2. Aleatoriedad: La Revancha

Diagrama de la lluvia de ideas:





Metas:

1.- Introducción: Tipos de Distribuciones
2.- Algoritmos generadores de numeros aleatorios con cierta distribución.
3.- Análisis de datos, pruebas de normalidad (Seleccion de distribución)
4.- Casos de aplicación en la vida real.

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Conclusiones.

Meta #1

En el siguiente gráfico se muestran las distribuciones mas importantes o utilizadas:

* Binomial: Experimentos de Bernoulli.

* Geométrica: Se relaciona con la distribución exponencial. Cuantifica los intentos para llegar a un éxito.

* Normal: Es la más común, sus variables no son controladas por dispersión, Ley de los Números grandes.

* X2: Prueba de hipótesis, análisis de varianza y regresión, pruebas estadísticas.

Nota: Aplicando la distribución geométrica a un caso determinado, podemos cuantificar el número de éxitos o fracasos, y aplicando la distribución exponencial, podremos cuantificar el tiempo que se tarda para llegar a un éxito o fracaso.

Meta #2

Errores comunes de los algoritomos generadores de números aleatorios.

1. No estar distribuidos uniformemente.


2. Pueden pertenecer a otra distribución.


3. La media puede ser muy alta o muy baja, al igual que la varianza.


4. La correlación.

Ventajas.

1. Rapidez en la generación de dichos números y por lo tanto de la simulación misma.


2. Practicidad.


3. No requieren de un hardware especifico.

Meta #4

• Aplicaciones en el campo morfológico.


• Temperatura, presión.


• Cuestiones psicológicas.


• Examen CENEVAL

Conclusión general:

Para determinar la distribución que tienen los datos, primero se piensa que tiende a la distribución normal, en caso contrario, se aplican las pruebas de normalidad para determinar a cual distribución pertenecen dichos datos.