Técnicas de Conteo 73

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Técnicas de Conteo 73"

Transcripción

1 Técnicas de Conteo 73 Si n(a) y n(ω) son grandes para un experimento aleatorio dado con un número finito de resultados igualmente proales, el conteo en sí puede convertirse en un difícil prolema. Tal conteo puede frecuentemente facilitarse por el uso de ciertas fórmulas cominatorias. Es decir, las técnicas de conteo son muy útiles para encontrar la P(A) en espacios muestrales finitos equiproales. Es importante precisar los siguientes términos: Selección al Azar o Aleatoria: Se refiere a espacios equiproales y significa que si se elige un punto muestral, todos tienen el mismo chance de ser seleccionados. uestra: Si se tiene una colección de ojetos distintos, y se selecciona al azar de esta colección n ojetos, entonces podrá decirse que se ha extraído una muestra de tamaño n. uestreo: Es el proceso de selección de muestras. uestreo con Reemplazo: El muestreo es con reemplazo o con reposición, si un ojeto es retornado al lote antes de que el próximo sea seleccionado. En este caso, como el mismo ojeto puede ser seleccionado más de una vez, no hay límite para el tamaño de n y podría ser cualquier entero positivo. uestreo sin Reemplazo: El muestreo es sin reemplazo o sin reposición si el ojeto no puede ser retornado al lote después de ser seleccionado. Oviamente, con este tipo de muestreo hay un límite superior en n el cual puede a lo sumo ser igual a. 73 Esta sección está fundamentada en Khazanie, Ramakant. Op. Cit. Pág

2 El Orden en la Selección de la uestra En cada uno de los casos donde el muestreo es llevado a cao con o sin reemplazo, se puede o no estar interesados en el orden en el cual los ojetos son seleccionados. Sin reemplazo Con reemplazo Con orden Sin orden Con orden Sin orden Como resultado, se tienen las siguientes cuatro situaciones: Considérese la siguiente situación: Supóngase que hay cuatro ojetos distintos representados por las letras a,, c, d, y dos de estas letras son seleccionadas. Los siguientes cuatro casos son posiles: a c d a c d a a ac ad a a ac ad a c d c d c ca c cd c cd d da d dc d Caso : Sin reemplazo, con orden Caso : Sin reemplazo, sin orden 40

3 a c d a c d a aa a ac ad a aa a ac ad a c d c d c ca c cc cd c cc cd d da d dc dd d dd Caso 3: Con reemplazo, con orden Caso 4: Con reemplazo, sin orden En los casos y, el muestreo es llevado a cao sin reemplazo, y en consecuencia, no hay posiilidades como: aa,, cc, dd. Esto explica porqué no hay entradas a través de la diagonal en estos casos. En el caso, además, no existe interés en el orden, así que, por ejemplo, a es listado, pero no a. En el caso 3, son listadas todas las dieciséis posiilidades. En el caso 4, como el muestreo es con reemplazo, se tienen resultados como aa,, cc, dd. Sin emargo, como el orden no es relevante, a es el mismo que a, y así sucesivamente. Aquí no hay entradas ajo la diagonal. Nota 7:. Cuando el orden es importante cada posiilidad es llamada un arreglo, o una permutación. Si el orden no importa, ésta es llamada una cominación.. Cuando n ojetos son seleccionados y el orden es importante, es conveniente escriir los puntos muestrales como una n-úpla (x, x,, x n ) donde el i-ésimo componente x i, representa el i-ésimo ojeto seleccionado. Así, x representa el resultado de la primera extracción, x de la segunda extracción, y así sucesivamente. 4

4 Principios Básicos del Conteo El Principio de la ultiplicación Si un primer ojeto puede escogerse entre en r posiles, y después de realizada esta selección puede escogerse un segundo ojeto entre k posiles, entonces pueden escogerse r k pares diferentes de ojetos 74. Para entender este principio, supóngase que los resultados del primer experimento son escritos como A = {a, a,, a r } y los del segundo experimento como B = {,,, k }. Entonces los resultados del experimento cominado pueden ser representados en un arreglo rectangular como pares ordenados (a i, i ): Tala 4. Resultados posiles de un primer experimento A y un segundo experimento B. K j K k a (a, ) (a, ) K (a, j ) K (a, k ) a (a, ) (a, ) K (a, j ) K (a, k ) a i (a i, ) (a i, ) K (a i, j ) K (a i, k ) a r (a r, ) (a r, ) K (a r, j ) K (a r, k ) En otras palaras, los resultados del experimento cominado pueden ser representados como el producto cartesiano A B. Claramente hay r k pares. Esto demuestra que n( A B ) = n(a) n(b) 74 Basado en Nieto, José H. Teoría Cominatoria. Pág. 7 4

5 Otra manera de ilustrar el principio anterior es mediante un diagrama de árol, como se muestra en la Figura 4. a a a r k k k ( a, ) ( a, ) ( a, k ) ( a, ) ( a, ) ( a, ) ( a, ) ( a, ) ( a, ) k k Figura 4. Esquema de un diagrama de árol. Primero se listan los resultados de un experimento, y entonces, correspondiendo a cada uno de estos, se listan los resultados del otro experimento. El número total de ramas, r k, dan todas las cominaciones posiles. El principio ásico del conteo puede ser extendido a cualquier número de experimentos de una manera ovia: Si un primer ojeto puede escogerse entre n posiles, y para cada selección puede escogerse un segundo ojeto entre n posiles, y luego un tercero entre n 3 posiles, etc., hasta un k-ésimo ojeto que se puede escoger de n k maneras, entonces el número de grupos ordenados de k ojetos que pueden seleccionarse es n n n 3 L n k Tomado de Nieto, José H. Op. Cit. Pág. 8 43

6 Ejemplo 5: a. Si se lanza una moneda y luego un dado, entonces hay *6= posiles resultados, como se oserva en el siguiente diagrama de árol: C S (C, ) (C, ) (C, 3) (C, 4) (C, 5) (C, 6) (S, ) (S, ) (S, 3) (S, 4) (S, 5) (S, 6) Figura 5. Diagrama de árol para el experimento de lanzar una moneda y un dado.. Si una persona tiene 8 camisas diferentes, 6 coratas diferentes, y 5 chaquetas diferentes, entonces el puede vestirse para una ocasión de = 40 maneras. c. Suponga que las placas de los vehículos están formadas con tres letras distintas seguidas por tres dígitos distintos. Entonces hay 7 formas de escoger la primera letra, 6 para la segunda y 5 para la tercera. Tamién, hay 0 formas de escoger el primer digito, 9 para el segundo, y 8 para el tercero. Finalmente, hay = placas diferentes. 44

