04 Funciones de masa de probabilidad discretas. Contenido. Sobre la selección de las FMPs/FDPs. FMP de Bernoulli
|
|
- Felisa Redondo Fidalgo
- hace 6 años
- Vistas:
Transcripción
1 04 Funciones de masa de probabilidad discretas Diego Andrés Alvarez Marín Profesor Asistente Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales FMPs Bernoulli FMPs binomial FMPs Poisson FMP geométrica Contenido 1 2 Sobre la selección de las FMPs/FDPs La elección de una FMP/FDP para representar un fenómeno de interés práctico debe estar motivada tanto por la compresión de la naturaleza del fenómeno en sí, como por la posible verificación de la FMP/FDP seleccionada a través de la evidencia empírica. FMP de Bernoulli El espacio muestral está compuesto por dos sucesos mutuamente excluyentes y exhaustivos: Ω = {éxito, fracaso} Ejemplos: La muestra de material satisface las especificaciones? El vehículo dobla a la izquierda? o no. Falla una estructura ante ciertas condiciones? 3 4
2 FMP de Bernoulli La variable aleatoria de Bernoulli es: Valor esperado: FMP de Bernoulli Varianza: Y la FMP de Bernoulli es: la varianza es máxima cuanto p = FMP de Bernoulli Una realización de una FMP de Bernoulli se llama experimento de Bernoulli. FDP de Bernoulli en MS EXCEL/MATLAB Utilice binomial FMP con n=1 Cuando se realizan varios experimentos de Bernoulli y estos son mutuamente independientes y cuando la probabilidad de éxito no cambia, se le llama a la sucesión de experimentos ensayos de Bernoulli (Bernoulli trial). 7 8
3 Ejemplo FMP Bernoulli FMP Binomial X~B(n,p) Consideremos n ensayos de Bernoulli, mutuamente independientes, tal que: p es la probabilidad de éxito (u ocurrencia) 9 1-p es la probabilidad de fracaso (no ocurrencia) es constante. Si X es la variable aleatoria que representa el número de éxitos en n ensayos, el interés está entonces en determinar la probabilidad de obtener exactamente X(ω)=x éxitos durante los n ensayos. 10 FMP Binomial X~B(n,p) La probabilidad de tener en n ensayos x éxitos consecutivos seguidos de n-x fracasos consecutivos es: FMP Binomial X~B(n,p) Tomando el número de combinaciones de n objetos tomando x a la vez se obtiene: La probabilidad de obtener exactamente x éxitos y n-x fracasos en cualquier otro orden es la misma, puesto que los factores p y 1-p se ordenan de acuerdo con el orden particular. Recuerde que la combinatoria está dada por: La FDA Binomial es entonces: 11 12
4 FMP Binomial X~B(n,p) Momentos de la FMP Binomial Media: Media cuadrática: Varianza: FMP Binomial vs FMP Bernoulli Aplicaciones de la FMP Binomial La FMP Binomial se reduce a la FMP Bernoulli cuando n=1: 15 Control de calidad: un proceso de manufactura produce un determinado producto en el que algunas unidades se encuentran defectuosas. Si la proporción de unidades defectuosas producidas en este proceso es constante durante un periodo razonable y si como procedimiento de rutina, se seleccionan aleatoriamente un número determinado de unidades, entonces las suposiciones de probabilidad con respecto al número de artículos defectuosos puede hacerse mediante el empleo de la FMP binomial 16
5 Aplicaciones de la FMP Binomial Publicidad: si la probabilidad de venta es contstante para todas las personas, la FDP binomial es adecuada, puesto que las personas tienen un criterio independiente para comprar. Construcción: de 5 cilindros de concreto se extraen dos que no cumplen con los requerimientos... FMP Binomial con MATLAB y = binocdf(x,n,p); = F X y = binopdf(x,n,p); = p X x = binoinv(y,n,p); (-1) = F X [m,v] = binostat(n,p); = media y varianza FMP Binomial con MS EXCEL y = DIST.BINOM(x;n;p;VERDADERO); = F X y = DIST.BINOM(x;n;p;FALSO); = p X x = BINOM.CRIT(n;p;y); (-1) = F X Aplicaciones de la FMP Binomial Tránsito: de 5 vehículos observados, cual es la probabilidad que dos giren a la derecha? Hidrología: en una sucesión de 30 años, la probabilidad de ocurrencia o no de un caudal mayor que la capacidad de un vertedero es p. Suponiendo que las magnitudes del caudal annual máximo son independientes y que la probabilidad p de una ocurrencia en cualquier año no cambia a través de lo años, determine
