sábado, 31 de marzo de 2012

Clase del día 30-3-12


(UD3) VARIABLES ALEATORIAS. Tema 7: Distribuciones unidimensionales continuas (2/2).

En esta segunda parte de Tema 7 se describirán cuatro clases de distribuciones continuas: Exponencial, Erlang, Gamma y Beta.

Las dos primeras están relacionadas con el proceso de Poisson. La génesis de la distribución exponencial se encuentra en la variable aleatoria que cuantifica el tiempo que trascurre desde un origen hasta que suceda el primer suceso de Poisson; mientras que el de la Erlang  se encuentra asociado a la variable aleatoria que cuantifica el tiempo que trascurre desde un origen hasta que suceda el suceso p-ésimo de Poisson .

El origen de la distribución Gamma es la generalización teórica de la Erlang considerando que p es un número real positivo. Para extender la Erlang necesitaremos extender el concepto de factorial. Esta extensión se hará mediante la denominada función Gamma.



Finalmente, el origen de la distribución Beta es considerar al parámetro p, que representa la probabilidadde un suceso, como una variable aletoria continua acotada entre 0 y 1.



Las trasparencias de la clase de hoy son las siguientes:


miércoles, 21 de marzo de 2012

Clase del día 28-3-12


(UD3) VARIABLES ALEATORIAS. Tema 7: Distribuciones unidimensionales continuas (1/2).

En esta primera parte de Tema 7 se describirán dos distribuciones continuas: la uniforme y la normal.

El objetivo fundamental de la distribución uniforme es modelizar el concepto de equiprobabilidad en el continuo. La equiprobabilidad en un escenario discreto fue introducida en el Tema 3 simultáneamente a la regla de Laplace. Volvemos a recordarla utilizando ahora la terminología de variable aleatoria.






La génesis de la distribución normal es el de una distribución simétrica en donde lo medio es muy probable y los extremos son improbables con la misma gradación.



Estas serán las trasparencias que se utilicen en clase para esta primera parte del Tema 7: