📊 Distribuciones Continuas

Explora las distribuciones Uniforme y Exponencial 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 Uniforme Continua

Concepto: La distribución uniforme continua es un modelo probabilístico donde todos los valores dentro de un intervalo específico [a, b] tienen exactamente la misma probabilidad de ocurrir. Se caracteriza por su representación gráfica rectangular, donde la función de densidad es constante en todo el rango, lo que significa que no hay valores más probables que otros dentro del intervalo definido. Esta distribución es fundamental para modelar situaciones donde cualquier resultado dentro de un rango es igualmente posible.

f(x) = 1/(b-a) para a ≤ x ≤ b

Características Principales

Forma Gráfica Rectangular y uniforme
Probabilidad Constante en todo el intervalo
Parámetros a (mínimo) y b (máximo)
Área Total Siempre igual a 1

Parámetros y Medidas

Media μ = (a + b) / 2
Varianza σ² = (b - a)² / 12
Desv. Estándar σ = √[(b - a)² / 12]

Aplicaciones

✓ Tiempos de espera en servicios
✓ Generación de números aleatorios
✓ Duración de eventos con tiempo fijo
✓ Niveles de voltaje en sistemas eléctricos

📚 Ejemplo Práctico

Duración de Clase Universitaria

Una profesora planea sus clases con tanto cuidado que sus duraciones están distribuidas uniformemente entre 50.0 y 52.0 minutos. ¿Cuál es la probabilidad de que una clase dure más de 51.5 minutos?

🧮 Calculadora Interactiva

Distribución Exponencial

Concepto: La distribución exponencial es un modelo probabilístico continuo que describe el tiempo entre eventos que ocurren de manera independiente y a una tasa promedio constante. Se caracteriza por su propiedad de "falta de memoria", lo que significa que la probabilidad de que un evento ocurra en el futuro no depende de cuánto tiempo ha transcurrido. Esta distribución es especialmente útil para modelar tiempos de vida, tiempos de espera y duraciones de procesos continuos, siendo la contraparte continua de la distribución geométrica.

f(x) = λe^(-λx) para x ≥ 0

Características Principales

Forma Gráfica Decreciente exponencial
Propiedad Falta de memoria
Parámetro λ (tasa de ocurrencia)
Dominio x ≥ 0

Parámetros y Medidas

Media μ = 1 / λ
Varianza σ² = 1 / λ²
Desv. Estándar σ = 1 / λ

Aplicaciones

✓ Tiempo de vida de componentes
✓ Tiempo entre llegadas de clientes
✓ Duración de llamadas telefónicas
✓ Tiempo entre fallas de equipos

📚 Ejemplo Práctico

Tiempo de Vida de Componente Electrónico

El tiempo de vida de un componente electrónico sigue una distribución exponencial con una tasa de falla de 0.02 fallas por hora. ¿Cuál es la probabilidad de que el componente dure más de 30 horas?

🧮 Calculadora Interactiva

🎯 Quiz de Evaluación

Pregunta 1 de 5

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¡Excelente trabajo!

5 de 5 respuestas correctas

Puntuación: 100%

📋 Revisión de Respuestas

📊 Tabla Comparativa

Aspecto Uniforme Exponencial
Tipo Continua Continua
Forma Gráfica Rectangular constante Decreciente exponencial
Parámetros a (mínimo), b (máximo) λ (tasa)
Media (a + b) / 2 1 / λ
Varianza (b - a)² / 12 1 / λ²
Propiedad Especial Probabilidad constante Falta de memoria
Aplicación Principal Tiempos uniformes, generación aleatoria Tiempos de espera, vida útil

🔑 Diferencias Clave

Uniforme vs Exponencial Uniforme: probabilidad constante. Exponencial: probabilidad decreciente
Forma de la Curva Uniforme: rectángulo. Exponencial: curva descendente
Uso Principal Uniforme: intervalos fijos. Exponencial: tiempos de espera

📚 Referencias Bibliográficas

  • La Distribución Uniforme
    OpenStax. Introducción a la Estadística Empresarial.
    🔗 Ver fuente
  • La Distribución Exponencial
    OpenStax. Introducción a la Estadística Empresarial.
    🔗 Ver fuente
  • Distribución Uniforme y Exponencial
    Presentación Prezi.
    🔗 Ver fuente
  • Estadística Aplicada a la Administración y la Economía
    Díaz Mata, A., Cardiel Hurtado, J., & Zepeda Orozco, J. (2013). Mc Graw-Hill.
    Páginas 177-185.