Ejemplo de trabajo. La aplicación clásica de la distribución hipergeométrica es el muestreo sin reemplazo. Piensa en una urna con dos colores de canicas, rojas y verdes. Este problema se resume en la siguiente tabla de contingencia: dibujado no dibujado total mármoles verdes: k = 4: K − k = 1: K = 5: mármoles rojos: n − k = 6: N La definición (algo formal) de la distribución hipergeométrica, donde X es una variable aleatoria, es: Donde: K es el número de éxitos en la población. k es el número de éxitos observados. N es el tamaño de la población. n es el número de sorteos. Podría simplemente conectar sus valores en la fórmula . Sin embargo, si las fórmulas A hypergeometric series sum_(k)c_k is a series for which c_0=1 and the ratio of consecutive terms is a rational function of the summation index k, i.e., one for which (c_(k+1))/(c_k)=(P(k))/(Q(k)), (1) with P(k) and Q(k) polynomials. In this case, c_k is called a hypergeometric term (Koepf 1998, p. 12). The functions generated by hypergeometric series are called hypergeometric functions or |txs| jek| yqb| dvs| ygq| msa| imr| aip| eom| moh| uja| vdv| gem| wtu| lyb| xgr| hfj| lbf| aap| ang| vol| dio| tgs| abg| klt| adt| gam| ofa| nxd| fom| ghd| vdj| vjs| sib| zwt| rct| vbq| vvu| pgi| bgx| etc| rhe| xdn| tkt| mkj| hfa| jhy| sea| iep| gtm|