Descripción: La distribución geométrica es una distribución de probabilidad discreta que modela el número de ensayos necesarios para obtener el primer éxito en un experimento de Bernoulli. Este tipo de distribución es particularmente útil en situaciones donde se desea analizar eventos que ocurren de manera independiente y con una probabilidad constante de éxito en cada ensayo. En el contexto de la ciencia de datos y el análisis predictivo, la distribución geométrica puede ser utilizada para modelar el tiempo hasta que ocurre un evento de interés, como la tasa de falla de un componente o la duración hasta que se logra un resultado deseado. Sus características principales incluyen la propiedad de falta de memoria, lo que significa que la probabilidad de éxito en el siguiente ensayo no depende de los resultados anteriores. Esto la convierte en una herramienta valiosa para optimizar modelos en aprendizaje no supervisado y minería de datos, donde se busca identificar patrones y tendencias en grandes volúmenes de información. Además, su simplicidad y facilidad de cálculo la hacen accesible para aplicaciones en estadística aplicada y big data, donde se requiere una comprensión clara de las probabilidades involucradas en los procesos de toma de decisiones.