7 El Principio de Adición 76 Supóngase que un procedimiento, designado con A, se puede hacer de n maneras. Supóngase tamién que un segundo procedimiento, designado B, se puede hacer de m maneras. Además, no es posile que amos, A y B, puedan ocurrir simultáneamente. Entonces, el número de maneras como se puede hacer A ó B es n + m. Ejemplo 5: Para ir de la ciudad de érida a San Cristóal, existen tres maneras por el sur de la ciudad y dos por el norte. El número total de maneras para ir de érida a San Cristóal es entonces 3+ = 5: Sur 3 (Sur, ) (Sur, ) (Sur, 3) Norte (Norte, ) (Norte, ) Figura 6. aneras de viajar de érida a San Cristóal. Ejemplo 53: Supóngase que se planea un viaje y se dee tomar la decisión entre usar transporte por autoús o por tren. Si hay cuatro rutas para el autoús y dos para el tren, entonces hay 4+ = 6 rutas diferentes disponiles para el viaje. 76 Basado en: eyer, Paúl. Proailidad y Aplicaciones Estadísticas. Págs. 3-33; Rodríguez, José. El Arte de Contar. Pág.3; Nieto, José H. Op. Cit. Pág

8 Tamién este principio puede generalizarse como sigue: si hay k procedimientos y el i-ésimo procedimiento se puede hacer de n i maneras, i =,,, k, entonces el número de maneras como puede realizarse el procedimiento, ó el procedimiento ó ó el procedimiento k está dado por n + n + L + nk, suponiendo que los procedimientos no se pueden realizar en forma conjunta (es decir los procedimientos son mutuamente excluyentes). Caso : Sin Reemplazo, Con Orden (Permutaciones) Ejemplo 54: Supóngase que la colección inicial de ojetos es el conjunto {a,, c, d} y que se seleccionan tres ojetos. Si se listan todas las posiilidades, se otienen los siguientes arreglos: ac ad acd cd ac ad adc dc ca ad cad cd ac da cda cd ca da dac dc ca da dca dc El orden en el cual se escrien las letras es importante. Por ejemplo, ac y ca son arreglos diferentes, aun cuando amas usan las mismas letras a,, c. Cualquier arreglo particular es llamado una permutación. En la lista anterior hay 4 permutaciones en total. La razón es simple. Se seleccionan tres letras de un total de cuatro. La primera letra puede ser seleccionada de 4 maneras; una vez hecho esto, la segunda letra puede ser seleccionada de 3 maneras; y después 46

9 de seleccionar las primeras dos letras, la tercera puede escogerse de maneras. Entonces por el principio de la multiplicación, el número total de posiles selecciones de tres letras es de 4 3 = 4. Camiando al caso general, supóngase que hay ojetos distintos y n de estos son seleccionados sin reemplazo. Cualquier arreglo particular de n ojetos es llamado una permutación. Denótese el número total de permutaciones por P n. Hay formas de extraer el primer ojeto, formas de extraer el segundo ojeto, formas de extraer el tercer ojeto, y así sucesivamente. Finalmente, hay (n ) formas de seleccionas el n-ésimo ojeto. Así una aplicación directa de la regla ásica da: El número de permutaciones (o arreglos) de n ojetos seleccionados de una colección de ojetos distintos es: P = ( )( ) L ( n + ) n Ejemplo 55: El número de permutaciones cuando 4 ojetos son seleccionados de 8 ojetos distintos es = 680 En particular, P, el número de permutaciones (o arreglos) de ojetos tomados todos, es ( )( ) 3. Tal denotado por y se lee factorial. P =! (8) producto de enteros consecutivos es 47

10 Usando la notación factorial, puede escriirse P n como: ( n)( n ) L Pn = ( ) L( n + ) ( n )( n ) L P = n! ( n)! (9) Se sae que P =!. Se puede ver que la fórmula anterior es significativa cuando n =, entonces es conveniente definir 0! =. Ejemplo 56: a. El número de permutaciones de las letras a,, c, d será de 4! = 4 (muestras ordenadas sin reemplazo) Ahora los grupos distintos de letras que se pueden formar son: 4! P = =! 4 Estas serán a, ac, ad, a, c, d, ca, c, cd, da, d, dc, esto es, doce permutaciones.. En un juego de éisol se dispone de jugadores, pero siempre el pitcher y el catcher deen ser los mismos. El número de equipos diferentes que se pueden formar es: 0*9*8*7*6*5*4 = ! P = = (0 7)! 0 7 Ya que en el juego de éisol participan nueve jugadores, pero se tienen a dos jugadores fijos: el pitcher y el catcher, del total de los jugadores disponiles. Así se tiene que formar lo que falta para completar el equipo (7 jugadores) con los 0 jugadores disponiles. 48

11 Caso : Sin Reemplazo, Sin Orden (Cominaciones) Se ha visto que si son seleccionadas tres letras de {a,, c, d} y si el orden es importante, entonces se otienen 4 permutaciones. En este caso, sin emargo, no es de interés el orden, y por tanto hay 4 posiilidades: ac, ad, acd, y cd. Cada una de estas posiilidades es llamada una cominación. Entre las 4 permutaciones del Caso (ver página 46) la primera columna consiste de las permutaciones de las letras a,, c y como ya se sae, hay 3! de ellas. Esto es porque hay 3!=6 arreglos en la columna. Lo mismo se cumple para las columnas, 3 y 4. En consecuencia, se tiene del ejemplo, que el número de cominaciones, multiplicado por 3!, es el número de permutaciones (4 3!=4). Ahora, se tomará el caso general en donde son seleccionados n ojetos sin reemplazo de ojetos distintos, y en el cual el orden no es importante. Simólicamente se denotará el número de formas de hacer esto por y será llamado el número de n cominaciones de n ojetos de un conjunto. El ojetivo es derivar una expresión para. n Osérvese que si una cominación tiene n elementos, entonces hay n! posiles permutaciones de sus elementos. De cada cominación surgen n! permutaciones, por tanto resultan todas las permutaciones: ( )( ) L ( n + ) Así se tiene que:! * n! = ( )( ) L ( n + ) = n ( n)! 49

12 ! Entonces, = (30) n n! ( n)! es el número de muestras no ordenadas de tamaño n, que pueden extraerse sin reemplazo de ojetos distintos. Ejemplo 57: El número de formas de escoger un conjunto de 3 liros para leer de un conjunto de 8 8 8! liros es: = = !*5! (Note que no estamos interesados en el orden en el cual los liros son leídos) Nota 8:. Por conveniencia, las siguientes convenciones son adoptadas: = (3) 0 = 0, si n < 0 ó n > (3) n. Seleccionar n ojetos de un grupo de es lo mismo que seleccionar ( n) ojetos de, de los que no pertenecen al grupo. Así, por ejemplo el número de formas de escoger 3 liros para leer de un conjunto de 8 liros es lo mismo que el número de formas de seleccionar 5 liros para no leer de 8. De esta manera, se tiene que: = (33) n n Esto tamién puede ser visto, oservando que y n n! iguales a n! ( n)! son amos 50

13 Caso 3: Con Reemplazo, Con Orden El número de formas de seleccionar n ojetos de ojetos distintos es n cuando los ojetos son seleccionados con reemplazo y cuando el orden es importante. Esto es fácil de ver ya que en cada extracción hay escogencias distintas. Ejemplo 58: a. Con los nueve dígitos,, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 se pueden formar 9 3 = 79 números distintos de tres dígitos.. Si hay celdas, entonces n ojetos pueden ser colocados en ellas de n formas. (se está asumiendo que una celda puede tener más de un ojeto) colocando un ojeto en una celda viene a ser como seleccionar una de las celdas, y permitiendo a una celda tener más de un ojeto viene a ser como muestrear con reemplazo. c. Si 0 personas van en un tren que se detiene en 6 estaciones, entonces hay 6 0 posiles formas en que las 0 puedan ajarse del tren. Nótese que una persona puede ajarse en cualquiera de las 6 estaciones así que él tiene 6 escogencias posiles. Esto se cumple para cada una de las 0 personas. Tamién, si una persona se aja en una estación, ese no excluye que otra persona pueda ajarse en la misma estación. Caso 4: Con Reemplazo, Sin Orden La derivación de la fórmula en este caso es astante difícil. Se tiene que el número de muestras no ordenadas de tamaño n cuando los ojetos son seleccionados con reemplazo de ojetos distintos es: + n (34) n 5

PROBABILIDAD CLÁSICA (Técnicas de Conteo)

PROBABILIDAD CLÁSICA (Técnicas de Conteo) PROBABILIDAD CLÁSICA (Técnicas de Conteo) M. en C. Juan Carlos Gutiérrez Matus INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL Unidad Profesional Interdisciplinaria de Ingeniería y Ciencias Sociales y Administrativas Primavera

Más detalles

GUIA ESTADÍSTICA DE LA PROBABILIDAD TEMA: TÉCNICAS DE CONTEO DOCENTE: SERGIO ANDRÉS NIETO DUARTE

GUIA ESTADÍSTICA DE LA PROBABILIDAD TEMA: TÉCNICAS DE CONTEO DOCENTE: SERGIO ANDRÉS NIETO DUARTE GUIA ESTADÍSTICA DE LA PROBABILIDAD TEMA: TÉCNICAS DE CONTEO DOCENTE: SERGIO ANDRÉS NIETO DUARTE Principio aditivo Si una acción puede realizarse de n1 maneras diferentes y una segunda acción puede realizarse

Más detalles

Técnicas de conteo. Permutaciones y combinaciones. Álvaro José Flórez. Febrero - Junio Facultad de Ingenierías

Técnicas de conteo. Permutaciones y combinaciones. Álvaro José Flórez. Febrero - Junio Facultad de Ingenierías Técnicas de conteo Permutaciones y combinaciones Álvaro José Flórez 1 Escuela de Ingeniería Industrial y Estadística Facultad de Ingenierías Febrero - Junio 2012 Técnicas de conteo En el enfoque clásico,

Más detalles

ESTADÍSTICA INFERENCIAL

ESTADÍSTICA INFERENCIAL ESTADÍSTICA INFERENCIAL ESTADÍSTICA INFERENCIAL 1 Sesión No. 2 Nombre: Probabilidad Contextualización En la sesión anterior analizamos cómo a largo plazo un fenómeno aleatorio o probabilístico posee un

Más detalles

Christian Michel Álvarez Ramírez

Christian Michel Álvarez Ramírez Christian Michel Álvarez Ramírez En esta presentación hablaremos sobre el tema de probabilidad y estadística, veremos en que nos puede servir, como podemos aplicarla, ya sea en la vida diaria o en el trabajo

Más detalles

Capítulo 1. Teoría de la probabilidad Teoría de conjuntos

Capítulo 1. Teoría de la probabilidad Teoría de conjuntos Capítulo 1 Teoría de la probabilidad 1.1. Teoría de conjuntos Definición 1.1.1 El conjunto S de todos los posibles resultados de un experimento aleatorio es llamado el espacio muestral. Un espacio muestral

Más detalles

PROCESAMIENTO DE INFORMACIÓN ESTADÍSTICA

PROCESAMIENTO DE INFORMACIÓN ESTADÍSTICA PROCESAMIENTO DE INFORMACIÓN ESTADÍSTICA 1 UNIDAD II. PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA TEMA: PRINCIPIO FUNDAMENTAL DE CONTEO (PERMUTACIONES Y COMBINACIONES). MTRO. YONATAN ERIC CRUZ HERNÁNDEZ 2 TABLA DE CONTENIDO

Más detalles

Socioestadística I Análisis estadístico en Sociología

Socioestadística I Análisis estadístico en Sociología Análisis estadístico en Sociología Capítulo 4 TEORÍA DE LA PROBABILIDAD Y SUS PRINCIPIOS. ESTADÍSTICA INFERENCIAL 1. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA INFERENCIAL En los capítulos anteriores, hemos utilizado

Más detalles

Axiomática de la Teoría de Probabilidades

Axiomática de la Teoría de Probabilidades Axiomática de la Teoría de Probabilidades Modelos matemáticos Según el experimento Cada ejecución del experimento se denomina prueba o ensayo Determinísticos Aleatorios Conjunto de resultados posibles

Más detalles

Capítulo. Técnicas de conteo Pearson Prentice Hall. All rights reserved

Capítulo. Técnicas de conteo Pearson Prentice Hall. All rights reserved Capítulo 35 Técnicas de conteo La regla de multiplicación y conteo Si una tarea consiste de una secuencia de opciones en las cuales hay p posibilidades para la primera opción, q posibilidades para la segunda

Más detalles

Probabilidades. Gerardo Arroyo Brenes

Probabilidades. Gerardo Arroyo Brenes Probabilidades Gerardo Arroyo Brenes Teoría de las Probabilidades Experimento: Es toda acción o proceso que produce resultados bien definidos. Ejemplos: Experimento Resultado: Lanzar una moneda Cara o

Más detalles

Capítulo 4 Probabilidad TÉCNICAS DE CONTEO Copyright 2010, 2007, 2004 Pearson Education, Inc. All Rights Reserved.

Capítulo 4 Probabilidad TÉCNICAS DE CONTEO Copyright 2010, 2007, 2004 Pearson Education, Inc. All Rights Reserved. Capítulo 4 Probabilidad TÉCNICAS DE CONTEO Copyright 2010, 2007, 2004 Pearson Education, Inc. All Rights Reserved. 4.1-1 Arboles de decisión Un árbol de decisiones es una herramienta para determinar la

Más detalles

Probabilidad y Estadística

Probabilidad y Estadística Probabilidad y Estadística Probabilidad Conceptos como probabilidad, azar, aleatorio son tan viejos como la misma civilización. Y es que a diario utilizamos el concepto de probabilidad: Quizá llueva mañana

Más detalles

Teoría de la decisión

Teoría de la decisión Teoría de la decisión Repaso de Estadística Unidad 1. Conceptos básicos. Teoría de. Espacio muestral. Funciones de distribución. Esperanza matemática. Probabilidad condicional 1 Teoría de la decisión Teoría

Más detalles

ESTADISTICA 1 CONTEO

ESTADISTICA 1 CONTEO ESTADISTICA 1 CONTEO PRINCIPIO DE ENUMERACION PERMUTACIONES Y COMBINACIONES PRINCIPIO DE ENUMERACION Si un suceso puede ocurrir de m maneras diferentes y, después de que ha sucedido, un segundo suceso

Más detalles

La Probabilidad propone modelos para los fenómenos aleatorios, es decir, los que se pueden predecir con certeza, y estudia sus consecuencias lógicas.

