¿Qué es una distribución de probabilidad discreta?

• Es un modelo que describe la probabilidad de ocurrencia de resultados discretos.

• Es un modelo que describe la probabilidad de ocurrencia de eventos continuos.

• Es un método para calcular la media de un conjunto de datos.

• Es una representación gráfica de datos aleatorios.

Nombra dos ejemplos de distribuciones discretas.

• Distribución binomial, Distribución de Poisson

• Distribución exponencial

• Distribución uniforme

• Distribución normal

¿Cuál es la diferencia entre una variable aleatoria discreta y continua?

• La diferencia es que las variables discretas tienen valores contables, mientras que las continuas tienen valores en un rango continuo.

• Las variables discretas son más complejas que las continuas y requieren más cálculos.

• Las variables continuas solo pueden tomar valores enteros, mientras que las discretas pueden ser fraccionarias.

• Las variables discretas son siempre negativas, mientras que las continuas son positivas.

¿Qué es la distribución binomial?

• Es una técnica de muestreo aleatorio.

• Es un modelo de probabilidad para ensayos con múltiples resultados.

• Es un método para calcular la media de una población.

• Es un modelo de probabilidad para ensayos con dos resultados posibles.

¿Cómo se calcula la media de una distribución discreta?

• La media se obtiene multiplicando la probabilidad total por el número de valores.

• La media se calcula como la suma de los productos de cada valor por su probabilidad.

• La media se calcula como el valor más frecuente de la distribución.

• La media se calcula sumando todos los valores y dividiendo por el número total de valores.

Define la función de masa de probabilidad (pmf).

• La función de masa de probabilidad (pmf) es una función que mide la varianza de una variable aleatoria.

• La función de masa de probabilidad (pmf) es una función que asigna probabilidades a los valores discretos de una variable aleatoria.

• La función de masa de probabilidad (pmf) se utiliza exclusivamente para variables continuas.

• La función de masa de probabilidad (pmf) asigna probabilidades a intervalos de valores en lugar de valores discretos.

¿Qué es la distribución de Poisson y en qué situaciones se utiliza?

• La distribución de Poisson se utiliza para calcular promedios de datos.

• La distribución de Poisson se usa para predecir resultados de encuestas.

• La distribución de Poisson se utiliza para modelar el número de eventos que ocurren en un intervalo fijo de tiempo o espacio.

• La distribución de Poisson se aplica solo a eventos continuos.

¿Cómo se relaciona la varianza con la distribución discreta?

• La varianza mide la media de los valores en una distribución discreta.

• La varianza es un tipo de distribución discreta.

• La varianza se utiliza para calcular la moda en una distribución discreta.

• La varianza cuantifica la dispersión de los valores en una distribución discreta.

¿Qué características tiene la distribución geométrica?

• Es una distribución discreta que modela el número de ensayos hasta el primer éxito.

• Es una distribución continua que modela el tiempo hasta el primer éxito.

• Es una distribución que calcula la probabilidad de múltiples éxitos en ensayos sucesivos.

• Es una distribución que solo se aplica a eventos binarios.

¿En qué se diferencia la distribución hipergeométrica de la binomial?

• La hipergeométrica se usa sin reemplazo; la binomial, con reemplazo.

• La hipergeométrica se aplica solo a muestras grandes; la binomial, a muestras pequeñas.

• Ambas distribuciones se utilizan con reemplazo.

• La hipergeométrica se usa con reemplazo; la binomial, sin reemplazo.