6 Ejemplo 1 FMP Binomial Suponga que todos los días se ensayan 15 cilindros de concreto. La probabilidad que el cilindro no cumpla con las especificaciones es del 5%. La interventoría ha decidido detener la construcción cada vez que una muestra de 15 unidades tenga dos o mas defectuosas. Cuál es la probabilidad de que, en cualquier día, la construcción se detenga? Tenga en cuenta que la prueba de los cilindros constituyen un conjunto de ensayos independientes Ejemplo 2 FMP Binomial Observe que en promedio estarán defectuosos en la muestra de 15 unidades En una rifa, se sabe que la probabilidad que una persona compre una boleta es del 5%. Si ofrezco a 15 personas el bono, cuál es la probabilidad de que por lo menos dos de ellas compren el bono? Este problema se resuelve igual que el problema anterior
7 Ejemplo 3 FMP Binomial La probabilidad de que una persona cumpla años en Marzo 20 es 1/365. Cuántas personas se requieren en un grupo de modo que la probabilidad que al menos una persona cumpla años en esa fecha sea de al menos del 5%? Respuesta: 19 personas Se debe entonces encontrar el mínimo n para el cual Ejemplo 4 FMP Binomial De 20 pernos 5 están malos. Si selecciono 4 al azar, cuál es la probabilidad que estos estén bien? Ejemplo 5 FMP Binomial Un equipo de beisbol tiene 50% de probabilidad de ganar un partido. Qué cantidad razonable de juegos, ganará el equipo en una temporada de 162 juegos? 27 Este resultado significa que en el 90% de las temporadas, un equipo ganará entre 71 y 91 juegos. 28
8 Ejemplo 6 FMP Binomial Un ingeniero de control de calidad, verifica 200 circuitos diarios. Si 2% de los circuitos tienen defectos, cuál es la probabilidad que el inspector no encuentre defectos en un día dado? FMP Poisson Cual es el número más probable de circuitos defectuosos que el ingeniero encontrará? 29 30
03 Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
03 Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad Diego Andrés Alvarez Marín Profesor Asistente Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales 1 Contenido Variables aleatorias discretas: función
Más detallesSESION 12 LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
SESION LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL I. CONTENIDOS:. La distribución omial.. Variables aleatorias en una distribución omial. 3. Descripciones de la distribución omial. 4. Distribución de Poisson. II. OBJETIVOS:
Más detallesTema 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 detallesConcepto 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 detalles5. MODELOS PROBABILISTICOS.
5. MODELOS PROBABILISTICOS. 5.1 Experimento de Bernoulli Un modelo probabilístico, es la forma que pueden tomar un conjunto de datos obtenidos aleatoriamente. Pueden ser modelos probabilísticos discretos
Más detallesEXPERIMENTO ALEATORIO
EXPERIMENTO ALEATORIO En concepto de la probabilidad, un experimento aleatorio es aquel que bajo el mismo conjunto aparente de condiciones iniciales, puede presentar resultados diferentes, en otras palabras,
Más detalles03 Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Contenido. Variable aleatoria
03 Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad Contenido Diego Andrés Alvarez Marín Profesor Asistente Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales 1 Variable aleatoria Sea Ω un espacio muestral.
