Distribución discreta
Hipergeométrica

Al realizar un experimento con este tipo de distribución, se esperan dos tipos de resultados.
Las probabilidades asociadas a cada uno de los resultados no son constantes.
distribución relacionada con muestreos aleatorios y sin reemplazo.
Cada ensayo o repetición del experimento no es independiente de los demás.
El número de repeticiones del experimento (n) es constante.

Subtema
binomial
tiene dos posibilidades
Exito
fracaso
se deben hacer varias pruebas
la probabilidad de exito en
cada una es la misma
son independientes
su función

Grafica


De Poisson
Se utiliza en situaciones donde los sucesos son impredecibles o de ocurrencia aleatoria.
En otras palabras no se sabe el total de posibles resultados.
Permite determinar la probabilidad de ocurrencia de un suceso discreto.
Útil cuando la muestra "n" es grande y la probabilidad de éxitos "p" es pequeña.
Se utiliza cuando la probabilidad del evento se distribuye dentro de un segmento n dado como por ejemplo distancia, área, volumen o tiempo definido.
Gráfica

Función