Índice
La distribución de probabilidad es aquella que permite predecir cómo varían los resultados en una distribución. Esta es una rama de las matemáticas que cuenta con diversos componentes y es de gran importancia dentro de las corporaciones. ¿Quieres conocer qué son las distribuciones? ¡Quédate hasta el final!
Las distribuciones se utilizan para describir la probabilidad de que un evento se realice de cara al futuro. En estos últimos años, se ha utilizado como una herramienta fundamental para la prospectiva, pues permite crear un escenario con acontecimientos futuros, ¿Interesante, no? ¡Aprende más a continuación!
Se puede definir una distribución de probabilidad como una gama de valores que pueden representarse como el resultado de un experimento llevado a cabo. El mismo, describe la probabilidad de un evento que se realice en el futuro.
Gracias a las distribuciones numéricas, se puede crear un escenario de acontecimientos futuros teniendo en cuenta las tendencias actuales y los diversos fenómenos naturales. Hay que destacar, que todo lo que son las distribuciones de probabilidad se desarrollan por una variable continua aleatoria x.
Podemos encontrar dos tipos de distribución de probabilidad, las cuales son:
Podemos encontrar dentro de lo que son las distribuciones diferentes tipos o subdivisiones, las cuales nos muestran diferentes métodos para resolver un experimento a través de las probabilidades. Para darte una mejor idea, aquí te vamos a explicar algunos de los más importantes.
Se basa en realizar un experimento aleatorio solo una vez y observar desde un principio si esto sucede o no. Para ello utiliza (p) la probabilidad de que sea acertada y (q=1-p) el que no acierte.
Se trata de una forma que únicamente puede tomar dos modalidades, es por ello que se llama éxito o fracaso a los posibles resultados de las pruebas. Para resolver esta distribución se debe realizar una V.A.
La distribución de probabilidad binomial es una distribución de probabilidad discreta que mide los casos de éxito en una secuencia de ensayos de Bernoulli, que son independientes entre sí y contienen una probabilidad fija de ocurrencia del éxito entre los diferentes ensayos.
Existen muchas situaciones en las que se puede presentar una experiencia binomial. Cada uno de los experimentos son independientes de los restantes,es decir, la probabilidad del resultado de los experimentos no depende del resultado del resto).
Es un modelo discreto, en el cual un conjunto de valores de urbanidad no anula y tampoco es finito, sólo es numerable. Por lo general, esta distribución suele utilizarse para contajes del tipo número de los individuos por unidad de tiempo, espacio, etc.
Se realiza a través de la estadística y probabilidad ejecutado por el razonamiento matemático. La probabilidad normal, también conocida como distribución gaussiana, es una de las distribuciones de probabilidad de variable de probabilidad continua que con frecuencia aparece aproximada en fenómenos reales.
La gráfica de su función de densidad tiene una forma acampanada y es simétrica respecto de un determinado parámetro. Esta curva es conocida como campana de Gauss y es el gráfico de una función gaussiana.
En conclusión, lo que son las distribuciones de probabilidad es un tema de gran importancia no solo en la educación, sino en las corporaciones que buscan prepararse económicamente para el futuro. Para ello, es necesario comprender cómo funcionan y saber cómo implementar la adecuada.
¿Te gustaría convertirte en un experto o experta en las distribuciones? En Euroinnova Business School encontrarás diversos cursos relacionados con la estadística empresarial. De este modo, podrás dar un impulso a tu carrera profesional y obtener muchos más beneficios.
Nuestra Formación
Nuestro porfolio se compone de cursos online, cursos homologados, baremables en oposiciones y formación superior de posgrado y máster.
Ver oferta formativa
¡Muchas gracias!
Hemos recibido correctamente tus datos. En breve nos pondremos en contacto contigo.
%20(1)_1709540018.webp "¿Quieres formarte como encargado de planta química?")