Más detallesPROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
FACULTAD DE INGENIERÍA U N A M PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Irene Patricia Valdez y Alfaro irenev@unam.mx T E M A S DEL CURSO 1. Análisis Estadístico de datos muestrales. 2. Fundamentos de la Teoría de la
Más detallesDISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DISCRETA (PARTE 2)
Probabilidad DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DISCRETA (PARTE 2) Copyright 2010, 2007, 2004 Pearson Education, Inc. All Rights Reserved. 4.1-1 EJEMPLO Calcular σ y σ 2 para una variable aleatoria discreta
Más detalles5 DISTRIBUCIONES BINOMIAL Y DE POISSON
5 DISTRIBUCIONES BINOMIAL Y DE POISSON La repetición sucesiva de n pruebas (ensayos) de BERNOUILLI de modo independiente y manteniendo constante la probabilidad de éxito p da lugar a la variable aleatoria
Más detallesProbabilidad 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 detallesESTADÍSTICA INFERENCIAL
ESTADÍSTICA INFERENCIAL ESTADÍSTICA INFERENCIAL 1 Sesión No. 4 Nombre: Distribuciones de probabilidad para variables Contextualización En la sesión anterior se definió el concepto de variable aleatoria
Más detallesREGLA DE LA MULTIPLICACIÓN
REGLA DE LA MULTIPLICACIÓN REGLA DE LA MULTIPLICACIÓN Cuando empleamos las reglas de la adición se determinaba la probabilidad de combinar dos eventos ( que suceda uno u otro o los dos) Cuando queremos
Más detallesHOJA 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 detalles03 Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
03 Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad Diego Andrés Alvarez Marín Profesor Asistente Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales 1 Contenido Variables aleatorias discretas: función
Más detallesDiscretas. Continuas
UNIDAD 0. DISTRIBUCIÓN TEÓRICA DE PROBABILIDAD Discretas Binomial Distribución Teórica de Probabilidad Poisson Normal Continuas Normal Estándar 0.1. Una distribución de probabilidad es un despliegue de
Más detallesUnidad 1: Espacio de Probabilidad
Unidad 1: Espacio de Probabilidad 1.1 Espacios de Probabilidad. (1) Breve introducción histórica de las probabilidades (2) Diferencial entre modelos matemáticos deterministicos y probabilísticos (3) Identificar
Más detallesDISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD BINOMIAL
Probabilidad DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD BINOMIAL Copyright 21, 27, 24 Pearson Education, Inc. All Rights Reserved. 4.1-1 Ejemplo de repaso Use la siguiente distribución de probabilidad para contestar
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 detallesCurso de nivelación Estadística y Matemática
Curso de nivelación Estadística y Matemática Tercera clase: Introducción al concepto de probabilidad y Distribuciones de probablidad discretas Programa Técnico en Riesgo, 2014 Agenda 1 Concepto de probabilidad
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 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 detallesPROBABILIDAD CONDICIONAL E INDEPENDENCIA
PROBABILIDAD CONDICIONAL E INDEPENDENCIA Definición Si A y B son dos eventos, se define la probabilidad de A dado B como la probabilidad de que ocurra el evento A cuando el evento B ya ocurrió o se tiene
Más detallesPráctica 3: Distribuciones de Probabilidad Binomial, Poisson y Normal
Práctica 3: Distribuciones de Probabilidad Binomial, Poisson y Normal Ejercicio 1: Todos los días se seleccionan de manera aleatoria 12 unidades de un proceso de manufactura, con el propósito de verificar
Más detallesIII Verano de Probabilidad y Estadística Curso de Procesos de Poisson (Víctor Pérez Abreu) Lista de Ejercicios
III Verano de Probabilidad y Estadística Curso de Procesos de Poisson (Víctor Pérez Abreu) Lista de Ejercicios Esta lista contiene ejercicios y problemas tanto teóricos como de modelación. El objetivo
Más detallesUnidad IV: Distribuciones muestrales
Unidad IV: Distribuciones muestrales 4.1 Función de probabilidad En teoría de la probabilidad, una función de probabilidad (también denominada función de masa de probabilidad) es una función que asocia
Más detallesUNIDAD III. ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD. Tema. Probabilidad
UNIDAD III. ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD Tema. Probabilidad PROBABILIDAD INTRODUCCIÓN Sin tomar en cuenta la carrera o profesión que se vaya a elegir, algo es seguro: en algún momento se han de tomar decisiones.