La Probabilidad propone modelos para los fenómenos aleatorios, es decir, los que se pueden predecir con certeza, y estudia sus consecuencias lógicas. La Probabilidad propone modelos para los fenómenos aleatorios, es decir, los que se pueden predecir con certeza, y estudia sus consecuencias lógicas. Dado un experimento y cualquier evento A: La expresión

Más detalles

Capítulo 3: Técnicas de Conteo Clase 2: Permutaciones y Combinaciones, Coeficientes Binomiales y Aplicaciones a Probabilidad Discreta

Capítulo 3: Técnicas de Conteo Clase 2: Permutaciones y Combinaciones, Coeficientes Binomiales y Aplicaciones a Probabilidad Discreta Capítulo 3: Técnicas de Conteo Clase 2: Permutaciones y Combinaciones, Coeficientes Binomiales y Aplicaciones a Probabilidad Discreta Matemática Discreta - CC3101 Profesor: Pablo Barceló P. Barceló Matemática

Más detalles

TÉCNICAS DE CONTEO. Instituto Nacional Santa Lucía Unidad de Informática Educativa. Lic. Juan Carlos Rivas Cantor Coordinador de Aula Informática

TÉCNICAS DE CONTEO. Instituto Nacional Santa Lucía Unidad de Informática Educativa. Lic. Juan Carlos Rivas Cantor Coordinador de Aula Informática TÉCNICAS DE CONTEO El principio fundamental en el proceso de contar ofrece un método general para contar el número de posibles arreglos de objetos dentro de un solo conjunto o entre varios conjuntos. Las

Más detalles

Tipos de Probabilidades

Tipos de Probabilidades Pre-universitario Manuel Guerrero Ceballos Clase N 03 MODULO COMPLEMENTARIO Tipos de Probabilidades Resumen de la clase anterior Probabilidad Combinatoria Probabilidades Con y sin repetición Regla de Laplace

Más detalles

Probabilidad es una manera de indicar la posibilidad de ocurrencia de un evento futuro

Probabilidad es una manera de indicar la posibilidad de ocurrencia de un evento futuro Probabilidad es una manera de indicar la posibilidad de ocurrencia de un evento futuro La probabilidad nos proporciona un modelo teórico para la generación de los datos experimentales Medidas de la Posibilidad

Más detalles

En matemáticas el concepto de conjunto es considerado primitivo y no se da una definición de este, por lo tanto la palabra CONJUNTO debe aceptarse

En matemáticas el concepto de conjunto es considerado primitivo y no se da una definición de este, por lo tanto la palabra CONJUNTO debe aceptarse En matemáticas el concepto de conjunto es considerado primitivo y no se da una definición de este, por lo tanto la palabra CONJUNTO debe aceptarse lógicamente como un término no definido. Un conjunto se

Más detalles

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITECNICA DE LA FUERZA ARMADA NACIONAL

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITECNICA DE LA FUERZA ARMADA NACIONAL UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITECNICA DE LA FUERZA ARMADA NACIONAL GUIA DE ACTIVIDADES. UNIDAD I Introducción a la Teoría de Probabilidad. Sistemas Determinísticos: Sistemas que interactúan de

Más detalles

Qué es una técnica de conteo?

Qué es una técnica de conteo? Estadística 1 Sesión No. 7 Nombre: Probabilidad. Tercera parte. Contextualización Qué es una técnica de conteo? En la presente sesión aprenderemos a trabajar con las técnicas de conteo, mayormente utilizadas

Más detalles

Probabilidad y Estadística

Probabilidad y Estadística Probabilidad y Estadística Probabilidad Ing. Ivannia Hasbum., M.Eng. Todos los días tomamos decisiones pero no las tomamos a ciegas, imaginar las probabilidades de varios resultados posibles nos ayuda

Más detalles

Unidad II: Fundamentos de la teoría de probabilidad

Unidad II: Fundamentos de la teoría de probabilidad Unidad II: Fundamentos de la teoría de probabilidad 2.1 Teoría elemental de probabilidad El Cálculo de Probabilidades se ocupa de estudiar ciertos experimentos que se denominan aleatorios, cuya característica

Más detalles

La Probabilidad propone modelos para los fenómenos aleatorios, es decir, los que se pueden predecir con certeza, y estudia sus consecuencias lógicas.

La Probabilidad propone modelos para los fenómenos aleatorios, es decir, los que se pueden predecir con certeza, y estudia sus consecuencias lógicas. La Probabilidad propone modelos para los fenómenos aleatorios, es decir, los que se pueden predecir con certeza, y estudia sus consecuencias lógicas. Dado un experimento y cualquier evento A: La expresion

Más detalles

Estadística. Sesión 7: Probabilidad. Tercera parte.

Estadística. Sesión 7: Probabilidad. Tercera parte. Estadística. Sesión 7: Probabilidad. Tercera parte. Contextualización En la presente sesión aprenderemos a trabajar con las técnicas de conteo, mayormente utilizadas en la probabilidad, como lo son las

Más detalles

Estadística para la toma de decisiones

Estadística para la toma de decisiones Estadística para la toma de decisiones ESTADÍSTICA PARA LA TOMA DE DECISIONES. 1 Sesión No. 6 Nombre: Permutaciones y combinaciones. Objetivo Al término de la sesión el estudiante distinguirá las técnicas

Más detalles

1. Experimentos aleatorios

1. Experimentos aleatorios 1. Eperimentos aleatorios La eperimentación es útil porque si se supone que llevamos a cabo ciertos eperimentos bajo condiciones esencialmente idénticas se llegará a los mismos resultados. En estas circunstancias,

Más detalles

Probabilidad Condicional

Probabilidad Condicional Probabilidad Condicional Algunas veces la ocurrencia de un evento A puede afectar la ocurrencia posterior de otro evento B; por lo tanto, la probabilidad del evento B se verá afectada por el hecho de que

Más detalles

PRÁCTICA 6: Introducción a las probabilidades

PRÁCTICA 6: Introducción a las probabilidades Facultad de Agronomía Laboratorio Estadística General Aux. P. Agr. Jorge Sandoval 1 Introducción PRÁCTICA 6: Introducción a las probabilidades Las probabilidades constituyen una rama de las matemáticas

Más detalles

Teoría de probabilidades (espacio muestral simple)

Teoría de probabilidades (espacio muestral simple) Teoría de probabilidades (espacio muestral simple) Muchos experimentos muestran cierta regularidad, i.e., la frecuencia de un evento es aproximadametente la misma en una serie de intentos Un espacio muestral

Más detalles

Distribuciones muestrales. Distribución muestral de Medias

Distribuciones muestrales. Distribución muestral de Medias Distribuciones muestrales. Distribución muestral de Medias TEORIA DEL MUESTREO Uno de los propósitos de la estadística inferencial es estimar las características poblacionales desconocidas, examinando

