FASE_MEDICION_PROB

Lean Seis Sigma Curso de actualización en Ingeniería de calidad I. VI. FASE DE MEDICIÓN II. 2. Probabilidad Dr. Primitivo Reyes Aguilar / febrero 2009 1. Conclusiones estadísticas válidas VI. FASE DE MEDICIÓN 2. Teorema del límite c OF4 PROBABILIDAD p 3. Conceptos de pro 4. Distribuciones de 5. Distribuciones de discretas 6. Distribuciones de probabilidad continuas 7. Distribuciones de prob. para decisión 2 Estudios enumerativos : Ol_os datos enumerativos son los que pueden ser contados. LIPara http://www. math. gatech. du/-b ourbaki/mathl 71 1 /html/bayes. 9 probabilidad vanable aleatoria: es cualquier regla que relaciona un número con cada resultado en el espacio muestral SS. 10 5. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DISCRETAS 1. Distribución hipergeométrica 2. Distribución Binomial 3. Distribución de Poisson 11 Distribución hipergeométnca ose aplica cuando n 0. 1 N LIEI muestreo se hace Sin reemplazo es la probabilidad de la binomial cuando np > 5 15 La variable aleatoria X tiene una distribución binomial o p)nox nxn x 20,1,… Tiene media y varianza. 16 Distribución de Poisson tiliza para modelar datos discretos aproxima a la binomial cuando p es igual o menor a 0. 1, y el tamaño de muestra es grande (n > 16) por tanto np >

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1. 6 17 3 1 ,000 La distribución Normal estándar Tiene media 0 y desviación estándar de 1 . El área bajo la curva de infinito a más infinito Es simétrica, cada mitad de curva tiene un área de 0. 5. La escala horizontal se mide en desviaciones estándar, Z. para cada valor Z se asigna una probabilidad en Tabla normal 23 CARACTERISTICAS CARACTERISTICAS DE DE UNA UNA DISTRIBUCION DISTRIBUCION NORMAL NORMAL