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DISTRIBUCIÓN BETA
E.E. Probabilidad y Estadística
DISTRIBUCIÓN BETA
• La distribución beta es una familia de distribuciones de probabilidad
continua definidas en el intervalo (0,1) con dos parámetros positivos que
determinan la forma, típicamente notados como α y β.
• La distribución beta puede tomar muchas formas según los valores de α y β.
• Generalmente es utilizada cuando no existen datos históricos sólidos en los
cuales basar la estimación de las actividades.
• Se emplea para las variables aleatorias continuas que no son negativas, por
lo que su gráfica está sesgada a la derecha.
DISTRIBUCIÓN BETA
DISTRIBUCIÓN BETA
Una extensión de la distribución uniforme es la distribución beta.
Primero definiremos una función beta
𝐵 𝛼, 𝛽 = ‫׬‬0
1
𝑥 𝑎−1
(1 − 𝑥) 𝑏−1
𝑑𝑥
𝐵 𝛼, 𝛽 =
𝛤(𝛼)𝛤(𝛽)
𝛤(𝛼+𝛽)
Donde 𝛤(x) es la función gamma. 𝛤 𝑛 = 𝑛 − 1 !
DISTRIBUCIÓN BETA
Es una distribución de probabilidad continua con dos parámetros que
denominamos a y b, y estos serán parámetros reales, donde 𝑥 ∈ 0; 1 y
su función de densidad dentro de este intervalo viene dado por
𝑓 𝑥 =
𝛤 𝑎+𝑏
𝛤 𝑎 𝛤 𝑏
𝑥 𝑎−1
(1 − 𝑥) 𝑏−1
Para 0<x<1, en otro caso será 𝑓 𝑥 = 0
DISTRIBUCIÓN BETA
Distribución Uniforme en
(0,1)
Distribucion beta con
𝛼 = 1 𝑦 𝛽 = 1
LA MEDIA Y LA VARIANZA
Distribución beta
DISTRIBUCIÓN BETA
La media esta definida por
𝜇 =
𝛼
𝛼 + 𝛽
Para el ejemplo de la comparación con la distribución beta
con 𝛼 = 1 y 𝛽 = 1
𝜇 =
1
1 + 1
=
1
2
DISTRIBUCIÓN BETA
La varianza esta definida por
𝜎2
=
𝛼𝛽
𝛼 + 𝛽 2(𝛼 + 𝛽 + 1)
Determinaremos su valor con los parámetros del ejemplo anterior.
𝜎2
=
(1)(1)
1 + 1 2(1 + 1 + 1)
𝜎2
=
1
12
EJEMPLO
• Un distribuidor de gasolina llena los tanque del deposito cada lunes. Se ha
observado que la cantidad que vende cada semana se puede modelar
con la distribución beta con α=4 y β=2
• Encuentre el valor esperado de la venta semanal
• Encuentre la probabilidad que en alguna semana venda al menos 90%
SOLUCIÓN
𝜇 =
4
4 + 2
=
2
3
𝑓 𝑥 =
𝛤 4 + 2
𝛤 4 𝛤 2
𝑥 4−1 1 − 𝑥 2−1 = 20𝑥³(1 − 𝑥)
𝑃 𝑥 > 0.9 = 20 ‫׬‬0.9
1
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  • 2. DISTRIBUCIÓN BETA • La distribución beta es una familia de distribuciones de probabilidad continua definidas en el intervalo (0,1) con dos parámetros positivos que determinan la forma, típicamente notados como α y β. • La distribución beta puede tomar muchas formas según los valores de α y β. • Generalmente es utilizada cuando no existen datos históricos sólidos en los cuales basar la estimación de las actividades. • Se emplea para las variables aleatorias continuas que no son negativas, por lo que su gráfica está sesgada a la derecha.
  • 4. DISTRIBUCIÓN BETA Una extensión de la distribución uniforme es la distribución beta. Primero definiremos una función beta 𝐵 𝛼, 𝛽 = ‫׬‬0 1 𝑥 𝑎−1 (1 − 𝑥) 𝑏−1 𝑑𝑥 𝐵 𝛼, 𝛽 = 𝛤(𝛼)𝛤(𝛽) 𝛤(𝛼+𝛽) Donde 𝛤(x) es la función gamma. 𝛤 𝑛 = 𝑛 − 1 !
  • 5. DISTRIBUCIÓN BETA Es una distribución de probabilidad continua con dos parámetros que denominamos a y b, y estos serán parámetros reales, donde 𝑥 ∈ 0; 1 y su función de densidad dentro de este intervalo viene dado por 𝑓 𝑥 = 𝛤 𝑎+𝑏 𝛤 𝑎 𝛤 𝑏 𝑥 𝑎−1 (1 − 𝑥) 𝑏−1 Para 0<x<1, en otro caso será 𝑓 𝑥 = 0
  • 6. DISTRIBUCIÓN BETA Distribución Uniforme en (0,1) Distribucion beta con 𝛼 = 1 𝑦 𝛽 = 1
  • 7. LA MEDIA Y LA VARIANZA Distribución beta
  • 8. DISTRIBUCIÓN BETA La media esta definida por 𝜇 = 𝛼 𝛼 + 𝛽 Para el ejemplo de la comparación con la distribución beta con 𝛼 = 1 y 𝛽 = 1 𝜇 = 1 1 + 1 = 1 2
  • 9. DISTRIBUCIÓN BETA La varianza esta definida por 𝜎2 = 𝛼𝛽 𝛼 + 𝛽 2(𝛼 + 𝛽 + 1) Determinaremos su valor con los parámetros del ejemplo anterior. 𝜎2 = (1)(1) 1 + 1 2(1 + 1 + 1) 𝜎2 = 1 12
  • 10. EJEMPLO • Un distribuidor de gasolina llena los tanque del deposito cada lunes. Se ha observado que la cantidad que vende cada semana se puede modelar con la distribución beta con α=4 y β=2 • Encuentre el valor esperado de la venta semanal • Encuentre la probabilidad que en alguna semana venda al menos 90%
  • 11. SOLUCIÓN 𝜇 = 4 4 + 2 = 2 3 𝑓 𝑥 = 𝛤 4 + 2 𝛤 4 𝛤 2 𝑥 4−1 1 − 𝑥 2−1 = 20𝑥³(1 − 𝑥) 𝑃 𝑥 > 0.9 = 20 ‫׬‬0.9 1 𝑥3 ∗ (1 − 𝑥)=0.081=8.1%