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- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Teoria_de_Probabilidad/Probabilidad%2C_estad%C3%ADstica_matem%C3%A1tica_y_procesos_estoc%C3%A1sticos_(Siegrist)/11%3A_Juicios_de_Bernoulli/11.03%3A_La_distribuci%C3%B3n_geom%C3%A9tricaUsando de nuevo derivadas de la serie geométrica,\ begin {align}\ E\ left [N (N - 1)\ right] & =\ sum_ {n=2} ^\ infty n (n - 1) p (1 - p) ^ {n-1} = p (1 - p)\ sum_ {n=2} ^\ infty n (n - 1) (1 - p) ^ {...Usando de nuevo derivadas de la serie geométrica,\ begin {align}\ E\ left [N (N - 1)\ right] & =\ sum_ {n=2} ^\ infty n (n - 1) p (1 - p) ^ {n-1} = p (1 - p)\ sum_ {n=2} ^\ infty n (n - 1) (1 - p) ^ {n-2}\ & = p (1 - p)\ frac {d^2} {d p^2}\ suma_ {n=0} ^\ infty (1 - p) ^n = p (1 - p)\ frac {d^2} {dp^2}\ frac {1} {p} = p (1 - p)\ frac {2} {p^3} = 2\ frac {1 - p} {p^2}\ end {align} Ya que\E(N)=1p, se deduce que\E(N2)=2−pp2 y por lo tanto\( \var(N) …
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Estad%C3%ADsticas_Introductorias_(OpenStax)/04%3A_Variables_Aleatorias_Discretas/4.05%3A_Distribuci%C3%B3n_geom%C3%A9tricaHay tres características de un experimento geométrico: (1) Hay uno o más ensayos de Bernoulli con todos los fracasos excepto el último, que es un éxito. (2) En teoría, el número de ensayos podría cont...Hay tres características de un experimento geométrico: (1) Hay uno o más ensayos de Bernoulli con todos los fracasos excepto el último, que es un éxito. (2) En teoría, el número de ensayos podría continuar para siempre. Debe haber al menos un ensayo. (3) La probabilidad, p, de un éxito y la probabilidad, q, de un fracaso son las mismas para cada ensayo. En un experimento geométrico, definir la variable aleatoria discreta X como el número de ensayos independientes hasta el primer éxito.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Teoria_de_Probabilidad/Probabilidad_Aplicada_(Pfeiffer)/07%3A_Funciones_de_distribuci%C3%B3n_y_densidad/7.01%3A_Funciones_de_distribuci%C3%B3n_y_densidadSi el puntot set0 aproxima desde la izquierda, el intervalo no incluye la masa de probabilidad at0 hasta quet alcanza ese valor, momento en el que la cantidad a o a la izquierda de t...Si el puntot set0 aproxima desde la izquierda, el intervalo no incluye la masa de probabilidad at0 hasta quet alcanza ese valor, momento en el que la cantidad a o a la izquierda de t aumenta (“salta”) por cantidadp0; por otro lado, sit se acercat0 desde la derecha, el intervalo incluye la masap0 hasta e incluyendot0, pero cae inmediatamente a medida quet se mueve a la izquierda det0.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_de_negocios_(OpenStax)/04%3A_Variables_Aleatorias_Discretas/4.03%3A_Distribuci%C3%B3n_geom%C3%A9tricaLa función de densidad de probabilidad geométrica se basa en lo que hemos aprendido de la distribución binomial. En este caso el experimento continúa hasta que se produce un éxito o un fracaso en luga...La función de densidad de probabilidad geométrica se basa en lo que hemos aprendido de la distribución binomial. En este caso el experimento continúa hasta que se produce un éxito o un fracaso en lugar de un número determinado de ensayos.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Teoria_de_Probabilidad/Libro%3A_Probabilidad_Introductoria_(Grinstead_y_Snell)/05%3A_Distribuciones_y_Densidades/5.01%3A_Distribuciones_importantesEn este capítulo, describimos las distribuciones de probabilidad discretas y las densidades de probabilidad continuas que ocurren con mayor frecuencia en el análisis de experimentos. También mostrarem...En este capítulo, describimos las distribuciones de probabilidad discretas y las densidades de probabilidad continuas que ocurren con mayor frecuencia en el análisis de experimentos. También mostraremos cómo se simula estas distribuciones y densidades en una computadora.