Más detallesDistribuciones 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 detallesUNIVERSIDAD DE ATACAMA FACULTAD DE INGENIERÍA / DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA
UNIVERSIDAD DE ATACAMA FACULTAD DE INGENIERÍA / DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD GUÍA 3: VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS Profesores: Jaime Arrué A. - Hugo S. Salinas. Primer Semestre
Más detallesDistribución binomial
Distribución binomial Cuando la Distribución de Benoulli se preguntaba Que pasara si sucede un único evento? la binomial esta asociada a la pregunta " Cuantas veces hay que realizar la prueba para que
Más detallesTiempo 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 detallesDr. Francisco Javier Tapia Moreno. Octubre 14 de 2015.
Dr. Francisco Javier Tapia Moreno Octubre 14 de 2015. Nuestra explicación anterior de intersecciones y uniones indica que nos interesa calcular las probabilidades de sucesos tales como A y B y A o B. Estos
Más detallesFactorial de un número Se define como la multiplicación sucesiva de los primeros números naturales.
Combinatoria Principio multiplicativo Un elemento se puede elegir de formas diferentes, un elemento se puede elegir de formas diferentes hasta un elemento enésimo que puede ser elegido de formas diferentes.
Más detallesUn experimento binomial posee las siguientes características: 1. El experimento consiste de n ensayos repetidos.
Experimento Binomial Experimento que consiste en ensayos independientes repetidos, cada uno con dos posibles resultados que se denominan éxito y fracaso, donde la probabilidad de éxito es la misma en cada
Más detallesDistribuciones de probabilidad con la calculadora científica Classwiz FX-570/991 SP XII
Distribuciones de probabilidad con la calculadora científica Classwiz FX-570/99 SP XII José Mª Chacón Íñigo IES Llanes, Sevilla Te explicamos como realizar la operación de distribución de probabilidad
Más detallesGUIA PARA PRIMER EXAMEN PARCIAL DE PROBABILIDAD Y ESTADISTICA
GUIA PARA PRIMER EXAMEN PARCIAL DE PROBABILIDAD Y ESTADISTICA Deberán apoyarse en los ejercicios resueltos en clase marcados con el símbolo E Los conceptos de probabilidad, fenómeno aleatorio, determinista,
Más detallesUnidad 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 detallesBioestadística. Curso Capítulo 3
Bioestadística. Curso 2012-2013 Capítulo 3 Carmen M a Cadarso, M a del Carmen Carollo, Xosé Luis Otero, Beatriz Pateiro Índice 1. Introducción 2 2. Variable aleatoria 2 2.1. Variables aleatorias discretas...............................
Más detallesConceptos. Experimento Aleatorio: Es un fenómeno en el que interviene el azar, es decir no se puede predecir el resultado.
Teresa Pérez P DíazD Profesora de matemática tica Conceptos Experimento Aleatorio: Es un fenómeno en el que interviene el azar, es decir no se puede predecir el resultado. Ejemplos: E : Lanzar un dado,
Más detallesTEMA 3. Algunos modelos de probabilidad de tipo discreto. 3.1 Al finalizar el tema el alumno debe conocer...
