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Distribuciones discretas

Calcular, ajustar o generar muestras a partir de distribuciones de valor entero

Una distribución de probabilidad discreta es aquella en la que la variable aleatoria sólo puede asumir un número finito, o contablemente infinito, de valores. Por ejemplo, en una distribución binomial, la variable aleatoria X sólo puede asumir el valor 0 o 1. Statistics and Machine Learning Toolbox™ ofrece varias formas de trabajar con distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo objetos de distribución de probabilidades, funciones de línea de comandos y aplicaciones interactivas. Para obtener más información sobre estas opciones, consulte Working with Probability Distributions.

  • Distribución binomial
    Ajustar los parámetros de la distribución binomial a los datos, evaluar la distribución o su inversa, generar muestras pseudoaleatorio
  • Distribución geométrica
    Evaluar la distribución geométrica o su inversa, generar muestras pseudoaleatorio
  • Distribución hipergeométrica
    Evaluar la distribución hipergeométrica o su inversa, generar muestras pseudoaleatorio
  • Distribución multinomial
    Evaluar la distribución multinomial o su inversa, generar muestras pseudoaleatorio
  • Distribución binomial negativa
    Ajustar los parámetros de la distribución binomial negativa a los datos, evaluar la distribución o su inversa, generar muestras pseudoaleatorio
  • Distribución de Poisson
    Ajustar los parámetros de la distribución Poisson a los datos, evaluar la distribución o su inversa, generar muestras pseudoaleatorio
  • Distribución uniforme (discreta)
    Evaluar la distribución uniforme discreta o su inversa, generar muestras pseudoaleatorio