Tipos de distribucion ejemplos

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Tipos de distribucion ejemplos

4 tipos de canales de distribución

Un canal de distribución es una cadena de empresas o intermediarios por la que pasa un bien o servicio hasta llegar al comprador final o al consumidor final. Los canales de distribución pueden incluir mayoristas, minoristas, distribuidores e incluso Internet.

Los canales de distribución forman parte del proceso descendente, respondiendo a la pregunta «¿Cómo hacemos llegar nuestro producto al consumidor?» Esto contrasta con el proceso ascendente, también conocido como cadena de suministro, que responde a la pregunta «¿Quiénes son nuestros proveedores?»

Un canal de distribución es un camino por el que deben transitar todos los bienes y servicios para llegar al consumidor previsto. A la inversa, también describe el camino que recorren los pagos desde el consumidor final hasta el proveedor original. Los canales de distribución pueden ser cortos o largos, y dependen del número de intermediarios necesarios para entregar un producto o servicio.

En ocasiones, los bienes y servicios llegan a los consumidores a través de múltiples canales, una combinación de cortos y largos. Aumentar el número de formas en que un consumidor puede encontrar un bien puede aumentar las ventas. Pero también puede crear un sistema complejo que a veces dificulta la gestión de la distribución. Los canales de distribución más largos también pueden significar menos beneficios que cada intermediario cobra al fabricante por su servicio.

Distribución gamma

En mecánica estadística y matemáticas, una distribución de Boltzmann (también llamada distribución de Gibbs[1]) es una distribución de probabilidad o medida de probabilidad que da la probabilidad de que un sistema se encuentre en un determinado estado en función de la energía de ese estado y de la temperatura del sistema. La distribución se expresa de la forma

donde pi es la probabilidad de que el sistema esté en el estado i, εi es la energía de ese estado, y una constante kT de la distribución es el producto de la constante de Boltzmann k y la temperatura termodinámica T. El símbolo

El término sistema tiene aquí un significado muy amplio; puede ir desde una colección de «número suficiente» de átomos (pero no un solo átomo) hasta un sistema macroscópico como un tanque de almacenamiento de gas natural. Por tanto, la distribución de Boltzmann puede utilizarse para resolver una gran variedad de problemas. La distribución muestra que los estados con menor energía siempre tendrán una mayor probabilidad de ser ocupados.

La distribución de Boltzmann debe su nombre a Ludwig Boltzmann, quien la formuló por primera vez en 1868 durante sus estudios sobre la mecánica estadística de los gases en equilibrio térmico[2]. El trabajo estadístico de Boltzmann se confirma en su artículo «Sobre la relación entre el segundo teorema fundamental de la teoría mecánica del calor y los cálculos de probabilidad relativos a las condiciones del equilibrio térmico»[3].

Tipos de distribución en estadística con ejemplos

En probabilidad y estadística, la distribución doblemente acotada de Kumaraswamy es una familia de distribuciones de probabilidad continuas definidas en el intervalo (0,1). Es similar a la distribución Beta, pero mucho más sencilla de utilizar, especialmente en los estudios de simulación, ya que su función de densidad de probabilidad, su función de distribución acumulativa y sus funciones de cuantiles pueden expresarse en forma cerrada. Esta distribución fue propuesta originalmente por Poondi Kumaraswamy[1] para variables con límites inferior y superior con una inflación cero. Se extendió a inflaciones en ambos extremos [0,1] en[2].

Un ejemplo del uso de la distribución de Kumaraswamy es el volumen de almacenamiento de un embalse de capacidad z cuyo límite superior es zmax y el límite inferior es 0, que también es un ejemplo natural para tener dos inflaciones, ya que muchos embalses tienen probabilidades no nulas para los estados de embalse vacío y lleno[2].

Distribución normal

Una buena y sólida comprensión de las funciones estadísticas (antecedentes) es exigente, incluso de gran utilidad en la vida cotidiana. Por ejemplo, el concepto de distribución de datos, en el que las distribuciones son simplemente la población, que contiene datos dispersos.

La distribución de datos es una función que determina los valores de una variable y cuantifica la frecuencia relativa, transforma los datos brutos en métodos gráficos para dar información valiosa. Resulta sustancial entender el tipo de distribución que tiene una población que ayuda a aplicar técnicas/métodos estadísticos adecuados.

Por otra parte, cuando los estadísticos o los expertos en datos analizan conjuntos de datos, el primer paso es realizar un análisis exploratorio de datos (AED) para conocer las características de un rasgo específico en los conjuntos de datos que ayudan a comprender cualquier patrón presente en las distribuciones de datos.

Por lo tanto, la comprensión de ciertos tipos de distribuciones de datos estadísticos es necesaria para ayudar a identificar qué modelos son apropiados para usar, y este es el curso principal de la discusión a través de este blog.

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