1. Distribuciones de probabilidad de variable continua.
|
|
- María Antonia Maldonado Martin
- hace 6 años
- Vistas:
Transcripción
1 1. Distribuciones de probabilidad de variable continua. a. Definición de distribuciones de probabilidad de variable continua. o Distribución de probabilidad de variable continua = Idealización de una distribución estadística de variable continua. b. Función densidad o densidad de probabilidad. o Definición: función y = f(x), que delinea la idealización del histograma de una distribución estadística. o El significado geométrico del área comprendida entre el eje X y la función densidad de probabilidad y = f(x), darán lugar a las probabilidades. o Características: 1. Ha de ser f x 0, x R. 2. El área total bajo la curva, debe dar 1 (probabilidades normalizadas). c. Cálculo de probabilidades a partir de la función densidad de probabilidad. o Para hallar la probabilidad P a x b = área bajo la curva en [a, b]. o Las probabilidades de sucesos puntuales son cero (el área de la curva bajo un punto, es cero): P x = a = 0 o Por tanto, P a x b = P a < x < b. d. Parámetros. o La media (μ), y la desviación típica (σ), tienen los mismos significados que en las distribuciones estadísticas. 1. Media (μ): centro de gravedad de la distribución. 2. Desviación típica (σ): medida de la dispersión. e. Cálculo de la probabilidad a partir de la función de densidad y = f(x). o El cálculo exacto del área bajo la curva viene dada por la integral de la función. o En este curso, haremos un estudio de casos sencillos, que se puedan calcular sin necesidad de saber integrar. o Casos concretos: y = k. y = mx. Esquema T. 11. Distribuciones de variable continua (1º CC.SS.) Jesús C. Sastre 1
2 Ejemplo. 2. La distribución normal. a. Definición: la campana de Gauss, curva de Gauss o curva normal, es una función de probabilidad: o Continua. o Simétrica. o Cuyo máximo coincide con la media. b. Forma de la curva, según los valores de μ y σ. c. Situaciones en las que se utiliza la distribución normal. o Caracteres morfológicos de individuos (altura, peso ). o Caracteres fisiológicos (efectos de una misma dosis de fármaco sobre distintos individuos). o En general, toda característica que se obtenga como suma de muchos factores. d. Distribución de probabilidades bajo la curva normal. En una primera aproximación, el reparto de probabilidades en una distribución N(μ, σ) cualquiera, se realiza del siguiente modo: Esquema T. 11. Distribuciones de variable continua (1º CC.SS.) Jesús C. Sastre 2
3 Ejemplo. 3. Cálculo de probabilidades en distribuciones normales. Cuando los intervalos en los que se calculan las probabilidades distan un número entero de desviaciones típicas, es muy fácil hacer los cálculos (apartado anterior). Cuando los extremos de los intervalos no coinciden con estas distancias, necesitaremos más datos para calcular dichas probabilidades. En concreto, necesitaremos una tabla con las áreas bajo la curva normal N(0,1). a. Tabla de áreas bajo la curva normal N(0, 1). En la distribución N(0,1), a la variable se le suele representar por a letra z. La siguiente tabla nos da las P z k, k [0,4). Al conjunto de estas probabilidades se les llama φ(k). De esta forma, tenemos, por ejemplo: P z 0,37 = φ 0,37 = 0,6443 De la misma forma, conociendo una probabilidad, se puede hallar el valor de k asociado a ella. Esquema T. 11. Distribuciones de variable continua (1º CC.SS.) Jesús C. Sastre 3
4 b. Cálculo de probabilidades en una distribución N(0, 1). Aplicando la teoría de conjuntos, se calculan probabilidades, y mezclando unas y otras, se hallan las pedidas en el ejercicio concreto. Esquema T. 11. Distribuciones de variable continua (1º CC.SS.) Jesús C. Sastre 4
5 Ejemplo c. Cálculo de probabilidades en una distribución N(μ, σ). Si x es N(μ, σ), para calcular la probabilidad P[h < x < k] se procede del siguiente modo: h μ k μ P h < x < k = P[ < z < σ σ ] El cambio k k!μ σ se llama tipificación de la variable. La variable ya tipificada sigue una distribución N(0,1). NOTA: hemos llamado x a la variable de una distribución N(μ, σ) cualquiera, mientras que a la variable de la distribución N(0,1), se le llamará z. Ejemplo Esquema T. 11. Distribuciones de variable continua (1º CC.SS.) Jesús C. Sastre 5