Más detalles

ESTADÍSTICA DE LA PROBABILIDAD GUIA 2: CÁLCULO BÁSICO DE PROBABILIDADES Y REGLAS DE PROBABILIDAD DOCENTE: SERGIO ANDRÉS NIETO DUARTE

ESTADÍSTICA DE LA PROBABILIDAD GUIA 2: CÁLCULO BÁSICO DE PROBABILIDADES Y REGLAS DE PROBABILIDAD DOCENTE: SERGIO ANDRÉS NIETO DUARTE ESTADÍSTICA DE LA PROBABILIDAD GUIA 2: CÁLCULO BÁSICO DE PROBABILIDADES Y REGLAS DE PROBABILIDAD DOCENTE: SERGIO ANDRÉS NIETO DUARTE En la anterior sesión vimos los conceptos básicos de probabilidad y

Más detalles

Unidad Temática 2 Probabilidad

Unidad Temática 2 Probabilidad Unidad Temática 2 Probabilidad Responda verdadero o falso. Coloque una letra V a la izquierda del número del ítem si acepta la afirmación enunciada, o una F si la rechaza. 1. El experimento que consiste

Más detalles

Desde el lunes 3 de septiembre de 2007, en todo el país, debutaron las nuevas patentes vehiculares únicas:

Desde el lunes 3 de septiembre de 2007, en todo el país, debutaron las nuevas patentes vehiculares únicas: Técnicas de conteo Unidad 6 Desde el lunes 3 de septiembre de 2007, en todo el país, debutaron las nuevas patentes vehiculares únicas: La nueva placa patente única está disponible en todas las oficinas

Más detalles

ANÁLISIS COMBINATORIO

ANÁLISIS COMBINATORIO ANÁLISIS COMBINATORIO Métodos combinatorios Técnicas básicas Sea S un conjunto finito no vacío. Se designar por S al cardinal de S, es decir, el número de elementos de S. En particular CV = 0 (CV es el

Más detalles

Capítulo 4 Probabilidad TÉCNICAS DE CONTEO Copyright 2010, 2007, 2004 Pearson Education, Inc. All Rights Reserved.

Capítulo 4 Probabilidad TÉCNICAS DE CONTEO Copyright 2010, 2007, 2004 Pearson Education, Inc. All Rights Reserved. Capítulo 4 Probabilidad TÉCNICAS DE CONTEO Copyright 2010, 2007, 2004 Pearson Education, Inc. All Rights Reserved. 4.1-1 Técnicas de conteo En muchos problemas de probabilidad, el reto mayor es encontrar

Más detalles

Ing. Florencio roldan

Ing. Florencio roldan Ing. Florencio roldan CONJUNTOS Y TÉCNICAS TE CONTEO Conjuntos: Colección de objetos o listado de elementos diferentes entre si, con las mismas características determinadas por las que pertenecen a un

Más detalles

Fundamentos de la Teoría de la Probabilidad. Ing. Eduardo Cruz Romero

Fundamentos de la Teoría de la Probabilidad. Ing. Eduardo Cruz Romero Fundamentos de la Teoría de la Probabilidad Ing. Eduardo Cruz Romero www.tics-tlapa.com Teoría elemental de la probabilidad (1/3) El Cálculo de Probabilidades se ocupa de estudiar ciertos experimentos

Más detalles

MODELOS DISCRETOS DE PROBABILIDAD

MODELOS DISCRETOS DE PROBABILIDAD MODELOS DISCRETOS DE PROBABILIDAD M. en C. Juan Carlos Gutiérrez Matus Instituto Politécnico Nacional 2004 IPN UPIICSA c 2004 Juan C. Gutiérrez Matus Modelo Uniforme Discreto Modelo Uniforme Discreto Sea

Más detalles

INSTITUTO TECNOLÓGICO DE APIZACO TEORÍA DE CONJUNTOS CONJUNTOS Y TÉCNICAS DE CONTEO

INSTITUTO TECNOLÓGICO DE APIZACO TEORÍA DE CONJUNTOS CONJUNTOS Y TÉCNICAS DE CONTEO TEORÍA DE CONJUNTOS CONJUNTOS Y TÉCNICAS DE CONTEO DEFINICIÓN Y NOTACIÓN DE CONJUNTOS El término conjunto juega un papel fundamental en el desarrollo de las matemáticas modernas; Además de proporcionar

Más detalles

Cálculo de probabilidad. Tema 1: Combinatoria y probabilidad

Cálculo de probabilidad. Tema 1: Combinatoria y probabilidad Cálculo de probabilidad Tema 1: Combinatoria y probabilidad Guión Guión 1.1. Análisis combinatorio Regla de multiplicación Este es el método de conteo más sencillo que existe. Supongamos que realizamos

Más detalles

REGLAS DE PROBABILIDAD

REGLAS DE PROBABILIDAD Capítulo 4 Probabilidad REGLAS DE PROBABILIDAD 4.1-1 Evento Compuesto Un evento compuesto es cualquier evento que combina 2 o más eventos simples. Ejemplo: Al lanzar un dado justo de 6 caras, cuál es la

Más detalles

2. Conceptos Básicos de Probabilidad. ESTADÍSTICA Esp. Paola G. Herrera S.

2. Conceptos Básicos de Probabilidad. ESTADÍSTICA Esp. Paola G. Herrera S. 2. Conceptos Básicos de Probabilidad ESTADÍSTICA Esp. Paola G. Herrera S. Introducción La probabilidad es la rama de las matemáticas que estudia los fenómenos con incertidumbre. Es un mecanismo por medio

Más detalles

CENTRO DE ESTUDIOS TECNOLÓGICOS Industrial y de Servicios Nº 107. Facilitador: JOSÉ EXIQUIO SÁNCHEZ CECEÑA

CENTRO DE ESTUDIOS TECNOLÓGICOS Industrial y de Servicios Nº 107. Facilitador: JOSÉ EXIQUIO SÁNCHEZ CECEÑA CENTRO DE ESTUDIOS TECNOLÓGICOS Industrial y de Servicios Nº 107 Facilitador: JOSÉ EXIQUIO SÁNCHEZ CECEÑA 10 y 25 de noviembre de 2014 QUÉ ES PROBABILIDAD? Se expresa entre: 0-1, donde 1 = 100% TEORÍA

Más detalles

Es claro que es una relación de equivalencia. Para ver que tener la misma cardinalidad y la cardinalidad están bien definidas queremos ver que

Es claro que es una relación de equivalencia. Para ver que tener la misma cardinalidad y la cardinalidad están bien definidas queremos ver que Capítulo II Cardinalidad Finita II.1. Cardinalidad Definimos I n para n N como I n = {k N : 1 k n}. En particular I 0 =, puesto que 0 < 1. Esto es equivalente a la definición recursiva { si n = 0 I n =

Más detalles

HOJA DE TRABAJO UNIDAD 3

HOJA DE TRABAJO UNIDAD 3 HOJA DE TRABAJO UNIDAD 3 1. Defina que es probabilidad Es el estudio de experimentos aleatorios o libres de determinación, el resultado es al azar. Se refiere al estudio de la aleatoriedad y a la incertidumbre.

