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Distribución binomial y Distribución de Poisson

Accesos rápidos: Diferencias, Similitudes, Coeficiente de Similitud Jaccard, Referencias.

Diferencia entre Distribución binomial y Distribución de Poisson

Distribución binomial vs. Distribución de Poisson

En teoría de la probabilidad y estadística, la distribución binomial o distribución binómica es una distribución de probabilidad discreta que cuenta el número de éxitos en una secuencia de n ensayos de Bernoulli independientes entre sí con una probabilidad fija p de ocurrencia de éxito entre los ensayos. En teoría de probabilidad y estadística, la distribución de Poisson es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad de que ocurra un determinado número de eventos durante cierto período de tiempo.

Similitudes entre Distribución binomial y Distribución de Poisson

Distribución binomial y Distribución de Poisson tienen 9 cosas en común (en Unionpedia): Distribución de probabilidad, Distribución normal, Esperanza (matemática), Estadística, Función de probabilidad, Intervalo de confianza, R (lenguaje de programación), Teoría de la probabilidad, Variable aleatoria.

Distribución de probabilidad

En teoría de la probabilidad y estadística, la distribución de probabilidad de una variable aleatoria es una función que asigna a cada suceso definido sobre la variable, la probabilidad de que dicho suceso ocurra.

Distribución binomial y Distribución de probabilidad · Distribución de Poisson y Distribución de probabilidad · Ver más »

Distribución normal

En estadística y probabilidad se llama distribución normal, distribución de Gauss, distribución gaussiana, distribución de Laplace-Gauss o normalidad estadística a una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que con más frecuencia aparece en estadística y en la teoría de probabilidades.

Distribución binomial y Distribución normal · Distribución de Poisson y Distribución normal · Ver más »

Esperanza (matemática)

En matemática, concretamente en la rama de estadística, la esperanza (denominada asimismo valor esperado, media poblacional o media) de una variable aleatoria X, es el número \mathbb o \text que formaliza la idea de valor medio de un fenómeno aleatorio.

Distribución binomial y Esperanza (matemática) · Distribución de Poisson y Esperanza (matemática) · Ver más »

Estadística

La estadística (la forma femenina del término alemán statistik, derivado a su vez del italiano statista, «hombre de Estado») es la disciplina que estudia la variabilidad, así como el proceso aleatorio que la genera siguiendo las leyes de la probabilidad.

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Función de probabilidad

En Probabilidad y Estadística, una función de probabilidad —o función de masa de probabilidad— es una función que devuelve la probabilidad de que una variable aleatoria discreta sea exactamente igual a algún valor.

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Intervalo de confianza

En estadística, se llama intervalo de confianza a un par o varios pares de números entre los cuales se estima que estará cierto valor desconocido respecto de un parámetro poblacional con un determinado nivel de confianza.

Distribución binomial e Intervalo de confianza · Distribución de Poisson e Intervalo de confianza · Ver más »

R (lenguaje de programación)

R es un entorno y lenguaje de programación con un enfoque al análisis estadístico.

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Teoría de la probabilidad

La teoría de la probabilidad es una rama de las matemáticas que estudia los fenómenos aleatorios y estocásticos.

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Variable aleatoria

En probabilidad y estadística, una variable aleatoria es una función que asigna un valor, usualmente numérico, al resultado de un experimento aleatorio.

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La lista de arriba responde a las siguientes preguntas

Comparación de Distribución binomial y Distribución de Poisson

Distribución binomial tiene 45 relaciones, mientras Distribución de Poisson tiene 41. Como tienen en común 9, el índice Jaccard es 10.47% = 9 / (45 + 41).

Referencias

En este artículo se encuentra la relación entre Distribución binomial y Distribución de Poisson. Si desea acceder a cada artículo del que se extrajo la información visite:

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