6 4. La distribución binomial se aproxima a la normal. Para ciertos valores de 𝑛 y 𝑝, as distribuciones binomiales tienen un extraordinario parecido con las correspondientes distribuciones normales. En general, una binomial 𝐵(𝑛, 𝑝) se parece a una curva normal cuanto mayor es el producto 𝑛𝑝 (o 𝑛𝑞, si 𝑞 < 𝑝). Cuando 𝑛𝑝 y 𝑛𝑞 son ambos mayores que 3, la aproximación es bastante buena. Y si superan a 5, la aproximación es casi perfecta. Naturalmente, la curva normal a la cual se aproxima tiene la misma media y la misma desviación típica que la binomial, es decir: 𝜇 = 𝑛𝑝 𝜎= 𝑛𝑝𝑞 a. Regla práctica para calcular probabilidades mediante el paso de una binomial a una normal. Si 𝑥 es 𝐵(𝑛, 𝑝), y se parece mucho a 𝑥, 𝑁(𝑛𝑝, 𝑛𝑝𝑞), el cálculo de probabilidades de 𝑥 puede hacerse a partir de 𝑥 del siguiente modo: 𝑃 𝑥 = 𝑘 = 𝑃[𝑘 0,5 < 𝑥! < 𝑘 + 0,5] Es decir, a cada valor puntual de 𝑥 0,1,2,, 𝑘,, 𝑛 se le asocia en 𝑥 un intervalo centrado en 𝑘 y de radio 0,5. Es decir: 𝑃 𝑎 𝑥 < 𝑏 = 𝑃[𝑎 0,5 < 𝑥! < 𝑏 0,5] 𝑃 𝑎 < 𝑥 𝑏 = 𝑃[𝑎 + 0,5 < 𝑥! < 𝑏 + 0,5] 𝑃 𝑎 < 𝑥 = 𝑃[𝑎 + 0,5 < 𝑥! ] Ejemplo Esquema T. 11. Distribuciones de variable continua (1º CC.SS.) Jesús C. Sastre 6
1º CC.SS. Resumen tema 10. Distribuciones de probabilidad de variable discreta. La binomial.
1. CÁLCULO DE PROBABILIDADES. a. Suceso aleatorio. Aquél que depende del azar, es decir, que no se puede prever. Para estudiar estos sucesos, es necesario hacerlo a partir de la experiencia. nº de veces
Más detallesMuchas variables aleatorias continuas presentan una función de densidad cuya gráfica tiene forma de campana.
Página 1 de 7 DISTRIBUCIÓN NORMAL o campana de Gauss-Laplace Esta distribución es frecuentemente utilizada en las aplicaciones estadísticas. Su propio nombre indica su extendida utilización, justificada
Más detallesVARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS 1º Bto. CC.SS.
VARIABLE ALEATORIA CONTINUA VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS º Bto. CC.SS. Una variable aleatoria es continua si puede tomar, al menos teóricamente, todos los valores comprendidos en un cierto intervalo
Más detallesTEMA 2: DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
TEMA 2: DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD A partir de un experimento aleatorio cualquiera, se obtiene su espacio muestral E. Se llama variable aleatoria a una ley (o función) que a cada elemento del espacio
Más detallesMATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CC. SS. I
DISTRIBUCIÓN NORMAL Carl Friedrich Gauss (1777-1855), físico y matemático alemán, uno de los pioneros en el estudio de las propiedades y utilidad de la curva normal. MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CC. SS.
Más detallesIntegral definida. dx es diferencial de x, e indica cuál es la variable de la función que se integra.
Integral definida Integral definida Dada una función f(x) y un intervalo [a,b], la integral definida es igual al área limitada entre la gráfica de f(x), el eje de abscisas, y las rectas verticales x =
Más detallesINTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS ORIENTACIONES (TEMA Nº 7)
TEMA Nº 7 DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD OBJETIVOS DE APRENDIZAJE: Conocer las características de la distribución normal como distribución de probabilidad de una variable y la aproximación de
Más detallesDISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD Se llama variable aleatoria a toda función que asocia a cada elemento del espacio muestral E un número real. Una variable aleatoria discreta es aquella que sólo puede tomar
Más detalles1. Crecimiento de una función en un intervalo.
1. Crecimiento de una función en un intervalo. Definición: Se llama Tasa de Variación Media de una función 𝑦 = 𝑓(𝑥) en un intervalo [𝑎, 𝑏] al cociente: 𝑇. 𝑉. 𝑀. [𝑎, 𝑏] = 𝑓 𝑏 𝑓(𝑎) 𝑏 𝑎 También se puede expresar
Más detallesTEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL. Paloma Páez de la Cadena Universidad Autónoma de Madrid
TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL Paloma Páez de la Cadena Universidad Autónoma de Madrid Estadística Inferencial Métodos para obtener conclusiones válidas para toda la población a partir del estudio de una muestra.
