable coeficiente intelectual de la personas la cuál distribuye normal con media de 100 y desviación estándar de 10. Calcule la probabilidad de que el coeficiente intelectual de una persona al azar este entre 90 y 110.

```{r normProba}
pnorm(110, mean=100, sd=10) - pnorm(90, mean=100, sd=10)
```

# Exponencial

## Row

## Exponencial

```{r Exponencial}
x= rexp(100, rate=0.2)
hist(x, col="white", main="Exponencial(mean=0, sd=1)")
```

```{r cajasExponencial}
boxplot(x, col="#B2B0EA", ylab="Tiempop de falta", main="Exponencial(theta=5)")
```


```{r expProba}
1-pexp(8,rate=1/5)
```

# Uniforme

## Row

## Uniforme

```{r Uniforme}
x= runif(100, min=50, max=100)
hist(x, col="darkred", main="Uniforme(a=50, b=100)")
```

```{r UnifProba}
1- punif(3, min=0, max=4)

```