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DISTRIBUCION HIPERGEOMETRICA

EXPOSICION ESTADISTICA PARA INGENIEROS
by

victor florez

on 24 April 2013

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Transcript of DISTRIBUCION HIPERGEOMETRICA

GRACIAS DEFINICION
CARACTERISTICAS QUE DEFINEN UNA VARIABLE ALEATORIA HIPERGEOMETRICA

FORMULAS
DISTRIBUCCIÓN DE PROBABILIDAD
HIPERGEOMETRICA
INTEGRANTES

VICTOR MANUEL FLOREZ DUARTE
ERWIN LEONEL MURCIA NAVAS
MIGUEL ROBLES
YEISON DIAZ
one three two HISTORIA
En la distribución hipergeometrica, Huygens propone cinco problemas de gran importancia en el desarrollo de la teoría de la Probabilidad. De Moivre, en 1711, resuelve el cuarto utilizando lo que hoy conocemos como función de probabilidad hipergeometrica, siendo esta la primera referencia histórica que sobre la citada distribución aparece en la literatura probabilística.
INTRODUCCION
Y

CONCEPTOS • Probabilidad discreta

Este tipo de probabilidad, es aquel que puede tomar sólo ciertos valores diferentes que son el resultado de la cuenta de alguna característica de interés. Estos valores pueden ser de varios tipos ya sea finitos o infinitos. • Variable aleatoria

Es un numero real que cuantifica los resultados posibles del experimento X:Ω….>R • Muestra

Subconjunto de la población seleccionado mediante un criterio particular Esta distribución se refiere a un espacio muestral donde hay elementos de dos tipos (éxitos o fracasos)posibles o dicho de otra manera una población compuesta por dos grupos. Indica la probabilidad de obtener un numero de objetos X de uno de los tipos, al extraer (sin reemplazo) una muestra de tamaño n, de un total de N objetos, de los cuales k son del tipo requerido en donde existen dependencia en el experimento. • El experimento consiste en extraer al azar y sin sustitución n elementos de un conjunto de N elementos r de los cuales son K (exitos) y (N - K) de los cuales son (fracasos).

• El tamaño de la muestra n es grande en comparación con el numero N de elementos de la población, es decir, n/N > .05.

• L avariable aleatoria hipergeometrica y es el numero de resultaos K(exitos) en la muestra de n elementos.

• El tamaño de la población por muestrear consiste en N individuos, objetos o elementos.

• La población esta compuesta de dos grupos:

Éxitos(k)=objeto de interés en la nvestigacion

Fracasos(n-k); complemento de la investigacion EJEMPLOS DE APLICACIÓN

De 50 edificios en un parque industrial 12 no cumplen el código eléctrico, si se selecciona 10 edificios aleatoriamente.
Determinar la probabilidad de que;
a)3 no cumplan el código eléctrico
b)4 no cumplan el código eléctrico
c)Menos de 5 no cumplan el código
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