Más detalles( ) DISTRIBUCIÓN UNIFORME (o rectangular) 1 b a. para x > b DISTRIBUCIÓN DE CAUCHY. x ) DISTRIBUCIÓN EXPONENCIAL. α α 2 DISTRIBUCIÓN DE LAPLACE
Estudiamos algunos ejemplos de distribuciones de variables aleatorias continuas. De ellas merecen especial mención las derivadas de la distribución normal (χ, t de Student y F de Snedecor), por su importancia
Más detallesExamen de Estadística
Examen de Estadística Grado en Ingeniería de Telecomunicación 28 de Mayo de 25 Cuestiones solución h 45m C.5 puntos). Una variable aleatoria X mide el número de incendios provocados en Almería a lo largo
Más detallesEl modelo de la curva normal. Concepto y aplicaciones
Métodos de Investigación en Educación 1º Psicopedagogía Grupo Mañana Curso 2009-2010 2010 MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN EDUCACIÓN Tema 7 El modelo de la curva normal. Concepto y aplicaciones Objetivos Comprender
Más detallesTema 6. Variables aleatorias continuas. Distribución Normal
Tema 6. Variables aleatorias continuas. Distribución Normal Indice 1. Distribuciones de probabilidad continuas.... 2 2. Distribución Normal... 5 2.1. Distribución Normal estándar N(0,1).... 5 2.1.1 Utilización
Más detallesDistribuciones de probabilidad
Distribuciones de probabilidad 1. Variable aleatoria Una variable aleatoria X es una función que asocia a cada elemento del espacio muestral E un número real: X: E Ejemplo: Consideremos el experimento
Más detallesEstadística Grupo V. Tema 10: Modelos de Probabilidad
Estadística Grupo V Tema 10: Modelos de Probabilidad Algunos modelos de distribuciones de v.a. Hay variables aleatorias que aparecen con frecuencia en las Ciencias Sociales y Económicas. Experimentos dicotómicos
Más detalles7. Distribución normal
7. Distribución normal Sin duda, la distribución continua de probabilidad más importante, por la frecuencia con que se encuentra y por sus aplicaciones teóricas, es la distribución normal, gaussiana o
Más detallesTema 4: Modelos probabilísticos
Tema 4: Modelos probabilísticos 1. Variables aleatorias: a) Concepto. b) Variables discretas y continuas. c) Función de probabilidad (densidad) y función de distribución. d) Media y varianza de una variable
Más detallesObjetivo: Comprender la diferencia entre valor esperado, varianza y desviación estándar. Poner en práctica el teorema de Chebyshev
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Sesión MODELOS ANALÍTICOS DE FENÓMENOS ALEATORIOS CONTINUOS. Definición de variable aleatoria continua. Función de densidad y acumulatíva. Valor esperado, varianza y desviación
Más detallesDistribuciones de Probabilidad
Distribuciones de Probabilidad Parte 3: La Distribución Normal La campana de Gauss La campana de Gauss, curva de Gauss o curva normales una función de probabilidad continua, simétrica, cuyo máximo coincide
Más detallesLa distribución normal
La Distribución Normal Es una distribución continua que posee, entre otras, las propiedades siguientes: Su representación gráfica tiene forma de campana ( campana de Gauss ) -6-4 -2 0 2 4 6 2 4 6 8 10
Más detallesTema 13: Distribuciones de probabilidad. Estadística
Tema 13: Distribuciones de probabilidad. Estadística 1. Variable aleatoria Una variable aleatoria es una función que asocia a cada elemento del espacio muestral, de un experimento aleatorio, un número
Más detallesDefinición de probabilidad
Tema 5: LA DISTRIBUCIÓN NORMAL 1. INTRODUCCIÓN A LA PROBABILIDAD: Definición de probabilidad Repaso de propiedades de conjuntos (Leyes de Morgan) Probabilidad condicionada Teorema de la probabilidad total
Más detallesTEMA 7 EL MODELO DE LA CURVA NORMAL. CONCEPTO Y APLICACIONES
TEMA 7 EL MODELO DE LA CURVA NORMAL. CONCEPTO Y APLICACIONES 1. Puntuaciones diferenciales y puntuaciones típicas 2. La curva normal 3. Cálculo de áreas bajo la curva normal 3.1. Caso 1: Cálculo del número
Más detallesb. En aumento (disminución) porcentual del r%, el índice de variación es
1. Aumentos y disminuciones porcentuales. a. Índice de variación: es el número por el que hay que multiplicar la cantidad inicial para obtener la cantidad final. b. En aumento (disminución) porcentual
Más detallesTema 6. Variables aleatorias continuas
Tema 6. Variables aleatorias continuas Resumen del tema 6.1. Definición de variable aleatoria continua Identificación de una variable aleatoria continua X: es preciso conocer su función de densidad, f(x),
Más detallesUnidad IV. Una variable aleatoria X es continua si su función de distribución es una función continua.
