DISTRIBUCIONES
En la construcción de las tablas de frecuencias se efectúan arreglos con los datos, de tal forma que estos se agrupan y se puede visualizar el número de datos que se localizan dentro de cada grupo.
Al efectuar este agrupamiento se puede perder información ya que no se sabe con exactitud que número de datos contenidos dentro del conjunto corresponden a un valor en particular, sin embargo se obtiene bastante información sobre la conducta o patrón que describen en promedio los datos.
Se puede obtener un porcentaje del número de datos que caen dentro de un intervalo de clase determinado.
Las distribuciones de probabilidad tienen una relación muy estrecha con las distribuciones de frecuencias.
Una distribución de probabilidad es una de las formas que existen para expresar el como se espera que los datos o resultados estén variando para generar una distribución de probabilidad dentro de un experimento determinado.
Para ilustrar lo anterior se puede considerar un experimento realizado por Weker, S.C., quien al trabajar con ratones describió una serie de experimentos los cuales pueden ser analizados en estos términos.
Al inicio se coloca un ratón dentro de una caja la cual está dividida en tres compartimientos como se muestra en la siguiente figura:
el ratón selecciona una puerta al azar y se traslada de un compartimiento a otro, si la suposición es válida, entonces se puede expresar que el ratón se trasladará a cualquiera de los tres compartimientos de igual forma.
Si el ratón inicia dentro del compartimiento 1, entonces se desea calcular la distribución de probabilidad después del segundo y tercer intento.
La probabilidad de distribución inicial es P0 = (1,0,0), entonces la probabilidad para el siguiente evento es P1 = P0P1 = (0, ½, ½) y la probabilidad del siguiente evento será P2 = P0P2 = (½, ¼, ¼) esto implica que la probabilidad de que el ratón regrese al compartimiento 1 en el segundo intento es de ½.
De esto surge la siguiente pregunta, la probabilidad de que el sistema se encuentre en un estado en particular se aproxima a una constante independiente a la probabilidad de distribución inicial, por lo cual se espera que la probabilidad de cada uno de los compartimientos sea de 1/3, lo que se puede comprobar con el método de las cadenas regulares de Markov.