Más detalles

Prueba Matemática Coef. 1 NM-4

Prueba Matemática Coef. 1 NM-4 1 Centro Educacional San Carlos de Aragón. Sector: Matemática. Prof.: Ximena Gallegos H. Prueba Matemática Coef. 1 NM-4 Nombre: Curso: Fecha. Porcentaje de Logro Ideal: 100% Porcentaje Logrado: Nota: Unidad:

Más detalles

TEORÍA DE GRUPOS (Parte 1)

TEORÍA DE GRUPOS (Parte 1) TEORÍA DE GRUPOS (Parte 1 OPERACIONES BINARIAS Sea A un conjunto. Una relación de A A en A es una operación inaria (o ley de composición interna si es una función. La imagen del elemento (a, A A mediante

Más detalles

UNIDAD: GEOMETRÍA PROBABILIDADES I. Experimento: Procedimiento que se puede llevar a cabo bajo las mismas condiciones un número indefinido de veces.

UNIDAD: GEOMETRÍA PROBABILIDADES I. Experimento: Procedimiento que se puede llevar a cabo bajo las mismas condiciones un número indefinido de veces. C u r s o : Matemática º Medio Material Nº MT - UNIDAD: GEOMETRÍA PROBABILIDADES I NOCIONES ELEMENTALES Experimento: Procedimiento que se puede llevar a cabo bajo las mismas condiciones un número indefinido

Más detalles

CÁLCULO DE PROBABILIDADES. Prof. Eliana Guzmán U.

CÁLCULO DE PROBABILIDADES. Prof. Eliana Guzmán U. UNIDAD II. INTRODUCCIÓN AL CÁLCULO DE PROBABILIDADES Prof. Eliana Guzmán U. Semestre A-2015 Tema 1. Conceptos Básicos de Probabilidades bilid d Introducción: los fenómenos que, generalmente son objeto

Más detalles

UNIDAD 5: INTRODUCCIÓN AL ESTUDIO DE LA PROBABILIDAD

UNIDAD 5: INTRODUCCIÓN AL ESTUDIO DE LA PROBABILIDAD UNIDAD 5: INTRODUCCIÓN AL ESTUDIO DE LA PROBABILIDAD Para el desarrollo de este capítulo, vaya revisando conjuntamente con esta guía el capítulo 5 del texto básico, págs.139 a la 170. 5.1. INTRODUCCIÓN

Más detalles

V Olimpíada Matemática Centroamericana y del Caribe.

V Olimpíada Matemática Centroamericana y del Caribe. V Olimpíada Matemática Centroamericana y del Carie. Costa Rica, 25 al 30 de Agosto de 2003. Soluciones Pruea 1 y Pruea 2 Prolema 1. Solución oficial: Mostraremos que el jugador B tiene estrategia ganadora.

Más detalles

COMPETENCIAS Y OBJETIVOS UNIDAD II :INTRODUCCION A LA PROBABILIDAD Competencia: -El estudiante debe utilizar correctamente los conceptos de

COMPETENCIAS Y OBJETIVOS UNIDAD II :INTRODUCCION A LA PROBABILIDAD Competencia: -El estudiante debe utilizar correctamente los conceptos de COMPETENCIAS Y OBJETIVOS UNIDAD II :INTRODUCCION A LA PROBABILIDAD Competencia: -El estudiante debe utilizar correctamente los conceptos de experimento aleatorio,espacio muestral, eventos, para su aplicación

Más detalles

Métodos de Conteo y Principio del Palomar. Matemática Discreta. Agustín G. Bonifacio UNSL

Métodos de Conteo y Principio del Palomar. Matemática Discreta. Agustín G. Bonifacio UNSL UNSL Métodos de Conteo y s (a) Cuántas cadenas de longitud 4 se pueden formar usando las letras A,B,C,D y E si no se aceptan repeticiones? 5. 4. 3. 2 = 120. (b) Cuántas cadenas del inciso (a) comienzan

Más detalles

Distribuciones de Probabilidad

Distribuciones de Probabilidad Distribuciones de Probabilidad Variables Aleatorias Ahora se introducirá el concepto de variable aleatoria y luego se introducirán las distribuciones de probabilidad discretas más comunes en la práctica

Más detalles

Matemáticas Discretas Relaciones y funciones

Matemáticas Discretas Relaciones y funciones Coordinación de Ciencias Computacionales - INAOE Matemáticas Discretas y funciones Cursos Propedéuticos 2010 Ciencias Computacionales INAOE y funciones Propiedades de relaciones Clases de equivalencia

Más detalles

UNIDAD X Teoría de conteo

UNIDAD X Teoría de conteo UNIDAD X Teoría de conteo Regla de la suma UNIDAD 10 TEORÍA DE CONTEO Se les denomina técnicas de conteo a las combinaciones, permutaciones y diagrama de árbol, que nos proporcionan la información de todas

Más detalles

Tiempo completo Tiempo parcial Total Mujeres Hombres Total

Tiempo completo Tiempo parcial Total Mujeres Hombres Total ASIGNACION DE ROBABILIDAD A manera de introducción al tema analicemos las diferencias entre eventos mutuamente excluyentes, no mutuamente excluyentes, dependientes e independientes. Ejemplo : En un grupo

Más detalles

También son experimentos aleatorios: lanzar una moneda, sacar una bola de una bolsa, sacar una carta de la baraja, etc.

También son experimentos aleatorios: lanzar una moneda, sacar una bola de una bolsa, sacar una carta de la baraja, etc. 3º ESO E UNIDAD 16.- SUCESOS ALEATORIOS. PROBABILIDAD PROFESOR: RAFAEL NÚÑEZ -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Más detalles

PRACTICA CON PROBLEMAS DE PROBABILIDAD

PRACTICA CON PROBLEMAS DE PROBABILIDAD Probabilidad PRACTICA CON PROBLEMAS DE PROBABILIDAD Copyright 2010, 2007, 2004 Pearson Education, Inc. All Rights Reserved. 4.1-1 EJEMPLO 1 Cuál regla aplica? En el juego De Acuerdo o No?, le presentan

Más detalles

Universidad Mariano Gálvez Estadística y probabilidad para Ingeniería Sección B. UNIDAD 2 PROBABILIDAD

Universidad Mariano Gálvez Estadística y probabilidad para Ingeniería Sección B. UNIDAD 2 PROBABILIDAD Universidad Mariano Gálvez Estadística y probabilidad para Ingeniería Sección B. UNIDAD 2 PROBABILIDAD PRESENTA DRA. EN ING. RITA VICTORIA DE LEÓN ARDÓN 2.Trabajo en equipo 3. Estudio independiente 1.

Más detalles

Algebra de Matrices 1

Algebra de Matrices 1 Algebra de Matrices Definición Una matriz es un arreglo rectangular de valores llamados elementos, organizados por filas y columnas. Ejemplo: Notas: A 6. Las matrices son denotadas con letras mayúsculas..