TEMA 3. Algunos modelos de probabilidad de tipo discreto En este capítulo se abordan «familias» muy específicas de probabilidad, que con cierta frecuencia se nos presentan en el mundo real. Van a ser distribuciones
Más detallesDistribuciones de probabilidad discretas
Lind, Douglas; William G. Marchal y Samuel A. Wathen (2012). Estadística aplicada a los negocios y la economía, 15 ed., McGraw Hill, China. Distribuciones de probabilidad discretas Capítulo 6 FVela/ McGraw-Hill/Irwin
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 detallesProcesos estocásticos. Definición
Procesos estocásticos Definición http://humberto-r-alvarez-a.webs.com Definición de proceso estocástico Estudio del comportamiento de una variable aleatoria a lo largo del tiempo El ajuste de cualquier
Más detallesDISTRIBUCIÓN DE POISSON
DISTRIBUCIÓN DE POISSON P O I S S O N Siméon Denis Poisson, (1781-1840), astronauta francés, alumno de Laplace y Lagrange, en Recherchés sur la probabilité des jugements..., un trabajo importante en probabilidad
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 detalles2.3 PROPIEDADES DE LA PROBABILIDAD
2.3 PROPIEDADES DE LA PROBABILIDAD 1. La probabilidad es positiva y menor o igual que 1. 0 p( 1 2. La probabilidad del suceso seguro es 1. p (E) = 1 3. Si A y B son incompatibles, es decir A B = entonces:
Más detallesObjetivos. Aprender a construir gráficos p y/o np. Aprender a construir gráficos c y u. Cuando usarlos. Epígrafes
Objetivos Aprender a construir gráficos p y/o np. Aprender a construir gráficos c y u. Cuando usarlos Epígrafes Introducción a los Gráficos p, np. Interpretación Gráficos c y u. Interpretación 2-1 Gráfico
Más detallesESTADÍSTICA 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 detallesVariable Aleatoria. Relación de problemas 6
Relación de problemas 6 Variable Aleatoria. Consideremos el experimento aleatorio consistente en lanzar dos dados equilibrados y observar el número máximo de los dos números obtenidos en ellos. Si X es
Más detallesProbabilidad 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 detallesEstadística Aplicada
Estadística Aplicada Distribuciones de Probabilidad Variables aleatorias Toman un valor numérico para cada resultado de un espacio muestral Discretas. Sus valores posibles constituyen un conjunto discreto.
Más detallesGrupo 23 Semestre Segundo examen parcial
Probabilidad Grupo 23 Semestre 2015-2 Segundo examen parcial La tabla siguiente presenta 20 postulados, algunos de los cuales son verdaderos y otros son falsos. Analiza detenidamente cada postulado y elige
Más detallesCapítulo 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 detalles06 Variables aleatorias conjuntas. Contenido. Variables aleatorias conjuntas. Objetivo
6 Variables aleatorias conjuntas Contenido Diego Andrés Alvarez Marín Profesor Asistente Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales Variables aleatorias conjuntas Funciones de masa de probabilidad
Más detallesCUÁL SERIA LA PREDICCION OPTIMA DEL ESTADO DEL TIEMPO AL DIA SIGUIENTE?
TEOREMA DE BAYES Explica como considerar matemáticamente la nueva información en la toma de decisiones. P( AΙB) = P( A B) P( B) = P( A) P( BΙA) P( B) PROBLEMA: En cierto lugar llueve el 40% de los días
Más detallesObjetivos. 1. Variable Aleatoria y Función de Probabilidad. Tema 4: Variables aleatorias discretas Denición de Variable aleatoria
Tema 4: Variables aleatorias discretas Objetivos Dominar el uso de las funciones asociadas a una variable aleatoria discreta para calcular probabilidades. Conocer el signicado y saber calcular la esperanza
Más detallesTema 4. Probabilidad Condicionada
Tema 4. Probabilidad Condicionada Presentación y Objetivos. En este tema se dan reglas para actualizar una probabilidad determinada en situaciones en las que se dispone de información adicional. Para ello
Más detallesC. EXPERIMENTOS ALEATORIOS- SUCESOS- PROBABILDADES:
C. EXPERIMENTOS ALEATORIOS- SUCESOS- PROBABILDADES: 1. Los pacientes que llegan a una clínica pueden seleccionar una de tres secciones para ser atendidos. Supongamos que los médicos se asignan al azar