Unidad IV Distribuciones de Probabilidad Continuas 4.1. Definición de variable aleatoria continúa. Una variable aleatoria X es continua si su función de distribución es una función continua. En la práctica,
Más detallesDOCUMENTO 3: DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DE V. A. CONTINUA: LA DISTRIBUCIÓN NORMAL
DOCUMENTO 3: DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DE V. A. CONTINUA: LA DISTRIBUCIÓN NORMAL 3.1 INTRODUCCIÓN Como ya sabes, una distribución de probabilidad es un modelo matemático que nos ayuda a explicar los
Más detallesTema 6: Modelos probabilísticos
Tema 6: Modelos probabilísticos 1. Variables aleatorias: a) Concepto. b) Variables discretas y continuas. c) Función de probabilidad (densidad) y función de distribución. d) Media y varianza de una variable
Más detallesTasa de variación. Tasa de variación media
Tasa de variación Consideremos una función y = f(x) y consideremos dos puntos próximos sobre el eje de abscisas "a" y "a+h", siendo "h" un número real que corresponde al incremento de x (Δx). Se llama
Más detallesProblemario de Cálculo Diferencial de Varias Variables. María José Arroyo, Shirley Bromberg y Patricia Saavedra
Problemario de Cálculo Diferencial de Varias Variables María José Arroyo, Shirley Bromberg y Patricia Saavedra 26 de junio de 2007 Capítulo 1 Introducción a la Geometría Vectorial 1.1 Objetivos El estudiante
Más detallesMATEMÁTICAS 2º BACH CC y TECN INTEGRAL DEFINIDA
1. APROXIMACIÓN DE ÁREAS BAJO UNA CURVA Hay infinidad de funciones extraídas del mundo real (científico, económico, física )para las cuales tiene especial relevancia calcular el área bajo su gráfica. Vamos
Más detallesAlgunas Distribuciones Continuas de Probabilidad. UCR ECCI CI-1352 Probabilidad y Estadística Prof. M.Sc. Kryscia Daviana Ramírez Benavides
Algunas Distribuciones Continuas de Probabilidad UCR ECCI CI-1352 Probabilidad y Estadística Prof. M.Sc. Kryscia Daviana Ramírez Benavides Introducción El comportamiento de una variable aleatoria queda
Más detalles1. La Distribución Normal
1. La Distribución Normal Los espacios muestrales continuos y las variables aleatorias continuas se presentan siempre que se manejan cantidades que se miden en una escala continua; por ejemplo, cuando
Más detallesTEMA 4 P (X = 1) = 0,4 P (X = 2) = 0,6 P (Y = 3) = 0,7 P (Y = 9) = 0,3
TEMA 4. Dada una v.a. bivariante cua distribución de probabilidad es: P (, ) 4, P (, ), P (, ) 4 a) Obtener la distribución de probabilidad marginal de la v.a. X. b) Obtener la distribución de probabilidad
Más detallesÁrea entre curvas. Ejercicios resueltos. 1. Calcular el área limitada por la curva y = x 2 5x + 6 y la recta y = 2x.
Área entre curvas Ejercicios resueltos 1. Calcular el área limitada por la curva y = x 2 5x + 6 y la recta y = 2x. En primer lugar hallamos los puntos de corte de las dos funciones para conocer los límites
Más detalles0.1. Métodos de integración
0.. Métodos de integración 0... Integración de fracciones racionales definición 0... Fracción racional. Una fracción racional es una función de la forma: f(x) p(x), x D f, donde p(x) y son polinomios con
Más detallesJUEGO DE BASKETBALL. Repaso de Distribuciones de Probabilidad Discretas y Continuas
JUEGO DE BASKETBALL Repaso de Distribuciones de Probabilidad Discretas y Continuas PREGUNTA #1 Qué es una variable aleatoria uniforme discreta? Cómo es su distribución? Qué es una variable aleatoria uniforme
Más detalles6.3. Distribuciones continuas
144 Bioestadística: Métodos y Aplicaciones Solución: Si consideramos la v.a. X que contabiliza el número de personas que padecen la enfermedad, es claro que sigue un modelo binomial, pero que puede ser
Más detallesDivisión algebraica I (Método de Horner)
División algebraica I (Método de Horner) División por Horner: División no algebraica de polinomios Esta división exige condiciones especiales: a. Aplicamos el método de Horner con el ordenamiento de los
Más detallesFACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD CARRERA DE TECNOLOGÍA MÉDICA ASIGNATURA: BIOESTADÍSTICA
PROGRAMA FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD CARRERA DE TECNOLOGÍA MÉDICA ASIGNATURA: BIOESTADÍSTICA PROFESOR ENCARGADO DOCENTES : Sergio Vargas Jarmet : Sergio Vargas Jarmet IDENTIFICACION DE LA ASIGNATURA
Más detalles1.-Tasa de variación.-
TEMA 3: DERIVADAS 1.-Tasa de variación.- Consideremos una función y = f(x) y consideremos dos puntos próximos sobre el eje de abscisas "a" y "a+h", siendo "h" un número real que corresponde al incremento
Más detallesTema 4: Variables Aleatorias
Tema 4: Variables Aleatorias Estadística. 4 o Curso. Licenciatura en Ciencias Ambientales Licenciatura en Ciencias Ambientales (4 o Curso) Tema 4: Variables Aleatorias Curso 2009-2010 1 / 10 Índice 1 Concepto
Más detallesModelos de distribuciones discretas y continuas
Tema 6 Modelos de distribuciones discretas y continuas 6.1. Modelos de distribuciones discretas 6.1.1. Distribución uniforme sobre n puntos Definición 6.1.2 Se dice que una v.a. X sigue una distribución
Más detallesObjetivos. Conjuntos numéricos. Funciones reales de una variable real. Límites de funciones. Continuidad de funciones. Derivabilidad.
