1. DISTRIBUCION BINOMIALEn estadstica, la distribucin binomial es una distribucin de probabilidad discretaque cuenta el nmero de xitos en una secuencia de n ensayosde Bernoulli independientes entre s, con una probabilidad fija p de ocurrencia delxito entre los ensayos. Un experimento de Bernoulli se caracteriza por serdicotmico, esto es, slo son posibles dos resultados. A uno de estos se denominaxito y tiene una probabilidad de ocurrencia p y al otro, fracaso, con unaprobabilidad q = 1 - p. En la distribucin binomial el anterior experimento serepite n veces, de forma independiente, y se trata de calcular la probabilidad de undeterminado nmero de xitos. Para n = 1, la binomial se convierte, de hecho, enuna distribucin de Bernoulli.Para representar que una variable aleatoria X sigue una distribucin binomial deparmetros n y p, se escribe:La distribucin binomial es la base del test binomial de significacinestadstica.Las caractersticas de esta distribucin son:a) En los experimentos que tienen este tipo de distribucin, siempre seesperan dos tipos de resultados, ejem. Defectuoso, no defectuoso, pasa, nopasa, etc, etc., denominados arbitrariamente xito (que es lo que seespera que ocurra) o fracaso (lo contrario del xito).b) Las probabilidades asociadas a cada uno de estos resultados sonconstantes, es decir no cambian.c) Cada uno de los ensayos o repeticiones del experimento sonindependientes entre s.d) El nmero de ensayos o repeticiones del experimento (n) es constante. 2. Su funcin de probabilidad esDondeSiendoUn ejemplo de distribucin binomial seria:Supongamos que se lanza un dado (con 6 caras) 50 veces y queremos conocer laprobabilidad de que el nmero 3 salga 20 veces. En este caso tenemos una X ~ B(50, 1/6) y laprobabilidad sera P(X=20): 3. Distribucin de PoissonEn teora de probabilidad y estadstica, la distribucin de Poisson esuna distribucin de probabilidad discreta que expresa, a partir de unafrecuencia de ocurrencia media, la probabilidad de que ocurra undeterminado nmero de eventos durante cierto perodo de tiempo.Concretamente, se especializa en la probabilidad de ocurrencia de sucesoscon probabilidades muy pequeas, o sucesos "raros".Caractersticas:En este tipo de experimentos los xitos buscados son expresados por unidad derea, tiempo, pieza, etc, etc,:- # de defectos de una tela por m2- # de aviones que aterrizan en un aeropuerto por da, hora, minuto, etc, etc.- # de bacterias por cm2 de cultivo- # de llamadas telefnicas a un conmutador por hora, minuto, etc, etc.- # de llegadas de embarcaciones a un puerto por da, mes, etc, etc.Para determinar la probabilidad de que ocurran x xitos por unidad de tiempo,rea, o producto, la frmula a utilizar sera:Donde:p(x, l) = probabilidad de que ocurran x xitos, cuando el nmero promedio deocurrencia de ellos es ll = media o promedio de xitos por unidad de tiempo, rea o productoe = 2.718x = variable que nos denota el nmero de xitos que se desea que ocurraHay que hacer notar que en esta distribucin el nmero de xitos que ocurren porunidad de tiempo, rea o producto es totalmente al azar y que cada intervalo detiempo es independiente de otro intervalo dado, as como cada rea es 4. independiente de otra rea dada y cada producto es independiente de otroproducto dado. 5. CONCLUCION:La distribucin de poisson es ms necesaria para eventos que tenganque ver con un cierto tipo de criterios y de elementos que tenemos entorno a las probabilidades dndonos un numero ms aproximado y labinomial solo se basa en decir que tan probable es que ocurra dichoevento por decir si es factible que suceda o no.REFERENCIAS:http://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_binomialhttp://sauce.pntic.mec.es/~jpeo0002/Archivos/PDF/T03.pdfhttp://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_de_Poissonhttp://www.itch.edu.mx/academic/industrial/sabaticorita/_private/05Distr%20Poisson.htm 6. CONCLUCION:La distribucin de poisson es ms necesaria para eventos que tenganque ver con un cierto tipo de criterios y de elementos que tenemos entorno a las probabilidades dndonos un numero ms aproximado y labinomial solo se basa en decir que tan probable es que ocurra dichoevento por decir si es factible que suceda o no.REFERENCIAS:http://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_binomialhttp://sauce.pntic.mec.es/~jpeo0002/Archivos/PDF/T03.pdfhttp://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_de_Poissonhttp://www.itch.edu.mx/academic/industrial/sabaticorita/_private/05Distr%20Poisson.htm