¿Cuál es la ‘Distribución Binomial’?
La distribución binomial es una distribución de probabilidad que resume la probabilidad de que un valor tome uno de dos valores independientes bajo un conjunto dado de parámetros o suposiciones. Los supuestos subyacentes de la distribución binomial son que solo hay un resultado para cada prueba, que cada ensayo tiene la misma probabilidad de éxito y que cada prueba es mutuamente excluyente o independiente entre sí.
La distribución binomial es una distribución discreta común usada en estadística, en oposición a una distribución continua como la distribución normal . Esto se debe a que la distribución binomial solo cuenta dos estados, típicamente representados como 1 (para un éxito) o 0 (para una falla) dado un número de ensayos en los datos. Por lo tanto, la distribución binomial representa la probabilidad de x éxitos en n ensayos, dada una probabilidad de éxito p para cada ensayo. La distribución binomial se usa a menudo en las estadísticas de ciencias sociales como un bloque de construcción para modelos de variables de resultado dicotómicas, como si un republicano o un demócrata ganará las próximas elecciones, si un individuo morirá dentro de un período de tiempo específico, etc.
Una distribución binomial resume el número de ensayos u observaciones, cuando cada ensayo tiene la misma probabilidad de alcanzar un valor particular. La distribución binomial determina la probabilidad de observar un número específico de resultados exitosos en un número específico de ensayos. El valor esperado, o media, de una distribución binomial se calcula multiplicando el número de ensayos por la probabilidad de éxito. Por ejemplo, el valor esperado del número de cabezas en 100 intentos es 50 o (100 * 0.5). Otro ejemplo común de la distribución binomial es mediante la estimación de las posibilidades de éxito para un tirador de tiros libres en el baloncesto, donde 1 = una canasta se hace y 0 = una señorita.
La media de la distribución binomial es np, y la varianza de la distribución binomial es np (1 – p). Cuando p = 0.5, la distribución es simétrica
alrededor de la media. Cuando p> 0.5, la distribución está sesgada hacia la izquierda; cuando p <0.5, la distribución está sesgada a la derecha.
Juicio de Bernoulli
La distribución binomial es la suma de una serie de múltiples ensayos de Bernoulli independientes e idénticamente distribuidos. En un ensayo de Bernoulli, se dice que el experimento es aleatorio y solo podría tener dos resultados posibles: éxito o fracaso. Por ejemplo, lanzar una moneda se considera un ensayo de Bernoulli; cada prueba solo puede tomar uno de dos valores (cara o cruz), cada éxito tiene la misma probabilidad (la probabilidad de voltear una cabeza es 0.5), y los resultados de una prueba no influyen en los resultados de otra. La distribución de Bernoulli es un caso especial de la distribución binomial donde el número de ensayos n = 1.
Ejemplo de distribución binomial
La distribución binomial se calcula multiplicando la probabilidad de éxito elevada a la potencia del número de éxitos y la probabilidad de falla elevada a la potencia de la diferencia entre el número de éxitos y el número de intentos. Luego, multiplique el producto por la combinación entre el número de intentos y el número de éxitos.
Por ejemplo, supongamos que un casino creó un juego nuevo en el que los participantes pueden apostar sobre el número de caras o cruces en una cantidad específica de monedas. Suponga que un participante desea hacer una apuesta de $ 10 que habría exactamente seis caras en 20 lanzamientos de moneda. El participante desea calcular la probabilidad de que esto ocurra, y por lo tanto, usa el cálculo para la distribución binomial. La probabilidad se calculó como: (20! / (6! * (20 – 6)!)) * (0,50) ^ (6) * (1 – 0,50) ^ (20 – 6). En consecuencia, la probabilidad de que aparezcan exactamente seis cabezas en 20 lanzamientos de monedas es de 0.037, o 3.7%. El valor esperado fue 10 cabezas en este caso, por lo que el participante hizo una apuesta pobre.
Ciclo economico
Concesión
Emprendedor
Exportación
Interés compuesto
Thomas Malthus
Indice Desarrollo Humano
Cuales son los recursos naturales
Control
Importaciones
Pagares
Varianza
Tipos de Mercados
Globalizacion
Oferta y demanda
Fondos de inversion
Competencia
Hipótesis nula
Teoria
¿Que es volumen?
¿Que es un Esquema Ponzi?