TEMA 1 Objetivos. Conjuntos numéricos. Funciones reales de una variable real. Límites de funciones. Continuidad de funciones. Derivabilidad. Propiedades de las funciones derivables. Polinomio de Taylor.
Más detallesExperimento de lanzar 3 monedas al aire. Denominando por (C) a Cara y (X) a Cruz, el espacio muestral será: Ω={CCC,CCX,CXC,XCC,CXX,XCX,XXC,XXX}
1 Tema 3 : Variable Aleatoria Unidimensional 3.1. Concepto de variable aleatoria Se llama variable aleatoria (v.a.) a toda aplicación que asocia a cada elemento del espacio muestral (Ω) de un experimento,
Más detallesDISTRIBUCIÓN NORMAL. Modelo matemático: f ( x ) = σ 2 π
DISTRIBUCIÓN NORMAL. Es la más importante de las distribuciones teóricas, es también conocida con los nombres de curva normal y curva de Gauss. De Moivre publico en 1773 su trabajo sobre la curva normal
Más detallesCapítulo. Distribución de probabilidad normal. Pearson Prentice Hall. All rights reserved
Capítulo 37 Distribución de probabilidad normal 2010 Pearson Prentice Hall. All rights 2010 reserved Pearson Prentice Hall. All rights reserved La distribución de probabilidad uniforme Hasta ahora hemos
Más detallesPROBLEMAS DE INTEGRALES INDEFINIDAS
PROBLEMAS DE INTEGRALES INDEFINIDAS Integración por partes. Mediante la integración por partes, hallar una primitiva de la función y = Ln (1 + x) Calcular una primitiva de una función, es hallar su
Más detallesVariables aleatorias. Tema Introducción Variable aleatoria. Contenido
Tema 4 Variables aleatorias En este tema se introduce el concepto de variable aleatoria y se estudian los distintos tipos de variables aleatorias a un nivel muy general, lo que nos permitirá manejar los
Más detallesACTIVIDAD 2: La distribución Normal
Actividad 2: La distribución Normal ACTIVIDAD 2: La distribución Normal CASO 2-1: CLASE DE BIOLOGÍA El Dr. Saigí es profesor de Biología en una prestigiosa universidad. Está preparando una clase en la
Más detallesTema 5. Variables Aleatorias
Tema 5. Variables Aleatorias Presentación y Objetivos. En este tema se estudia el concepto básico de Variable Aleatoria así como diversas funciones fundamentales en su desarrollo. Es un concepto clave,
Más detallesLímites y continuidad de funciones reales de variable real
Límites y continuidad de funciones reales de variable real Álvarez S., Caballero M.V. y Sánchez M. a M. salvarez@um.es, m.victori@um.es, marvega@um.es Índice 1. Definiciones 3 2. Herramientas 10 2.1. Funciones
Más detallesFLORIDA Secundaria. 1º BACH MATEMÁTICAS CCSS -1- BLOQUE ESTADÍSTICA: ESTADÍSTICA VARIABLE UNIDIMENSIONAL. Estadística variable unidimensional
FLORIDA Secundaria. 1º BACH MATEMÁTICAS CCSS -1- Estadística variable unidimensional 1. Conceptos de Estadística 2. Distribución de frecuencias 2.1. Tablas de valores con variables continuas 3. Parámetros
Más detallesEJERCICIOS RESUELTOS DE CÁLCULO DE ÁREAS POR INTEGRACIÓN
EJERCICIOS RESUELTOS DE CÁLCULO DE ÁREAS POR INTEGRACIÓN.- Calcular el área encerrada por la función: y = 9, el eje OX, y las rectas = f 9 Se trata de un triángulo de base y altura 9 9 El área sombreada
Más detalles1. Halla el perímetro y el área de las siguientes figuras planas. 28 cm
Colegio Santo Ángel de la Guarda Matemáticas, º ESO. Curso 010-011 GEOMETRÍ PLN. Ejercicios resueltos. 1. Halla el perímetro y el área de las siguientes figuras planas. a) c= 7 cm a b= 3 cm Hallamos la
Más detallesLA DISTRIBUCIÓN NORMAL
LA DISTRIBUCIÓN NORMAL En estadística y probabilidad se llama distribución normal, distribución de Gauss o distribución gaussiana, a una de las distribuciones de probabilidad que con más frecuencia aparece
Más detallesUna aplicación de las sucesiones consiste en representar sumas in nitas. Dicho brevemente, si fa n g es una sucesión, entonces
Parte III Series Una aplicación de las sucesiones consiste en representar sumas in nitas. Dicho brevemente, si fa n g es una sucesión, entonces a n = a a a : : : a n : : : es una serie. Los números a ;
Más detallesUnidad Temática 3: Probabilidad y Variables Aleatorias
