Data Análisis - Distribución Binomial

La distribución binomial se aplica para determinar la probabilidad de que un resultado ocurra n veces durante m ejecuciones de un experimento que cumple las características de los experimentos de Bernoulli. Es decir, el experimentos cumple:

• El resultado es una variable dicotómica
• Cada ejecución de un experimento esr independiente, es decir, los resultados de experimentos previos no afectaran al siguiente.

Función de probabilidad.
P(n) = _mC_n pⁿ (1-p)^m-n

Media de la distribución binomial.
Numero de intentos por la probabilidad de éxito.

Desviación estándar de la distribución binomial.
Es la raiz del producto del número de intentos por la probabilidad de éxito por la probabilidad de fallo.

El grafico ha sido generado con R utilizando el siguiente script:

	png("chart_binomial.png", height = 300, width = 1000)
	par(mfrow = c(1,3))
	barplot(dbinom(seq(0, 10, 1), 10, 0.2), col = "blue",
	ylab = "probability",
	main = "p<0.5 produces positive skew")
	barplot(dbinom(seq(0, 10, 1), 10, 0.5), col = "blue",
	ylab = "probability",
	main = "p=0.5 produces no skew")
	barplot(dbinom(seq(0, 10, 1), 10, 0.8), col = "blue",
	ylab = "probability",
	main = "p>0.5 produces negative skew")
	dev.off()

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