Subastas
Incoterms
Teoria marxista
Sindicatos
GATT
Tesorería
Margenes
Intervalo de confianza
Negociación
Volatilidad
Divisas
Organización
Canal de distribución
Teoria neoclasica
Ingreso nacional
Autogestion
Proyecto conjunto
Factores de producción
Estado de bienestar
Libro mayor
Contabilidad de costos
TIR
La opción
Socialismo
Ventaja comparativa
Hipotesis
Cadena de suministros
Devaluación
Valor presente
Estados Financieros
Intereses
Recursos renovables
Garantia
Porcentaje
John F. Nash Jr
Filtracion
Deuda externa
Materias primas
Desarrollo humano
Dumping
Incentivo
Frecuencia
Cadena de valor
CDF
Mercado negro
Economia mixta
Inferencia estadística
Depreciación
Amortización
Funcion
Distribución binomial
Friedrich Engels
Cuenta corriente
Serie de Fibonacci
Patente
Costo de oportunidad
Tributo
Comercio
Fianza
Covarianza
Ley de oferta y demanda
Escuela clasica
Canales de distribución
Ley de la oferta
Finanzas corporativas
Esterilización
Feudalismo
Identidad corporativa
¿Que es la Contaminación?
Industria
Marxismo
Capitalismo
Materia
Socialismo
Pagaré
Patrimonio
Ventajas competitivas
PIB
Estadisticas
Contenido
- 1 ¿Cuál es la ‘Distribución Binomial’?
- 1.1 Juicio de Bernoulli
- 1.2 Ejemplo de distribución binomial
- 1.3 Ciclo economico
- 1.4 Concesión
- 1.5 Emprendedor
- 1.6 Exportación
- 1.7 Interés compuesto
- 1.8 Thomas Malthus
- 1.9 Indice Desarrollo Humano
- 1.10 Cuales son los recursos naturales
- 1.11 Control
- 1.12 Importaciones
- 1.13 Pagares
- 1.14 Varianza
- 1.15 Tipos de Mercados
- 1.16 Globalizacion
- 1.17 Oferta y demanda
- 1.18 Fondos de inversion
- 1.19 Competencia
- 1.20 Hipótesis nula
- 1.21 Teoria
- 1.22 ¿Que es volumen?
- 1.23 ¿Que es un Esquema Ponzi?
- 1.24 Subastas
- 1.25 Incoterms
- 1.26 Teoria marxista
- 1.27 Sindicatos
- 1.28 GATT
- 1.29 Tesorería
- 1.30 Margenes
- 1.31 Intervalo de confianza
- 1.32 Negociación
- 1.33 Volatilidad
- 1.34 Divisas
- 1.35 Organización
- 1.36 Canal de distribución
- 1.37 Teoria neoclasica
- 1.38 Ingreso nacional
- 1.39 Autogestion
- 1.40 Proyecto conjunto
- 1.41 Factores de producción
- 1.42 Estado de bienestar
- 1.43 Libro mayor
- 1.44 Contabilidad de costos
- 1.45 TIR
- 1.46 La opción
- 1.47 Socialismo
- 1.48 Ventaja comparativa
- 1.49 Hipotesis
- 1.50 Cadena de suministros
- 1.51 Devaluación
- 1.52 Valor presente
- 1.53 Estados Financieros
- 1.54 Intereses
- 1.55 Recursos renovables
- 1.56 Garantia
- 1.57 Porcentaje
- 1.58 John F. Nash Jr
- 1.59 Filtracion
- 1.60 Deuda externa
- 1.61 Materias primas
- 1.62 Desarrollo humano
- 1.63 Dumping
- 1.64 Incentivo
- 1.65 Frecuencia
- 1.66 Cadena de valor
- 1.67 CDF
- 1.68 Mercado negro
- 1.69 Economia mixta
- 1.70 Inferencia estadística
- 1.71 Depreciación
- 1.72 Amortización
- 1.73 Funcion
- 1.74 Distribución binomial
- 1.75 Friedrich Engels
- 1.76 Cuenta corriente
- 1.77 Serie de Fibonacci
- 1.78 Patente
- 1.79 Costo de oportunidad
- 1.80 Tributo
- 1.81 Comercio
- 1.82 Fianza
- 1.83 Covarianza
- 1.84 Ley de oferta y demanda
- 1.85 Escuela clasica
- 1.86 Canales de distribución
- 1.87 Ley de la oferta
- 1.88 Finanzas corporativas
- 1.89 Esterilización
- 1.90 Feudalismo
- 1.91 Identidad corporativa
- 1.92 ¿Que es la Contaminación?
- 1.93 Industria
- 1.94 Marxismo
- 1.95 Capitalismo
- 1.96 Materia
- 1.97 Socialismo
- 1.98 Pagaré
- 1.99 Patrimonio
- 1.100 Ventajas competitivas
- 1.101 PIB
- 1.102 Estadisticas