Unidad Temática 3: Probabilidad y Variables Aleatorias 1) Qué entiende por probabilidad? Cómo lo relaciona con los Sistemas de Comunicaciones? Probabilidad - Definiciones Experimento aleatorio: Un experimento
Más detalles1º BCNySyT Distribuciones binomial y normal Excel
1º BCNySyT - 14. Distribuciones binomial y normal Excel PASO A PASO 1. Calcula los parámetros de la variable aleatoria número de hijas y haz el diagrama de barras de frecuencias relativas. Número de hijas:
Más detallesMATEMÁTICAS PARA LAS CIENCIAS SOCIALES Y DE LA SALUD
PRUEBA DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD MAYORES PRUEBA ESPECÍFICA PRUEBA 2011 MATEMÁTICAS PARA LAS CIENCIAS SOCIALES Y DE PRUEBA SOLUCIONARIO Aclaraciones previas Tiempo de duración de la prueba: 1 hora Contesta
Más detallesESTADÍSTICA INFERENCIAL. Sesión 6: Distribuciones de probabilidad para variables aleatorias continuas
ESTADÍSTICA INFERENCIAL Sesión 6: Distribuciones de probabilidad para variables aleatorias continuas Contextualización Las variables aleatorias discretas son aquellas que toman estrictamente valores enteros,
Más detallesEstadística y Probabilidad
La universidad Católica de Loja Estadística y Probabilidad ESCUELA DE ELECTRÓNICA Y TELECOMUNICACIONES Paralelo C Nombre: Milner Estalin Cumbicus Jiménez. Docente a Cargo: Ing. Patricio Puchaicela. Ensayo
Más detallesANEXO.- DISTRIBUCIÓN BINOMIAL. DISTRIBUCIÓN NORMAL
ANEXO.- DISTRIBUCIÓN BINOMIAL. DISTRIBUCIÓN NORMAL. VARIABLES ALEATORIAS Consideremos el experimento de lanzar 3 monedas. Tenemos que su espacio muestral es E CCC, CCX, CXC, XCC, CXX, XCX, XXC, XXX Donde
Más detallesVariable Aleatoria Continua. Principales Distribuciones
Variable Aleatoria Continua. Definición de v. a. continua Función de Densidad Función de Distribución Características de las v.a. continuas continuas Ejercicios Definición de v. a. continua Las variables
Más detallesESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL
ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL 0. REPASO DE ESTADÍSTICA La estadística es la parte de las Matemática que estudia los fenómenos que se prestan a cuantificación, que generan conjunto de datos. La misión del estadístico
Más detalles1. Hallar la media de metros cúbicos consumidos por mes.
ESTADISTICA Y SUS APLICACIONES EN CIENCIAS SOCIALES. Primer parcial 206 / Montevideo, 2 de mayo de 206. Nombre: C.I.: El tiempo previsto para realizar el parcial es de 2 horas. El total es de 40 puntos
Más detallesPRUEBA DE ACCESO (LOGSE) UNIVERSIDAD DE VALENCIA JUNIO (RESUELTOS por Antonio Menguiano)
I.E.S. CSTELR BDJOZ. Menguiano PRUEB DE CCESO (LOGSE) UNIVERSIDD DE VLENCI JUNIO (RESUELTOS por ntonio Menguiano) MTEMÁTICS II Tiempo máimo: horas Se elegirá el Ejercicio o el B, del que sólo se harán
Más detallesFÍSICA GENERAL. Guía de laboratorio 03: Principio de Arquímedes
FÍSICA GENERAL Guía de laboratorio 03: Principio de Arquímedes I. LOGROS ESPERADOS a) Mide la fuerza de empuje sobre un cuerpo sumergido en agua. b) Obtiene la densidad del fluido utilizando el principio
Más detallesRESUMEN INFORMATIVO PROGRAMACIÓN DIDÁCTICA CURSO 2015 /2016 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CCSS
RESUMEN INFORMATIVO PROGRAMACIÓN DIDÁCTICA CURSO 2015 /2016 DEPARTAMENTO: MATEMÁTICAS MATERIA: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CCSS CURSO:1º BACH SECUENCIACIÓN DE CONTENIDOS Resolución de problemas - Algunos
Más detallesModelos de probabilidad. Modelos de probabilidad. Modelos de probabilidad. Proceso de Bernoulli. Objetivos del tema:
Modelos de probabilidad Modelos de probabilidad Distribución de Bernoulli Distribución Binomial Distribución de Poisson Distribución Exponencial Objetivos del tema: Al final del tema el alumno será capaz
Más detallesDIEGO ENRIQUE MESA PLAZAS*
Informe de los Análisis Estadísticos sobre el Estado Visual de Pacientes Atendidos en el Instituto de Investigaciones Optométricas de la Universidad de La Salle, Durante los Años 1981,1982 y 1983 DIEGO
Más detallesLECTURA 01: LA DISTRIBUCIÓN NORMAL GENERAL. LA DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR (PARTE I). TEMA 1: LA DISTRIBUCION NORMAL GENERAL.
