Este documento describe varias distribuciones de probabilidad continuas y discretas, incluyendo la distribución normal, la ley de Benford, la distribución gamma y la distribución de Poisson. La distribución normal es simétrica alrededor de su media y la moda y mediana son iguales a la media. La ley de Benford establece que el primer dígito es 1 con más frecuencia que otros números. La distribución gamma depende de dos parámetros k y λ. La distribución de Poisson depende de un parámetro λ que representa la f

1. Distribuciones de Probabilidad Continua y Discreta

2. Algunas propiedades de la distribución normal son:
• Es simétrica respecto de su media, μ;
• Distribución de probabilidad alrededor de la media en una
distribución N(μ, σ).
• La moda y la mediana son ambas iguales a la media, μ;
• Los puntos de inflexión de la curva se dan para x = μ − σ y x =
μ + σ.

3. La ley de Benford, también conocida como la ley del
primer dígito, asegura que, en los números que
existen en la vida real, la primera cifra es 1 con
mucha más frecuencia que el resto de los números

4. la distribución gamma es una distribución de probabilidad
continua con dos parámetros k y λ cuya función de densidad para
valores x > 0 es
f(x) = lambda e^{-lambda x} frac{(lambda x)^{k-
1}}{Gamma(k)}

5. Su función de distribución de probabilidad es:
F(x;k,lambda) = 1- e^{-(x/lambda)^k},
para x ≥ 0, siendo nula cuando x < 0.

6. La función de masa de la distribución de Poisson es
f(k;lambda)=frac{e^{-lambda} lambda^k}{k!},,!
donde λ es un parámetro positivo que representa la
frecuencia esperada del fenómeno modelado por la
distribución.