Revisión general de Distribuciones de probabilidad

La función de densidad de probabilidad (PDF) es una ecuación que representa la distribución de probabilidad de una variable aleatoria continua. La curva PDF indica regiones de mayores y menores probabilidades para los valores de la variable aleatoria. Por ejemplo, para una distribución normal, el valor más alto de la PDF se encuentra en la media y los valores menores de PDF se encuentran en las colas de la distribución.

Para una distribución discreta, como una distribución binomial, usted puede utilizar la PDF para determinar la probabilidad de valores de datos exactos (también conocida como la función de masa de probabilidad o PMF).

Para obtener más información, vaya a Uso de la función de densidad de probabilidad (PDF).

La función de distribución acumulada (CDF) calcula la probabilidad acumulada de un valor dado de x. Utilice la CDF para determinar la probabilidad de que una observación aleatoria que se toma de la población sea menor que o igual a cierto valor. También puede usar esta información para determinar la probabilidad de que una observación sea mayor que cierto valor o se encuentre entre dos valores. Por ejemplo, una función de distribución acumulada puede mostrar la proporción de árboles en un bosque que tienen mediciones de diámetro de 10 pulgadas o menos.

Para obtener más información, vaya a Uso de la función de distribución acumulada (CDF).

La función de distribución acumulada inversa (ICDF) provee el valor de la variable que está asociado con una probabilidad acumulada específica. Por ejemplo, un ingeniero de fiabilidad desea determinar el tiempo en el cual fallan proporciones específicas de componentes. El ingeniero puede utilizar la ICDF para determinar el percentil 95 de la distribución del tiempo de falla.

Para obtener más información, vaya a Uso de la función de distribución acumulada inversa (ICDF).