LECTURA 1: LA DISTRIBUCIÓN NORMAL GENERAL LA DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR (PARTE I) TEMA 1: LA DISTRIBUCION NORMAL GENERAL PROPIEDADES 1 INTRODUCCION La distribución de probabilidad continua más importante
Más detallesLECTURA 03: DISTRIBUCIÓN T STUDENT Y DISTRIBUCIÓN CHICUADRADO TEMA 6: DISTRIBUCION T STUDENT. MANEJO DE TABLAS ESTADISTICAS.
LECTURA 3: DISTRIBUCIÓN T STUDENT Y DISTRIBUCIÓN CHICUADRADO TEMA 6: DISTRIBUCION T STUDENT MANEJO DE TABLAS ESTADISTICAS 1 INTRODUCCION Se dice que una variable aleatoria T tiene una distribución t de
Más detallesLa Distribución Normal. La Distribución Normal. Características de la distribución de probabilidad normal
La Distribución Normal La Distribución Normal Características de la distribución de probabilidad normal La familia de la distribución de probabilidad normal La distribución normal estándar Áreas bajo la
Más detallesLamberto Cortázar Vinuesa 2015
httpmatematicas-tic.wikispaces.com Lamberto Cortázar Vinuesa 05 httpalumnosdelamberto.wikispaces.com Integral indefinida Idea y conceptos Acabamos de aprender a derivar funciones Derivando = Derivando
Más detallesPROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2001 MATEMÁTICAS II TEMA 5: INTEGRALES
PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS II TEMA 5: INTEGRALES Junio, Ejercicio, Opción A Junio, Ejercicio, Opción B Reserva, Ejercicio, Opción A Reserva, Ejercicio, Opción B Reserva, Ejercicio,
Más detallesEjemplos y ejercicios de. Estadística Descriptiva. yanálisis de Datos. 2 Descripción estadística de una variable. Ejemplos y ejercicios.
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y ANÁLISIS DE DATOS Ejemplos y ejercicios de Estadística Descriptiva yanálisis de Datos Diplomatura en Estadística Curso 007/08 Descripción estadística de una variable. Ejemplos
Más detallesResumen teórico de los principales conceptos estadísticos
Temas de Estadística Práctica Antonio Roldán Martínez Proyecto http://www.hojamat.es/ Tema 6: Distribuciones estadísticas teóricas Resumen teórico Resumen teórico de los principales conceptos estadísticos
Más detallesCurso Práctico de Bioestadística Con Herramientas De Excel
Curso Práctico de Bioestadística Con Herramientas De Excel Fabrizio Marcillo Morla MBA barcillo@gmail.com (593-9) 4194239 Otras Publicaciones del mismo autor en Repositorio ESPOL Fabrizio Marcillo Morla
Más detallesSe desea estudiar el comportamiento de una función a medida independiente x se aproxima a un valor específico.
Tema: Límites de las funciones Objetivos: Comprender el concepto de límite de una función y las propiedades de los límites. Calcular el límite de una función algebraica utilizando las propiedades de los
Más detallesINTEGRALES. EL PROBLEMA DEL ÁREA III
INTEGRALES. EL PROBLEMA DEL ÁREA III En esta relación de ejercicios vamos a aplicar el concepto de integral definida para calcular el área limitado por gráficas de funciones. Recuerda que para realizar
Más detallesCálculo y EstadísTICa. Primer Semestre.
