Relaciones entre distribuciones

Distribución Beta y Distribución uniforme

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Dada con distribución Beta de parametros y , es equivalente a una distribución uniforme de parametros y , .

Distribución Chi cuadrado

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Si son independientes con , , entonces tendrá distribución , con

Distribución Chi cuadrado y Distribución Normal

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Si son independientes con distribución normal, y entonces .

Sean son independientes con , entonces .

Sean son independientes con , entonces .

Distribución Chi cuadrado y Distribución Gamma

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Dado con distribución Gamma de parametros y , con , es equivalente a una distribución Chi cuadrado.

Distribución Chi cuadrado, Distribución Normal y Distribución t-Student

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Sean una distribución normal y una distribución chi cuadrado, entonces si y son independientes

donde una distribución t-student.

Distribución Normal

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Sean son independientes con entonces .

Distribución exponencial

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Siendo independientes y entonces podemos definir:

y

Distribución exponencial y Distribución Gamma

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Si , independientes entre si, entonces su suma es una distribución gamma.

Dado con distribución Gamma de parametros y , es equivalente a una Distribución exponencial .

Distribución exponencial y Distribución Chi cuadrado

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Si , independientes entre si, entonces su suma es una distribución chi cuadrado.

Distribución Gamma y Distribución Weibull

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Dado con distribución Gamma de parametros y , es equivalente a una distribución Weibull de parametros y , .

Distribución t-Student y Distribución Normal

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Sean son independientes con , si definimos

entonces .

Distribución Weibull y Distribución exponencial

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Cuando se tiene una Variable aleatoria entonces tiene una distribución exponencial.

Distribución de Bernoulli y Distribución Binomial

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Sean son independientes con , si definimos

entonces con distribución binomial.

Dado con distribución binomial de parametros y , es equivalente a una Distribución de Bernoulli.

Distribución de Bernoulli y Distribución Geométrica

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Sea la cantidad de ensayos de Bernoulli, con probabilidad , hasta el primer exito, por lo tanto .

Distribución Geométrica y Distribución de Pascal

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Si , independientes entre si, y definimos

entonces es una distribución de Pascal.

Dado con Distribución de Pascal de parametros y , es equivalente a una Distribución Geométrica.

Distribución de Poisson

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Sea un Vector aleatorio donde , y los intependiente entre si. Entonces