SCRIPT PARA EL CÁLCULO DE PROBABILIDADES
#DISTRIBUCIONES DISCRETAS # Probabilidad de obtener un número
específico de éxitos # en una distribución Binomial (por ejemplo,
exactamente 10 éxitos) # con n ensayos y p probabilidad de éxito. n
<- 20 # Número de ensayos p <- 0.5 # Probabilidad de éxito
dbinom(10, size = n, prob = p)
Probabilidad acumulada en una distribución de Poisson
para obtener un número específico de ocurrencias (por ejemplo, <=
3),
con lambda como tasa promedio.
lambda <- 5 ppois(3, lambda)
Probabilidad acumulada en una distribución Hipergeométrica
para obtener un número específico de éxitos (por ejemplo,
exactamente 3 éxitos),
con m éxitos en la población, n fracasos y k tamaño de la
muestra.
m <- 10 # Éxitos en la población n <- 20 # Fracasos en la
población k <- 5 # Tamaño de la muestra dhyper(3, m, n, k)
#DISTRIBUCIONES CONTINUAS # Probabilidad acumulada en una
distribución Normal Estándar # hasta un valor específico (por ejemplo,
1.96). pnorm(1.96, mean = 0, sd = 1)
Probabilidad acumulada en una distribución Normal
hasta un valor específico (por ejemplo, 180),
Probabilidad acumulada en una distribución t de Student
hasta un valor específico (por ejemplo, 1.5),
con 10 grados de libertad.
pt(1.5, df = 10)
Probabilidad acumulada en una distribución Chi-cuadrado
hasta un valor específico (por ejemplo, 15),
con 8 grados de libertad.
pchisq(15, df = 8)
Probabilidad acumulada en una distribución F de Fisher
(Snedecor)
hasta un valor específico (por ejemplo, 3.5),
con 9 grados de libertad en el numerador y 15 en el
denominador.
pf(3.5, df1 = 9, df2 = 15)
Probabilidad acumulada en una distribución Geométrica
para obtener el primer éxito en el n-ésimo ensayo (por ejemplo,
la probabilidad de que el primer éxito ocurra en el tercer
ensayo),
p_geom <- 0.3 dgeom(2, prob = p_geom) # Recuerda que dgeom
representa el número de fracasos antes del primer éxito
Ejemplos usando probabilidades complementarias
#DISTRIBUCIONES DISCRETAS # Probabilidad acumulada a la derecha en
Binomial para obtener más de # un número específico de éxitos (por
ejemplo >10). 1 - pbinom(10, size = n, prob = p)
Probabilidad acumulada a la derecha en Poisson para más de
un número específico de ocurrencias (>3).
1 - ppois(3, lambda)
Probabilidad acumulada a la derecha en Hipergeométrica para más
de
un número específico de éxitos (>=3).
1 - phyper(3 - 1 , m , n , k) # Para obtener más que exactamente tres
éxitos
#DISTRIBUCIONES CONTINUAS # Probabilidad acumulada a la derecha en
una Normal Estándar # para valores superiores a 1.96. 1 - pnorm(1.96,
mean = 0, sd = 1)
Probabilidad acumulada a la derecha en una Normal
para valores superiores a 180.
1 - pnorm(180, mean = 170, sd = 10)
Probabilidad acumulada a la derecha en una t de Student
para valores superiores a 1.5.
1 - pt(1.5, df = 10)
Probabilidad acumulada a la derecha en Chi-cuadrado
para valores superiores a 15.
1 - pchisq(15, df = 8)
Probabilidad acumulada a la derecha en F de Fisher
para valores superiores a 3.5.
1 - pf(3.5, df1 = 9, df2 = 15)
Probabilidad acumulada a la derecha en Geométrica para
que el primer éxito ocurra a partir del tercer ensayo (>2).
1 - pgeom(2 , prob = p_geom)