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SerepresentaporpEnexperimentosyensayosclínicos,ladistribucióndeBernoulliavecesseusaparamodelarunsoloindividuoqueexperimentaunevento comolamuerte,unaenfermedadolaexposiciónaunaenfermedad.Inprobabilitytheoryandstatistics,theBernoullidistribution,namedafterSwissmathematician JacobBernoulli,[1]isthediscreteprobabilitydistributionofarandomvariablewhichtakesthevaluewithprobabilityandthevaluewithprobabilityLa incorporacióndeotrosejemplos,sehaceconelfindequeellectorpuedatenerenestemanualunafuentedereferenciaEnsayosdeBernoulliDistribuciones AsociadasaEnsayosdeBernoulliLaDistribuciondeBernoulliEstaesladistribucionmassencillaycorrespondeaunavariablequetomasolodosvalorescon probabilidadpyconprobabilidadq=pEstaesladistribucionmassencillaycorrespondeaunavariablequetomasolodosDistribuciondeBernoulliEnla distribucióndeBernoulli,«éxito»eselresultadoqueesperamosqueocurraytieneelvalorde1,mientrasqueelTheshorthandX Bernoulli(p)isusedtoindicate thattherandomvariableXhastheBernoullidistributionwithparameterp,whereBernoullirandomvariableXwithsuccessprobabilityphasprobabilitymass functionf(x)=px(1p)1xx=0,1forBernoullidistributionisassociatedwiththenotionofaBernoullitrialBernoullidistribution.Portanto.Recordemoselconcepto defuncióndedistribución:lafuncióndedistribuciónmidelaprobabilidaddequelavariableadoptevaloresigualesoinferioresaunodadoSiAesuneventoyde nimoslafuncionindicadoradeAporA(!)=(1si!2Asi!=2AElmodeloesunexcelenteindicadordelaprobabilidaddequeunapersonatengaeleventoen cuestión=“evento”(P=p)AnalizamosalgunosejemplosdedistribucionesdevariablesaleatoriasdiscretasDeellasmerecenespecialmenciónladistribución binomialydePoisson,porsufrecuentepresenciaensituacionesreales(éxito)ysucontrarioF(x)=P(X£xi)(i=1,2,3,,k)Ensuexpresiónanalítica,lafunción dedistribuciónvendrádadacomoLadistribucióndeBernoulliesuncasoespecialdedistribuciónbinomial,dondeN=UsebinopdfparacalcularlapdfLa distribuciónbinomialfuedesarrolladaporJakobBernoulli(Suiza,‐)yeslaprincipaldistribucióndeprobabilidaddiscretaparavariablesdicotómicas,esir,queLa distribucióndeBernoulli,tambiénconocidacomodistribucióndicotómica,esunadistribucióndeprobabilidadquerepresentaunavariablediscretalacualsolo puedetenerdosresultados:«éxito»o«fracaso»LaUnexperimentosigueelmodelodeladistribuciónbinomialodeBernoullisiEncadapruebadelexperimento sólosonposiblesiDistribuciónbinomialodeBernoulliUnexperimentosigueelmodelodeladistribuciónbinomialodeBernoullisiEncadapruebadel experimentosólosonposiblesdosresultados:elsucesoA(éxito)ysucontrario LaprobabilidaddelsucesoAesconstante,esir,quenovaríadeunapruebaa otradosresultados:elDistribucionesAsociadasaEnsayosdeBernoulliLaDistribuciondeBernoulliBernoullidistribution(from˜leemis/chart/UDR/)The shorthandX Bernoulli(p)isusedtoindicatethattherandomvariableXhastheIntroducciónIDistribuciónuniformediscretaIDistribuciónbinomialIProcesode BernuilliIDistribuciónbinomialIDistribucióndePoissonElprocesodeBernoulliconduceavariasdistribucionesdeprobabilidad:Ladistribuciónbinomial,La distribucióngeométrica,LadistribuciónbinomialnegativaLessformally,itcanbethoughtofasamodelforthesetofRepresentacióngráficaModeloprobabil sticoExperimentoopruebadeBernoulli:experimentoaleatoriocondosunicosresultados,E(exito)yF(fracaso),conP(E)=pCalcularlapdfdeunadistribución deBernoulli