Cuadro comparativo de distribuciones de probabilidad todas
| Distribución | Función de densidad de probabilidad (PDF) | Función de distribución acumulada (CDF) | Media | Varianza |
|---|---|---|---|---|
| Distribución uniforme | f(x) = 1/(b-a) si a ≤ x ≤ b, 0 de otra forma | F(x) = (x-a)/(b-a) si a ≤ x ≤ b, 0 si x < a, 1 si x > b | (a+b)/2 | (b-a)^2/12 |
| Distribución normal | f(x) = (1/(sqrt(2π)σ)) * e^(-(x-μ)^2/(2σ^2)) | F(x) = (1/2)*(1 + erf((x-μ)/(sqrt(2)σ))) | μ | σ^2 |
| Distribución exponencial | f(x) = λe^(-λx) si x ≥ 0, 0 de otra forma | F(x) = 1 - e^(-λx) si x ≥ 0, 0 de otra forma | 1/λ | 1/λ^2 |
| Distribución de Poisson | f(x) = (e^-λλ^x)/x! | F(x) = ∑i=0x[(e^-λλ^i)/i!] | λ | λ |
| Distribución binomial | f(x) = (nCx)p^x(1-p)^(n-x) | F(x) = ∑i=0x(nCi)p^i(1-p)^(n-i) | np | np(1-p) |
Descripción:
El cuadro comparativo muestra las características más importantes de cinco distribuciones de probabilidad comunes: uniforme, normal, exponencial, de Poisson y binomial. Se incluyen la función de densidad de probabilidad (PDF), la función de distribución acumulada (CDF), la media y la varianza para cada distribución. Este cuadro se puede utilizar como una referencia rápida para comparar las diferentes distribuciones y determinar cuál es la más adecuada para modelar un conjunto de datos específico.
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