Probability de distribución: Distribución de probabilidad significa una lista de todos los eventos posibles o resultados asociados con un completo de una pista y su mapeo probabilities.The en pr {} distribución de probabilidad es de eventos de S a Distribuciones de probabilidad real de numbers.The se clasifica en dos tipos : Distribuciones de probabilidad discretas: Si "a" una variable aleatoria y toma valores numéricos A1, A2, ..........., con una probabilidad p (A1), p (A2), .... ..P (An) respectively.It consiste en los valores de la variable aleatoria A y sus correspondientes probabilidades P (A). isΣp (A) = Distribuciones de probabilidad 1continuous: Algunas veces la distribución de probabilidad no sigue la distribución normal estándar, pero sigue un distribution.in general normal este caso la puntuación z primero en convertirlo en un distribution.The normal estándar distribución de probabilidad también utilizan en las estadísticas, en las estadísticas que utilizamos usos prácticos level.some teórica y práctica se dan abajo.1) Los parámetros de los intervalos de confianza y a las regiones críticas para la hipótesis de tests.when El descubrimiento de estos usamos distribution.2 probabilidad) para los datos para determinar el modelo de distribución razonable usamos el distribution.3 probabilidad) los intervalos estadísticos y contrastes de hipótesis se basan en los supuestos de distribución específicos, previo al cómputo de éstos en una hipótesis de distribución, deberá verificar que la suposición está justificada por el set.Here de datos dada la distribución no es adecuado para la distribución de los datos de mejor ajuste, pero un modelo lo suficientemente adecuada para que la técnica estadística produce función conclusions.Distribution válido: función de distribución también se denomina como la función de distribución acumulativa. La función de distribución de una variable aleatoria discreta X se define ASF (x) = P (X ≤ x) = Σp (xi): (- ∞ Si X es una variable aleatoria continua, la función dada por f (x) = P (X ≤ x) = int'f '(t) dt para los límites de -∞ Donde f (t) es el valor de la función de densidad de probabilidad de X en t se llama la función de distribución acumulativa o distribución de X. vamos a aprender acerca de densidad de probabilidad problemas de la función y ejemplo se dan below.Learning para la función de densidad de probabilidad: función de densidad de probabilidad (pdf): La definición matemática de una función de densidad de probabilidad continua f (x) es una función que satisface las siguientes propiedades (i) La probabilidad X es. entre dos puntos a y B ISP (a ≤ x ≤ b) = 'int_a ^ bf (x) dx' (ii) es positivo para todos X. real (iii) la integral de la función de probabilidad se 1Learning para funciones continuas de la probabilidad se conocen como pdf La probabilidad en un solo punto es siempre cero durante un intervalo uncontinuous se conoce como probabilidades probability.The continuas se miden en intervalos y no en los puntos individuales. Es decir, el área bajo la curva entre dos puntos de distancia define la probabilidad de que la función interval.Discrete de probabilidad se hace referencia como función de masa de probabilidad y la función de probabilidad continua se conocen como función de densidad de probabilidad. La función de probabilidad término engloba tanto discreta y continua distribution.ExampleWhen un par de dados se lanzan. vamos, tomamos la variable aleatoria X e identifica la suma de los puntos. Así que encontrar el espacio de muestra y la probabilidad distribution.Solution: dejamos que damos por espacio de muestra el primer número del par ordenado es el número que se muestra en la primera matriz, y el segundo número es r mostrando en el segundo dado el número. Por lo que hay treinta y seis resultados posibles, por tanto, el espacio muestral tiene treinta y seis elementos totally.TABLE 1: espacio muestral (1,6) (2,6) (3,6) (4,6) (5,6: Tabla ) (6,6) (1,5) (2,5) (3,5) (4,5) (5,5) (6,5) (1,4) (2,4) (3,4 ) (4,4) (5,4) (6,4) (1,3) (2,3) (3,3) (4,3) (5,3) (6,3) (1,2 ) (2,2) (3,2 (4,2) (5,2) (6,2) (1,1) (2,1) (3,1) (4,1) (5,1) (6,1) TABLA 2: Tabla: Probabilidad distributionx 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12f (x) 1/36 2/36 3/36 4/36 5/36 6/36 5/36 4/36 3/36 2/36 1/36