Cálculo y EstadísTICa. Primer Semestre. EstadísTICa Curso Primero Graduado en Geomática y Topografía Escuela Técnica Superior de Ingenieros en Topografía, Geodesia y Cartografía. Universidad Politécnica
Más detallesGuía del Capítulo 3. SISTEMAS DE PARTÍCULAS. A un sistema particulado se le efectúa un análisis por tamizado dando los siguientes resultados:
Guía del Capítulo 3. SISTEMAS DE PARTÍCULAS Problema 3.1 A un sistema particulado se le efectúa un análisis por tamizado dando los siguientes resultados: Mallas Tyler Masa (g) -28 +35 5-35 +48 8-48 +65
Más detallesCOLEGIO INTERNACIONAL SEK ALBORÁN. Middle Years Programme [PROGRAMA DE AÑOS INTERMEDIOS] CURSO ACADÉMICO
COLEGIO INTERNACIONAL SEK ALBORÁN Departamento de MATEMÁTICAS Middle Years Programme [PROGRAMA DE AÑOS INTERMEDIOS] CURSO ACADÉMICO 2012-2013 2º ESO Apuntes de estadística y probabilidad 3. ESTADÍSTICA.
Más detallesPRIMITIVAS E INTEGRAL DEFINIDA Ejercicios de selectividad
PRIMITIVAS E INTEGRAL DEFINIDA Ejercicios de selectividad Sea f : R R la función definida por f() = e /. (a) En qué punto de la gráfica de f la recta tangente a ésta pasa por el origen de coordenadas?
Más detallesBOLETÍN DE EJERCICIOS: PROGRAMACIÓN EN C++ Ejercicio 1.- escribir un programa que calcule el factorial de un número:
Ejercicio 1.- escribir un programa que calcule el factorial de un número: Ejercicio 2.- determinar si un número es primo: Ejercicio 3.- escribir un programa que calcule la velocidad de un cuerpo sabiendo
Más detallesMATEMÁTICAS - 1º BACHILLERATO CCSS - DISTRIBUCIÓN NORMAL ˆ EJERCICIO 42. (a) P (X > 215) = P ( )
MATEMÁTICAS - 1º BACHILLERATO CCSS - DISTRIBUCIÓN NORMAL ˆ EJERCICIO 0 Supón que en cierta población pediátrica, la presión sistólica de la sangre en reposo se distribuye normalmente con media de 11 mm
Más detallesIdea de Derivada. Tasa de variación media e instantánea
TEMA 6. Derivadas Nombre CURSO: BACH CCSS Idea de Derivada. Tasa de variación media e instantánea.- La variación de la altura de un niño con el paso de los años, se recoge en la guiente tabla: Edad (años)
Más detallesVariables aleatorias
Ejemplo: Suponga que un restaurant ofrecerá una comida gratis al primer cliente que llegue que cumpla años ese día. Cuánto tiene que esperar el restaurant para que la primera persona cumpliendo años aparezca?
Más detallesTEMA 5.- DERIVADAS. Tasa de variación. Consideremos una función y = f(x) y consideremos dos puntos próximos
TEMA 5.- DERIVADAS Tasa de variación Consideremos una función y = f(x) y consideremos dos puntos próximos sobre el eje de abscisas "a" y "a+h", siendo "h" un número real que corresponde al incremento de
Más detallesVARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS
VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS El zoo binomial: las probabilidades en la distribución binomial. Tutorial 5, sección 2 X = número de éxitos al repetir n veces un experimento con probabilidaf de éxito p
Más detallesLA DISTRIBUCIÓN NORMAL, LA CALCULADORA Y LAS NUEVAS TECNOLOGÍAS
LA DISTRIBUCIÓN NORMAL, LA CALCULADORA Y LAS NUEVAS TECNOLOGÍAS SIGMA 27 Abel Martín (*) - Rosana Álvarez García (**) La distribución Normal tiene numerosas aplicaciones en el campo de la Probabilidad
Más detallesTema 11: Integral definida. Aplicaciones al cálculo de áreas
Tema 11: Integral definida. Aplicaciones al cálculo de áreas 1. Introducción Las integrales nos van a permitir calcular áreas de figuras no geométricas. En nuestro caso, nos limitaremos a calcular el área
Más detallesTécnicas Cuantitativas para el Management y los Negocios I
Técnicas Cuantitativas para el Management y los Negocios I Licenciado en Administración Módulo II: ESTADÍSTICA INFERENCIAL Contenidos Módulo II Unidad 4. Probabilidad Conceptos básicos de probabilidad:
Más detallesEstadística para la toma de decisiones
Estadística para la toma de decisiones ESTADÍSTICA PARA LA TOMA DE DECISIONES. 1 Sesión No. 7 Nombre: Distribuciones de probabilidad para variables continúas. Objetivo Al término de la sesión el estudiante
Más detallesProbabilidades: Variables aleatorias continuas. Estadística Prof. Tamara Burdisso
Probabilidades: Variables aleatorias continuas Variable aleatoria continua Una v. a. es continua si puede tomar cualquier valor numérico en un intervalo o conjuntos de intervalos de la recta numérica.
Más detalles