Wibull
La
distribución modela la distribución continua de fallos, cuando la tasa de
fallos es proporcional a una potencia del tiempo:
·
Un valor k<1 indica que la tasa de
fallos decrece con el tiempo.
·
Cuando k=1, la tasa de fallos es constante en el tiempo.
·
Un valor k>1 indica que la tasa de
fallos crece con el tiempo.
Su función de distribución de probabilidad es:
para x ≥ 0, siendo nula cuando x < 0.
·
En
ingeniería, para modelar procesos estocásticos relacionados con el tiempo de fabricación
y distribución de bienes
·
Para
modelar la distribución de la velocidad del viento
·
En
telecomunicaciones
Generador de Numeros Aleatorios
Gamma
Es una generalización de la Erlang y tiene parámetros no enteros. El parámetro ȕ es llamado parámetro de forma y ș es llamado parámetro de escala.
Aplicaciones
- La distribución Gamma puede ser usada para representar el tiempo requerido para completar una
- actividad o grupo de actividades
- La distribución Gamma pude ser utilizada para generar valores
- que representan el tiempo total requerido para completar n desempeños independientes de la
- actividad
- Se usa en modelos de colas para modelar tiempos de servicio y tiempos de reparación.
Generador de Numeros Aleatorios
Triangular
En probabilidad y estadística, la distribución triangular es
la distribución de probabilidad continua que tiene un valor mínimo a, un valor máximo b y
una moda c, de modo que la Función de densidad
de probabilidad es cero para los extremos (a y b), y afín entre cada extremo y la moda, por lo que su gráfico es
un triángulo.
La Distribución Triangular es habitualmente empleada como una descripción
subjetiva de una población para la que sólo se cuenta con una cantidad limitada de
datos muestrales y, especialmente en casos en que la relación entre variables
es conocida pero los datos son escasos (posiblemente porque es alto el costo de
recolectarlos). Está basada en un conocimiento del mínimo y el máximo y un
"pálpito inspirado" como el del valor modal. Por
estos motivos, la Distribución Triangular ha sido denominada como la de
"falta de precisión" o de información.
Generador de Numeros Aleatorios
Si la respuesta es positiva entonces F(x):
Si la respuesta es negativa entonces F(x):
Geometrica
La
distribución Geométrica también está relacionada con una secuencia de ensayos
de Bernoulli, excepto que el número de ensayos no es fijo. En
consecuencia, la distribución geométrica hereda las características de la
distribución binomial, a excepción del concepto del cual se quiere
calcular la probabilidad. En este caso la variable aleatoria de interés,
denotada mediante X, se define como el número de ensayos requeridos
para lograr el primer éxito. Es obvio que para obtener el primer
éxito se debe realizar el experimento cuando menos una vez, por lo que los
valores que puede tomar la variable aleatoria X son 1, 2,
3, ... , n, esto es, no puede tomar el valor cero.
En este caso se cumple que (X = x)si y sólo si los primeros (x – 1)
ensayos son fracasos (q) y el x-ésimoensayo es éxito (p),
por lo que: P(X=x)=
·
La variable aleatoria al igual que en la distribución binomial, sólo
puede tomar dos valores (éxito ofracaso).
·
Las pruebas son también idénticas e independientes entre sí.
·
La probabilidad de éxito es p y se mantiene constante de prueba en
prueba
Aplicaciones
La distribucion geometrica sirve para
cuando se necesita estudiar el numero del evento en el que se produce el primer evento
con exito.
Generador de Numeros Aleatorios
Para: U(0,1)
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