Binomial

Aplicación

La distribución binomial es una distribución discreta, la cuál tiene 2 parámetros, un tamaño de muestra \(n\) y una probabilidad de éxito \(p\). Un ejemplo de aplicación, es el cálculo de la probabilidad de encontrar \(x\) productos defectuosos en un lote de tamaño \(n\).

Ejemplo 1: Sea \(X\) una binomial \(n=7\) y \(p=0.10\). Donde \(X\) es el número de personas con bruxismo en la muestra. Encuentre la probabilidad de que 5 o más tengan bruxismo.

[1] 0.0001765

Poisson

Aplicación Poisson

La distribución poisson sirve para modelar el número de casos de interés a lo largo del tiempo o espacio, esta distribución poisson tiene un parámetro que se denomina \(\lambda\), el cuál es equivalente a su promedio.

Ejemplo: Sea \(X\) el número de clientes que llega a un banco por minuto, donde se sabe que es una distribución poisson con promedio igual a 2 clientes por minuto. ¿Qué tan probable es que un minuto lleguen por lo tres clientes?

[1] 0.3233236

Hipergeometrica

Probabilidad

[1] 0.9240811

Normal

Aplicación

La distribución es la que más se utiliza en Estadística. Ejemplo: Sea \(X\) el coeficiente intelectual de las personas, dicha variable distribuye normal con promedio de 100 y desviación estándar igual a 10. Calcule la probabilidad de que el coeficiente intelectual este entre 95 y 120.

[1] 0.6687123