Distribución Binomial

Una distribución binomial es una distribución de probabilidad muy útil que maneja variables aleatorias discretas.

Se dice que una variable es aleatoria cuando no es posible conocer el valor que adoptará la variable, es decir influye el azar. Ahora bien, si podemos asignarle  números a las observaciones cualitativas, estaríamos originando una regla que asigna un a valor numérico a cada resultado posible.

Por ejemplo:
Tenemos una moneda y queremos analizar cuántas veces sale  CRUZ después de lanzarla 10 veces.
Si sale CRUZ será equivalente a 1.
Si sale CARA será equivalente a 0
Como puedes observar, en una variable aleatoria se asignan valores numéricos a cada una de las opciones  (espacio muestral).

Se dice que una variable es discreta porque los valores que puede tomar la variable pueden ser enumerados (números enteros). Por ejemplo:
Valores que puede tomar un dado: 1, 2, 3, 4, 5, 6
Número de hijos que tiene una familia

Regresemos a la definición…

Una distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta y aleatoria que cuenta el número de éxitos en una secuencia de n ensayos (tamaño de muestra).

Al tratarse de experimentos binomiales,  cada ensayo (cada individuo de la muestra) sólo nos puede  arrojar dos resultados:

·         Cierto o Falso
·         A favor o en contra
·         Cumple con la especificación o  no la cumple

De esta forma y partiendo de lo que queremos demostrar en la investigación,  todos los resultados posibles los resumimos en dos situaciones: ÉXITO o FRACASO


Teniendo el número de Éxitos en una investigación,   la forma más fácil y sencilla de trabajar es por medio de proporciones (porcentajes):


n = Tamaño de muestra
X= Número de éxitos (considerando éxito lo que estamos analizando)
P= Probabilidad de éxito

Resumiendo, las características principales de una Distribución Binomial son:

·         Es una distribución discreta porque necesitamos números enteros para contar el número de éxitos en la investigación.

·         Se dice que es binomial porque cada individuo de la muestra sólo  puede proporcionarnos dos resultados (Éxito o Fracaso).

·         El resultado de cada prueba es independiente de los resultados anteriores.

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