Más detallesExplicación de la tarea 3 Felipe Guerra
Explicación de la tarea 3 Felipe Guerra 1. Una ruleta legal tiene los números del 1 al 15. Este problema corresponde a una variable aleatoria discreta. La lectura de la semana menciona lo siguiente: La
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 detallesCálculo de Probabilidades II Preguntas Tema 1
Cálculo de Probabilidades II Preguntas Tema 1 1. Suponga que un experimento consiste en lanzar un par de dados, Sea X El número máximo de los puntos obtenidos y Y Suma de los puntos obtenidos. Obtenga
Más detallesTEMA 3: Probabilidad. Modelos. Probabilidad
TEM 3: Probabilidad. Modelos Probabilidad Fenómeno aleatorio: es aquel cuyos resultados son impredecibles. Ejemplos: Lanzamiento de una moneda: Resultados posibles: cara, cruz. Selección al azar de un
Más detallesCUADERNILLO 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 detallesDistribuciones de probabilidad más usuales
Tema 5 Distribuciones de probabilidad más usuales En este tema se estudiarán algunas de las distribuciones discretas y continuas más comunes, que se pueden aplicar a una gran diversidad de problemas y
Más detallesFACULTAD DE INGENIERÍA UNAM PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Irene Patricia Valdez y Alfaro irenev@servidor.unam.m T E M A S DEL CURSO. Análisis Estadístico de datos muestrales.. Fundamentos de la Teoría de
Más detalles3 PROBABILIDAD Y DISTRIBUCION NORMAL
3 PROBABILIDAD Y DISTRIBUCION NORMAL La probabilidad puede ser considerada como una teoría referente a los resultados posibles de los experimentos. Estos experimentos deben ser repetitivos; es decir poder
Más detallesMaestría en Bioinformática Probabilidad y Estadística: Clase 3
Maestría en Bioinformática Probabilidad y Estadística: Clase 3 Gustavo Guerberoff gguerber@fing.edu.uy Facultad de Ingeniería Universidad de la República Abril de 2010 Contenidos 1 Variables aleatorias
Más detallesCondiciones para una distribución binomial
ESTADÍSTICA INFERENCIAL FUNCIONES DE PROBABILIDAD DISCRETAS: BINOMIAL y POISSON EJERCICIOS RESUELTOS DE FUNCIÓN DE PROBABILIDAD BINOMIAL USANDO TABLAS y EXCEL Prof.: MSc. Julio R. Vargas A. Fórmulas de
Más detallesTema 3: Cálculo de Probabilidades Unidad 1: Introducción y Concepto
Estadística Tema 3: Cálculo de Probabilidades Unidad 1: Introducción y Concepto Área de Estadística e Investigación Operativa Licesio J. Rodríguez-Aragón Octubre 2010 Contenidos...............................................................
Más detallesTema 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 detallesPROBABILIDAD. 1. Ejercicios Resueltos. Juan José Noguera Matusiak. 11 de mayo de 2009
PROBABILIDAD Juan José Noguera Matusiak 11 de mayo de 2009 1. Ejercicios Resueltos 1. Se lanzan dos dados regulares simultáneamente. Determinar la probabilidad de obtener en un solo lanzamiento: a) Dos
Más detallesCapítulo 6: Variable Aleatoria Bidimensional
Capítulo 6: Variable Aleatoria Bidimensional Cuando introducíamos el concepto de variable aleatoria unidimensional, decíamos que se pretendía modelizar los resultados de un experimento aleatorio en el
Más detallesEjercicio 1(10 puntos)
ESTADISTICA Y SUS APLICACIONES EN CIENCIAS SOCIALES. Segundo Parcial Montevideo, 4 de julio de 2015. Nombre: Horario del grupo: C.I.: Profesor: Ejercicio 1(10 puntos) La tasa de desperdicio en una empresa
Más detallesMétodos Estadísticos 2.3. Distribuciones discretas de probabilidad
2.3. DISTRIBUCIONES DISCRETAS DE PROBABILIDAD Parámetros de un problema Saber: Explicar el concepto de variable discreta. Explicar los conceptos y métodos de la distribución binomial, hipergeométrica,
Más detallesProf. Eliana Guzmán U. Semestre A-2015
Unidad III. Variables aleatorias Prof. Eliana Guzmán U. Semestre A-2015 Variable Aleatoria Concepto: es una función que asigna un número real, a cada elemento del espacio muestral. Solo los experimentos
Más detalles2.2. PROBABILIDAD BÁSICA. Saber: Definir el concepto de probabilidad. Enunciar los teoremas elementales de probabilidad y probabilidad condicional.