Más detalles

Elementos de Probabilidad y Estadística. Primer Examen. Parte 2

Elementos de Probabilidad y Estadística. Primer Examen. Parte 2 Elementos de Probabilidad y Estadística Primer Examen Parte 2 Para entregar antes de las 2:30 pm del jueves 3 de marzo de 204. Este examen es estrictamente individual. Puedes consultar libros o notas de

Más detalles

Juan Carlos Colonia P. PROBABILIDADES

Juan Carlos Colonia P. PROBABILIDADES Juan Carlos Colonia P. PROBABILIDADES EXPERIMENTO ALEATORIO Se conocen todos los resultados posibles antes de realizar el experimento. Antes de realizar el experimento no se puede conocer el resultado

Más detalles

Tema 6 Probabilidad. 0.-Introducción La probabilidad de un suceso es un número, comprendido entre 0 y

Tema 6 Probabilidad. 0.-Introducción La probabilidad de un suceso es un número, comprendido entre 0 y Tema 6 Probabilidad 0.-Introducción La probabilidad de un suceso es un número, comprendido entre 0 y 1, que indica las posibilidades que tiene de verificarse cuando se realiza un experimento aleatorio.

Más detalles

Matemática I Teórico - Práctico 9 FCAyF UNLP 1

Matemática I Teórico - Práctico 9 FCAyF UNLP 1 Matemática I Teórico - Práctico 9 FCAyF UNLP 1 Matemática I Teorico-Practico 9 Combinatoria 1. Combinatoria 1.1. Introducción Muchos problemas tienen que ver con el número de maneras en que un conjunto

Más detalles

Fundamentos de Estadística y Simulación Básica

Fundamentos de Estadística y Simulación Básica Fundamentos de Estadística y Simulación Básica TEMA 3 PROBABILIDADES Definiciones Algunas definiciones en Probabilidades Teoría de conjuntos Espacio muestral (E) Evento o suceso Eventos mutuamente excluyentes

Más detalles

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA. Sesión 6 (A partir de tema 5.9)

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA. Sesión 6 (A partir de tema 5.9) PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Sesión 6 (A partir de tema 5.9) 5.9 Muestreo: 5.9.1 Introducción al muestreo 5.9.2 Tipos de muestreo 5.10 Teorema del límite central 5.11 Distribución muestral de la media 5.12

Más detalles

TEMA 17: PROBABILIDAD

TEMA 17: PROBABILIDAD TEMA 17: PROBABILIDAD Probabilidad de un suceso aleatorio es un numero entre 0 y 1 (más cerca del 0, mas difícil que ocurra. Más cerca del 1 más fácil que ocurra). Suceso seguro: Su probabilidad es 1.

Más detalles

Probabilidad. Si lanzamos una moneda no sabemos de antemano si saldrá cara o cruz. Teoría de probabilidades

Probabilidad. Si lanzamos una moneda no sabemos de antemano si saldrá cara o cruz. Teoría de probabilidades Experimentos deterministas Probabilidad Son los experimentos de los que podemos predecir el resultado antes de que se realicen. Si dejamos caer una piedra desde una ventana sabemos, sin lugar a dudas,

Más detalles

Se entiende por sistema numérico a los símbolos y al conjunto de reglas que se aplican sobre ellos para realizar la representación de una cantidad.

Se entiende por sistema numérico a los símbolos y al conjunto de reglas que se aplican sobre ellos para realizar la representación de una cantidad. CAPITULO Nº SISTEMAS NUMÉRICOS. Introducción. La necesidad del homre de representar cantidades lo ha llevado a inventar símolos que las representen. Se entiende por número a una expresión formada por un

Más detalles

MANEJO DE ESPACIOS Y CANTIDADES. Factorización

MANEJO DE ESPACIOS Y CANTIDADES. Factorización Factorización En la Factorización se procede en forma contraria al desarrollo de Productos Notales es decir, nos dan un polinomio que deemos expresar como multiplicación (factores). Presentándosenos los

Más detalles

CUADERNILLO DE TRABAJO DE LA MATERIA PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA CAPÍTULO 2.- PROBABILIDAD

CUADERNILLO DE TRABAJO DE LA MATERIA PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA CAPÍTULO 2.- PROBABILIDAD CUADERNILLO DE TRABAJO DE LA MATERIA PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA CAPÍTULO 2.- PROBABILIDAD SECCIÓN 2.1.- ESPACIOS MUESTRALES Y EVENTOS 1.- Se selecciona una muestra de tres calculadoras de una línea de

Más detalles

Concepto de Probabilidad

Concepto de Probabilidad Concepto de Probabilidad Prof. Miguel Hesiquio Garduño. Est. Mirla Benavides Rojas Depto. De Ingeniería Química Petrolera ESIQIE-IPN hesiquiogm@yahoo.com.mx mbenavidesr5@gmail.com PROBABILIDAD En cualquier

Más detalles

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 5. 5.. Una característica de un experimento aleatorio es que: A) conocemos todos los posibles resultados antes de realizarse; B) sabemos con certeza el resultado que se va a obtener

Más detalles

Tema 3: Cálculo de Probabilidades. Métodos Estadísticos

Tema 3: Cálculo de Probabilidades. Métodos Estadísticos Tema 3: Cálculo de Probabilidades Métodos Estadísticos 2 INTRODUCCIÓN Qué es la probabilidad? Es la creencia en la ocurrencia de un evento o suceso. Ejemplos de sucesos probables: Sacar cara en una moneda.

Más detalles

EXPERIMENTO ALEATORIO, ESPACIO MUESTRAL Y SUCESO

EXPERIMENTO ALEATORIO, ESPACIO MUESTRAL Y SUCESO EXPERIMENTO ALEATORIO, EPAIO MUETRAL Y UEO Experimento aleatorio: Es una acción o proceso que puede tener distintos resultados posibles, y cuyo resultado no se conoce hasta que no se lleva a cabo. Ejemplos:

Más detalles

Teorema del límite central

Teorema del límite central TEMA 6 DISTRIBUCIONES MUESTRALES Teorema del límite central Si se seleccionan muestras aleatorias de n observaciones de una población con media y desviación estándar, entonces, cuando n es grande, la distribución

Más detalles

Taller de Combinatoria

Taller de Combinatoria Marzo 2011 http://www.cimat.mx/ jortega/cursosjo.html Introducción La Teoría Combinatoria se ocupa del estudio de los arreglos que se pueden formar con los objetos de un conjunto en patrones que satisfagan

Más detalles

b) Cuántas posibilidades hay para que una pareja de candidatos uno de cada partido se oponga entre sí en la elección final?

b) Cuántas posibilidades hay para que una pareja de candidatos uno de cada partido se oponga entre sí en la elección final? Eslin Karina Montero Vargas A1336 1/0/03 REGLA DE LA SUMA Suma de formas REGLA DEL PRODUCTO Multiplicación de formas Ejemplo: 3 panes, cafés y 5 queques 1p 1c c 1 q q 3q 4q 5q 1 q q 3q 4q 5q p 1c c 1 q

Más detalles

TEORÍA Y EJERCICIOS RESUELTOS DE COMBINATORIA Y PROBABILIDAD. Notas teóricas

TEORÍA Y EJERCICIOS RESUELTOS DE COMBINATORIA Y PROBABILIDAD. Notas teóricas MATEMÁTICAS º ESO TEORÍA Y EJERCICIOS RESUELTOS DE COMBINATORIA Y PROBABILIDAD Juan J. Pascual COMBINATORIA Y PROBABILIDAD Notas teóricas - Variaciones: Las variaciones son agrupaciones ordenadas de objetos

Más detalles

Postulados de probabilidad

Postulados de probabilidad Postulados de probabilidad Diagramas de Venn Es un diagrama para representar los espacios muestrales y los eventos. El espacio muestral se representa por medio de un rectángulo y los eventos por medio

Más detalles

Son los experimentos de los que podemos predecir el resultado antes de que se realicen.

