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Distribuciones continuas

  • 19 de Mayo de 2024
  • 010-estbas-03
Conceptos básicos Distribuciones continuas

Distribuciones continuas

Distribución continua uniforme

La expresión  indica que la variable aleatoria  tiene una distribución uniforme continua sobre el intervalo .

Parámetros

Función de densidad

 

Distribución de distribución acumulada

     

Media

Varianza

Función generadora de momentos

 

Distribución normal

La expresión  indica que la variable aleatoria  tiene una distribución normal con parámetros  y .

Parámetros

Función de densidad

 

Media

Varianza

 

Función generadora de momentos

 

Distribución gamma

La expresión  indica que la variable aleatoria  tiene una distribución gamma de parámetros  y .

Parámetros

Función de densidad

Donde  es la función Gamma, es decir:

 

 

 

Media

Varianza

Función generadora de momentos

 

Distribución exponencial

La expresión  indica que la variable aleatoria  tiene una distribución exponencial de parámetro . La distribución exponencial es un caso particular de la distribución gamma cuando con .

Parámetros

Función de densidad

Media

Varianza

Función generadora de momentos

 

Distribución beta

La expresión  indica que la variable aleatoria  tiene una distribución beta de parámetros a y b.

Parámetros

Función de densidad

Donde  es la función beta, es decir:

 

Las funciones beta y gamma se relacionan mediante la siguiente expresión:

 

Por lo que la función de densidad de la distribución beta puede expresarse también, así:

Ahora, si a y b son enteros positivos, entonces, la función de densidad de la distribución beta puede expresarse así:

Media

Varianza

 

Distribución Weibull

La expresión  indica que la variable aleatoria  tiene una distribución Weibull de parámetros  y .

Parámetros

Función de densidad

 

Algunos autores definen la función de densidad de una distribución Weibull considerando tres parámetros: un parámetro de localización c, un parámetro de escala a y un parámetro de forma b, con la siguiente función de densidad:

 

 

Sin embargo, en la mayoría de las aplicaciones se acostumbre a  tomar c=0, obteniéndose la primera ecuación con y   

Media

Varianza

 

Referencias:

(1) Blanco Castañeda, L. (2023). Probabilidad. Teoría y práctica. Tercera edición. Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Ciencias. Departamento de Estadística.

(2) Cepeda-Cuervo, E. (2015). Estadística matemática. Primera edición. Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Ciencias. Departamento de Estadística.

(3) Walpole, R. E., & Myers, R. M. (1992). Probabilidad y estadística. Cuarta edición. McGrawHill.

 

 

 


 

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