PROCESO DE EXPERIMENTACION

Un proceso experimental es el conjunto de características que rigen la realización de un determinado fenómeno aleatorio. Un proceso quedará definido por una serie de características o hipótesis  que puedan aplicarse a cierta categoría de experimentos o experiencias en las que participa el azar. Cada proceso dará cuenta de un conjunto de fenómenos similares que se producen con las mismas características o bajo las mismas hipótesis.

    A partir de las características del fenómeno que analicemos (partiendo del proceso experimental  del que se trate) podremos , identificando la variable aleatoria que nos interesa , estudiar y determinar la estructura matemática de su distribución .Podremos agrupar los modelos de probabilidad a aplicar.

CLASIFICACIÓN DE LOS PROCESOS EXPERIMENTALES

De una manera un exhaustiva podemos clasificar los procesos experimentales en tres grandes grupos:
- Procesos experimentales puros
- Procesos experimentales de observación
- Procesos experimentales de selección o extracción aleatoria.

    Cabría considerar un cuarto grupo que supondrían aquellos procesos experimentales de "salto al límite" de cualquiera de los anteriores, cuando las características propias del fenómeno considerado tomen valores tan elevados que puedan considerarse tendentes a infinito , serían procesos que podemos denominar Gaussianos en honor  al investigador de la distribución normal , ya que es a esta distribución o modelo al que suelen converger en su "salto al límite" los modelos o distribuciones de otros procesos .

Procesos experimentales puros son aquellos son aquellos en los que se considera la realización de una prueba o experimento una o más veces. Cada prueba realizada podrá darnos un cierto número de resultados posibles , siempre susceptibles de convertirse en dos únicos complementarios : éxito o fracaso. Cada resultado tendrá un probabilidad de ocurrir. Dependiendo de las características de estas probabilidades (constantes o no a lo largo del proceso) , del número de pruebas  ( una , varias o un número indeterminado) , y sobre todo de la aleatorización que consideremos , que dependerá de las pretensiones de nuestra experimentación ,podremos derivar distintas distribuciones de probabilidad. Cuando cada prueba puede dar tan sólo uno de dos resultados posibles (éxito o fracaso) suele hablarse de que se trata de una experiencia de Bernouilli. En honor a este autor podemos llamar a todos estos procesos (tengan o no sus pruebas dos únicos resultados posibles )  procesos de Bernouilli.

    De los procesos de Bernouilli podemos hacer derivar distribuciones de variable discreta muy  importantes como la dicotómica, binomial , la geométrica, binomial negativa , hipergeométrica , la hipergeométrica negativa, la polinomial o la hipergeométrica de varias variables. Cada una de ellas podrá deducirse dependiendo de las características de las pruebas (dos o más resultados) de la naturaleza de. las probabilidades (constantes o no) y del número de pruebas; y por supuesto de la aleatorización considerada que dependerá de nuestros intereses prácticos.