📊 Distribuciones Discretas

Explora las tres distribuciones principales (Binomial, Poisson e Hipergeométrica) de forma interactiva

Universidad de Guayaquil

Estadística II | GRUPO #6 | PARALELO CAU-S-MA-4-2

Docente: Ing. Ingrid Sarmiento Torres, MPC

👥 GRUPO 6

🎓 García Veliz Mabel Slendy
🎓 Navarrete Cedeño Viviana Carmelina
🎓 Rivas León Andrea Valeria
🎓 Valencia Antepara Angel Gabriel

🎲 Distribución Binomial

Concepto: La distribución binomial es un modelo probabilístico discreto que describe el número de éxitos en una secuencia de ensayos independientes e idénticos, donde cada ensayo tiene únicamente dos resultados posibles (éxito o fracaso) y la probabilidad de éxito permanece constante en todas las repeticiones. Este modelo es fundamental en el análisis de experimentos donde se realizan múltiples intentos bajo las mismas condiciones, permitiendo predecir la probabilidad de obtener un número específico de resultados favorables.

P(X = k) = C(n,k) × p^k × (1-p)^(n-k)

Características

Ensayos n experimentos independientes
Resultados Éxito o Fracaso
Probabilidad Constante en cada ensayo
Muestreo Con reemplazo

Parámetros y Medidas

Parámetros n (ensayos), p (probabilidad)
Media μ = n × p
Varianza σ² = n × p × (1-p)

Aplicaciones

✓ Control de calidad en producción
✓ Encuestas de opinión
✓ Estudios médicos (éxito/fracaso tratamiento)
✓ Pruebas de productos

📚 Ejemplo Práctico

Control de Calidad en Manufactura

Una fábrica produce tornillos con 5% de defectuosos. Se inspeccionan 20 tornillos al azar. ¿Cuál es la probabilidad de encontrar exactamente 2 defectuosos?

🧮 Calculadora Interactiva

Distribución de Poisson

Concepto: La distribución de Poisson es un modelo probabilístico discreto que describe el número de eventos que ocurren en un intervalo fijo de tiempo o espacio, cuando estos eventos suceden de manera independiente y con una tasa promedio constante conocida. Se caracteriza por modelar fenómenos raros o poco frecuentes, donde la probabilidad de que ocurra más de un evento simultáneamente es prácticamente nula. Esta distribución es especialmente útil para analizar situaciones donde se cuenta el número de ocurrencias de un evento aleatorio en un período determinado, como llegadas de clientes, llamadas telefónicas, o defectos en materiales.

P(X = k) = (λ^k × e^(-λ)) / k!

Características

Ensayos Eventos en intervalo continuo
Resultados Número de ocurrencias
Probabilidad Tasa constante (λ)
Muestreo No aplica directamente

Parámetros y Medidas

Parámetros λ (tasa promedio)
Media μ = λ
Varianza σ² = λ

Aplicaciones

✓ Llamadas telefónicas por hora
✓ Accidentes en carretera
✓ Errores de impresión por página
✓ Llegadas de clientes

📚 Ejemplo Práctico

Llamadas a Centro de Atención

Un centro de atención recibe en promedio 3 llamadas por minuto. ¿Cuál es la probabilidad de recibir exactamente 5 llamadas en un minuto?

🧮 Calculadora Interactiva

🎯 Distribución Hipergeométrica

Concepto: La distribución hipergeométrica es un modelo probabilístico discreto que describe el número de éxitos al extraer una muestra de tamaño fijo sin reemplazo de una población finita que contiene exactamente dos tipos de elementos (éxitos y fracasos). A diferencia de la distribución binomial, la probabilidad de éxito cambia en cada extracción, ya que los elementos no se devuelven a la población después de ser seleccionados. Este modelo es fundamental en situaciones de muestreo donde la población es relativamente pequeña y cada extracción afecta la composición de la población restante, siendo ampliamente utilizado en control de calidad por lotes, auditorías y estudios de muestreo finito.

P(X = k) = [C(K,k) × C(N-K,n-k)] / C(N,n)

Características

Ensayos n extracciones sin reemplazo
Resultados Éxitos en la muestra
Probabilidad Cambia en cada extracción
Muestreo Sin reemplazo

Parámetros y Medidas

Parámetros N, K, n
Media μ = n × (K/N)
Varianza σ² = n×(K/N)×(1-K/N)×(N-n)/(N-1)

Aplicaciones

✓ Control de calidad por lotes
✓ Auditorías de inventario
✓ Lotería y juegos de azar
✓ Muestreo de poblaciones pequeñas

📚 Ejemplo Práctico

Lotería de Números

En una caja hay 50 bolas: 10 rojas y 40 azules. Se extraen 5 bolas sin reemplazo. ¿Cuál es la probabilidad de obtener exactamente 2 bolas rojas?

🧮 Calculadora Interactiva

🎯 Quiz de Preguntas

Pregunta 1 de 5

📝 Ejemplos Prácticos

📊 Tabla Comparativa

Aspecto Binomial Poisson Hipergeométrica
Tipo de Experimento n ensayos independientes Eventos en intervalo Muestra sin reemplazo
Independencia Ensayos independientes Eventos independientes Ensayos dependientes
Probabilidad Constante (p) Tasa constante (λ) Variable
Muestreo Con reemplazo No aplica Sin reemplazo
Tamaño Población Infinita o muy grande No aplica Finita
Parámetros n, p λ N, K, n
Aplicación Principal Calidad, encuestas Eventos raros Poblaciones pequeñas

🔑 Diferencias Clave

Binomial vs Poisson Binomial: n fijo. Poisson: eventos en tiempo/espacio
Binomial vs Hipergeométrica Binomial: con reemplazo. Hipergeométrica: sin reemplazo
Poisson vs Hipergeométrica Poisson: eventos raros. Hipergeométrica: población finita

📚 Referencias Bibliográficas

  • Distribuciones Discretas - Hipergeométricas, Binomiales y Poisson
    LibreTexts Español (2022, octubre 30).
    🔗 Ver fuente
  • Distribución hipergeométrica
    Minitab (2020).
    🔗 Ver fuente
  • Distribución de Poisson: Predice la frecuencia de los sucesos
    Rodó, P. (2020, noviembre 4). Economipedia.
    🔗 Ver fuente
  • Distribución binomial - Qué es, propiedades y ejemplos
    Sanjuán, F. J. M. (2025, mayo 26). Economipedia.
    🔗 Ver fuente