estadistica aplicada

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UNIVERSIDAD FERMÍN TORO SISTEMA DE APRENDIZAJES INTERACTIVOS A DISTANCIA CABUDARE DISTRIUCIONES DISCRETAS ESTADÍSTICA APLICADA INTEGRANTE: KAREN NARIÑO C.I.: 21.759.611

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Page 1: Estadistica Aplicada

UNIVERSIDAD FERMÍN TORO

SISTEMA DE APRENDIZAJES INTERACTIVOS A DISTANCIA

CABUDARE

DISTRIUCIONES DISCRETAS

ESTADÍSTICA APLICADA

INTEGRANTE:KAREN NARIÑO

C.I.: 21.759.611

INGENIERÍA EN MANTENIMIENTO MECÁNICO

Num. Hipergeométrica Binomial Poisso

Page 2: Estadistica Aplicada

n

1 N = 19 n = 21 λ = 3N1 = 6 p = 0,25

n = 8x = 2 x = 8 x = 2

P(X=x) 0,3405 P(X=x)  0,0737 P(X=x)  0,2240

Hipergeometrica

P(X=x) = (N1Cx) (N-N1Cn-x) (NCn)-1 for x = max (0, n-N+N1), ... , min (n, N1)P(X = 2) = 0,340557275542

Expectation = nN1/N = 2,526315789474Variance = nN1(N - N1)(N - n) / [N2(N - 1)] = 1,056325023084

Standard deviation = 1,027776737956

Binomial

Page 3: Estadistica Aplicada

P(X=x) = (nCx) px (1-p)n-x for x = 0,1, ..., nP(X = 8) = 0,073766565781

Expectation = np = 5,25Variance = np(1 - p) = 3,9375

Standard deviation = 1,984313483298Moment generating function M(t) = (1 - p + pet)n

Poisson

P(X=x) = e- x / x! for x = 0, 1, ....P(X = 2) = 0,22404180766

Expectation = = 3Variance = = 3

Standard deviation = 1,732050807569Moment generating function M(t) = exp[(et - 1)]