Son los experimentos de los que podemos predecir el resultado antes de que se realicen. Probabilidad Experimentos deterministas Son los experimentos de los que podemos predecir el resultado antes de que se realicen. Ejemplo Si dejamos caer una piedra desde una ventana sabemos, sin lugar a

Más detalles

MATEMÁTICAS BÁSICAS PROBABILIDAD

MATEMÁTICAS BÁSICAS PROBABILIDAD MATEMÁTICAS BÁSICAS PROBABILIDAD Autora: Alejandra Sánchez Departamento de Matemáticas Sede Bogotá 10 de diciembre de 2013 Introducción a la Probabilidad Definición espacio muestral y eventos Definición

Más detalles

02 - Introducción a la teoría de probabilidad. Diego Andrés Alvarez Marín Profesor Asistente Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales

02 - Introducción a la teoría de probabilidad. Diego Andrés Alvarez Marín Profesor Asistente Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales 02 - Introducción a la teoría de probabilidad Diego Andrés Alvarez Marín Profesor Asistente Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales 1 Contenido Repaso de teoría de conjuntos Fenómenos determinísticos

Más detalles

TEORÍA DE CONJUNTOS.

TEORÍA DE CONJUNTOS. TEORÍA DE CONJUNTOS. NOCIÓN DE CONJUNTO: Concepto no definido del cual se tiene una idea subjetiva y se le asocian ciertos sinónimos tales como colección, agrupación o reunión de objetos abstractos o concretos.

Más detalles

Son los experimentos de los que podemos predecir el resultado antes de que se realicen.

Son los experimentos de los que podemos predecir el resultado antes de que se realicen. PROBABILIDAD Definición de probabilidad La probabilidad de un suceso es un número, comprendido entre 0 y 1, que indica las posibilidades que tiene de verificarse cuando se realiza un experimento aleatorio.

Más detalles

Capítulo 2. Teoría de valores extremos. 2.1 Introducción

Capítulo 2. Teoría de valores extremos. 2.1 Introducción Capítulo 2 Teoría de valores extremos 2.1 Introducción La teoría de valores extremos a emergido como una de las más importantes ramas de la estadística que se aplica a la ciencia en los últimos 50 años;

Más detalles

Matemáticas Discretas Enrique Muñoz de Cote INAOE. Permutaciones y Combinaciones

Matemáticas Discretas Enrique Muñoz de Cote INAOE. Permutaciones y Combinaciones Matemáticas Discretas Enrique Muñoz de Cote INAOE Permutaciones y Combinaciones Contenido Introducción Reglas de la suma y el producto Permutaciones Combinaciones Generación de permutaciones Teorema del

Más detalles

UNIDAD V TEORÍA DE CONJUNTOS. ISC. Claudia García Pérez

UNIDAD V TEORÍA DE CONJUNTOS.  ISC. Claudia García Pérez UNIDAD V TEORÍA DE CONJUNTOS ISC. Claudia García Pérez http://www.uaeh.edu.mx/virtual 1 PRESENTACIÓN La teoría de conjuntos es una parte de las matemáticas, también, es la teoría matemática dónde fundamentar

Más detalles

Matemáticas Discretas

Matemáticas Discretas Coordinación de Ciencias Computacionales - INAOE Matemáticas Discretas Cursos Propedéuticos 2011 Ciencias Computacionales INAOE Dr. Enrique Muñoz de Cote jemc@inaoep.mx http://ccc.inaoep.mx/~jemc Oficina

Más detalles

Taller 7 Matemáticas Discretas

Taller 7 Matemáticas Discretas Taller 7 Matemáticas Discretas 1. Pruebe que para todo entero n 1, alguno de los números π, 2π, 3π,..., nπ está dentro de 1/n de un entero. Más precisamente, existe entero J, 1 J n, y un entero N tal que

Más detalles

ESTADISTICA GENERAL. PROBABILIDADES Profesor: Celso Celso Gonzales

ESTADISTICA GENERAL. PROBABILIDADES Profesor: Celso Celso Gonzales ESTADISTICA GENERAL PROBABILIDADES Profesor: Celso Celso Gonzales OBJETIVOS Desarrollar la comprensión de los conceptos básicos de probabilidad. Definir que es probabilidad Definir los enfoques clasico,

Más detalles

Tema 5 Algunas distribuciones importantes

Tema 5 Algunas distribuciones importantes Algunas distribuciones importantes 1 Modelo Bernoulli Distribución Bernoulli Se llama experimento de Bernoulli a un experimento con las siguientes características: 1. Se realiza un experimento con dos

Más detalles

Unidad I. Teoría Básica de Probabilidad

Unidad I. Teoría Básica de Probabilidad Unidad I Teoría Básica de Probabilidad Última revisión: 15-mayo-2009 Elaboró: Ing. Víctor H. Alcalá-Octaviano Página 1 I.1 Conceptos matemáticos sobre la teoría de conjuntos I.1.1 Definición Un conjunto

Más detalles

Formulario. Estadística Administrativa. Módulo 1. Introducción al análisis estadístico

Formulario. Estadística Administrativa. Módulo 1. Introducción al análisis estadístico Formulario. Estadística Administrativa Módulo 1. Introducción al análisis estadístico Histogramas El número de intervalos de clase, k, se elige de tal forma que el valor 2 k sea menor (pero el valor más

Más detalles

Probabilidad y Estadística

Probabilidad y Estadística Probabilidad y Estadística Programa Probabilidad Teoría de conjuntos Diagramas de Venn Permutaciones y combinaciones Variables aleatorias y distribuciones Propiedades de distribuciones Funciones generadoras

Más detalles

LECTURA 10: NOCIONES DE PROBABILIDAD (PARTE I) DEFINICIONES BÁSICAS DE PROBABILIDAD. PROBABILIDAD Y ENFOQUES DE PROBABILIDAD

LECTURA 10: NOCIONES DE PROBABILIDAD (PARTE I) DEFINICIONES BÁSICAS DE PROBABILIDAD. PROBABILIDAD Y ENFOQUES DE PROBABILIDAD LECTURA 10: NOCIONES DE PROBABILIDAD (PARTE I) DEFINICIONES BÁSICAS DE PROBABILIDAD. PROBABILIDAD Y ENFOQUES DE PROBABILIDAD TEMA 20: DEFINICIONES BASICAS DE PROBABILIDAD 1. EXPERIMENTO Un experimento

Más detalles