miércoles, 5 de marzo de 2014

Distribución binomial

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Distribución binomial
Función de masa de probabilidad
Función de probabilidad
Función de distribución acumulada
Función de distribución de probabilidad
Parámetrosn\geq 0 número de ensayos (entero)
0\leq p\leq 1 probabilidad de éxito (real)
Dominiok\in \{0,\dots ,n\}\!
Función de probabilidad (fp){n \choose k}p^{k}(1-p)^{{n-k}}\!
Función de distribución (cdf)I_{{1-p}}(n-\lfloor k\rfloor ,1+\lfloor k\rfloor )\!
Medianp\!
MedianaUno de \{\lfloor np\rfloor ,\lceil np\rceil \}[1]
Moda\lfloor (n+1)\,p\rfloor \!
Varianzanp(1-p)\!
Coeficiente de simetría{\frac  {1-2p}{{\sqrt  {np(1-p)}}}}\!
Curtosis{\frac  {1-6p(1-p)}{np(1-p)}}\!
Entropía{\frac  {1}{2}}\ln \left(2\pi nep(1-p)\right)+O\left({\frac  {1}{n}}\right)
Función generadora de momentos (mgf)(1-p+pe^{t})^{n}\!
Función característica(1-p+pe^{{it}})^{n}\!
En estadística, la distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta que mide el número de éxitos en una secuencia de n ensayos de Bernoulli independientes entre sí, con una probabilidad fija p de ocurrencia del éxito entre los ensayos. Un experimento de Bernoulli se caracteriza por ser dicotómico, esto es, sólo son posibles dos resultados. A uno de estos se denomina éxito y tiene una probabilidad de ocurrencia p y al otro, fracaso, con una probabilidad q = 1 - p. En la distribución binomial el anterior experimento se repite n veces, de forma independiente, y se trata de calcular la probabilidad de un determinado número de éxitos. Para n = 1, la binomial se convierte, de hecho, en una distribución de Bernoulli.
Para representar que una variable aleatoria X sigue una distribución binomial de parámetros n y p, se escribe:
X\sim B(n,p)\,
La distribución binomial es la base del test binomial de significación estadística.

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