que son las distribuciones de probabilidad

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¿Qué que son las distribuciones de probabilidad?

Podemos decir que el azar está presente en la vida cotidiana en contextos en los que aparecen nociones de incertidumbre, riesgo y probabilidad. Por ejemplo, el pronóstico del tiempo, un diagnóstico médico, efectuar una inversión, entre muchas otras cosas. No sólo los profesionales, sino cualquier persona ha de reaccionar a mensajes en que aparecen estos elementos y tomar decisiones que le pueden afectar. En estas situaciones la probabilidad no es una propiedad física tangible y por tanto objetiva de los sucesos que nos afectan sino una percepción o grado de creencia subjetiva. ¡Te contamos más de ello a continuación!

Si aplicamos este concepto en la estadística inferencial se puede afirmar que son las distribuciones de probabilidad las que permiten establecer mediante un conjunto de sucesos toda la gama de resultados probables de ocurrir en un experimento determinado expresados en tablas y gráficas. Esta es una herramienta fundamental para la prospectiva, puesto que con ella es posible diseñar un escenario de acontecimientos futuros considerando las tendencias actuales de diversos fenómenos. ¡Sigue leyendo y conocerás aspectos importantes sobre este concepto estadístico!

¿Qué encontrarás aquí?

1. ¿Qué que son las distribuciones de probabilidad?
1.1. Conozcamos los tipos de variables utilizadas en la distribución de probabilidad
1.2. División de las distribuciones de probabilidad
1.3. Euroinnova, Plataforma educativa reconocida mundialmente
2. Cursos especializados en Estadística

Conozcamos los tipos de variables utilizadas en la distribución de probabilidad

Existen tres variables que representan lo que son las distribuciones de probabilidad:

Variable aleatoria: Define el resultado de un evento aleatorio que se presenta al azar en cualquier situación o experimento.
Variable aleatoria discreta: Es aquella que solo toma ciertos valores (frecuentemente enteros) y que resulta específicamente del conteo realizado.
Variable aleatoria continua: Es aquella que es producto de la medición y puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo dado.

División de las distribuciones de probabilidad

Los estadistas siempre se han sentido fascinados con los fenómenos y acontecimientos que ocurren en la vida cotidiana, por lo que se han dado a la tarea de construir modelos basados en lo que son las distribuciones de probabilidad a través de la experimentación. Algunos de los más utilizados son:

Distribución de probabilidad Binomial: Es una probabilidad discreta y se presenta con mucha frecuencia en nuestra vida cotidiana, es utilizada con acontecimientos que tengan respuesta binaria. Algunos ejemplos donde se aplica la distribución binomial son: Tener la certeza si una persona presenta o no una enfermedad o si una mujer se encuentra en estado de embarazo.
Distribución de probabilidad de Poisson: Expresa el número de veces que se presenta un acontecimiento durante un intervalo específico que puede ser de tiempo, distancia, área o volumen. Un ejemplo puede ser el número de accidentes automovilísticos en el año.
Distribución de probabilidad normal: Adapta una variable aleatoria a una función que depende de la media y la desviación típica, este tipo de distribución es muy utilizada, un ejemplo puede ser la duración de un embarazo, el cociente intelectual, entre otros.
Distribución hipergeométrica: Es una distribución discreta que modela el número de eventos en una muestra de tamaño fijo sin tomar en cuenta la desviación estándar. Cuando se elige un elemento de la población, no se puede volver a elegir.

Como puedes observar este tema es muy interesante ya que el mundo actual se encuentra en una constante evolución y tenemos incertidumbre frente al futuro, es por eso que es importante resaltar el estudio que la estadística realiza al respecto a través de lo que son las distribuciones de probabilidad. Si estás interesado en este tópico sigue leyendo para que conozcas una excelente propuesta.

Euroinnova, Plataforma educativa reconocida mundialmente

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