UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE TORREÓN

IRIS RUMUALDA CARREÓN RANGEL

LIC. GERARDO EDGAR MATA ORTIZ

2 B

ESTADÍSTICA

DISTRIBUCION DE GAMMA Y WEIBULL

PROCESOS INDUSTRIALES EN EL AREA DE MANUFACTURA

DISTRIBUCION DE GAMMA Y WEIBULL

Esta distribución es una generalización del modelo Exponencial ya que. En ocasiones, se

utiliza para modelar variables que describen el tiempo hasta que produce P veces

determinando suceso.

PROPIEDADES:

1. Su esperanza es po

2. Su varianza es po²

3. La distribución gamma (o , p = 1) es una distribución exponencial de parámetro o.

Es decir, el modelo exponencial es un caso particular Gamma con p= 1

4. Dadas dos variables aleatorias con distribución Gamma y parámetros a común

X G (o, p) y Y G (o, p2)

Se cumplirá que también la suma sigue una distribución Gamma

X + Y G (o, p´+ pz)

Una consecuencia inmediata de esta propiedad es que, si tenemos K variables

aleatorias con distribución Exponencial de parámetro a (común) e independientes,

la suma de todas ellas seguirá una distribución G( o, k).