2.2. PROBABILIDAD BÁSICA Saber: Definir el concepto de probabilidad. Enunciar los teoremas elementales de probabilidad y probabilidad condicional. Hacer: Resolver problemas de probabilidad básica. Introducción
Más detallesAnálisis de Datos y Métodos Cuantitativos para la Toma de Decisiones 7ma versión MGM
Universidad Católica del Norte Escuela de Negocios Mineros Magíster en Gestión Minera Análisis de Datos y Métodos Cuantitativos para la Toma de Decisiones 7ma versión MGM Antofagasta, Junio de 2014 Freddy
Más detallesPROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA 4 horas a la semana 8 créditos Semestre variable según la carrera Objetivo del curso: Analizar y resolver problemas de naturaleza aleatoria en la ingeniería, aplicando conceptos
Más detallesDISTRIBUCIÓN N BINOMIAL
DISTRIBUCIÓN N BINOMIAL COMBINACIONES En muchos problemas de probabilidad es necesario conocer el número de maneras en que r objetos pueden seleccionarse de un conjunto de n objetos. A esto se le denomina
Más detallesLa probabilidad de obtener exactamente 2 caras en 6 lanzamientos de una moneda es. 2) (2) (2) "it^g) = 64
Las distribuciones binomial, normal y de Poisson CAPITULO 7 Wmmr LA DISTRIBUCION B I N O M I A L Si p es la probabilidad de que cualquier evento ocurra en un solo ensayo (denominada probabilidad de éxito)
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 detallesGUÍA DE EJERCICIOS N 14 PROBABILIDADES
LICEO CARMELA CARVAJAL DE PRAT PROVIDENCIA DPTO DE MATEMATICA GUÍA DE EJERCICIOS N PROBABILIDADES SECTOR: Matemática PROFESOR(es): Marina Díaz MAIL DE PROFESORES: profem.maulen@gmail.com marinadiazcastro@gmail.com
Más detallesTALLER N 2. www.siresistemas.com/clases www.fundacionsire.org www.siresistemas.com
TALLER N 2 1. Supóngase que los nueve valores siguientes, representan observaciones aleatorias provenientes de una población normal: 1, 5, 9, 8, 4, 0, 2, 4, 3. Constrúyase un intervalo de confianza de
Más detallesProbabilidad. Generalidades
robabilidad Generalidades a probabilidad estudia experimentos en los que se pueden esperar varios resultados y no solamente uno. os experimentos se pueden clasificar como aleatorios o determinísticos.
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 detallesProbabilidades. Universidad de las Américas Instituto de Matemática, Física y Estadística. Centro de Aprendizaje Matemático - CAM
Universidad de las Américas Instituto de Matemática, Física y Estadística. Centro de Aprendizaje Matemático - CAM Probabilidades P(A) = Casos favorables Casos posibles Objetivos: Definir el concepto de
Más detallesESCUELA COMERCIAL CÁMARA DE COMERCIO EXTENSIÓN DE ESTUDIOS PROFESIONALES MAESTRÍA EN ADMINISTRACIÓN
CICLO, ÁREA O MÓDULO: TERCER CUATRIMESTRE OBJETIVO GENERAL DE LA ASIGNATURA: Al termino del curso el alumno efectuara el análisis ordenado y sistemático de la Información, a través del uso de las técnicas
Más detallesProbabilidad II Algunas distribuciones notables. Antonio Cuevas Departamento de Matemáticas Universidad Autónoma de Madrid
Probabilidad II Algunas distribuciones notables Antonio Cuevas Departamento de Matemáticas Universidad Autónoma de Madrid La distribución normal f (x; µ, σ) = 1 σ 2π e 1 2( x µ σ ) 2, x R, µ R, σ > 0 E(X
Más detalles2.2. PROBABILIDAD BÁSICA. Saber: Definir el concepto de probabilidad. Enunciar los teoremas elementales de probabilidad y probabilidad condicional.
2.2. PROBABILIDAD BÁSICA Saber: Definir el concepto de probabilidad. Enunciar los teoremas elementales de probabilidad y probabilidad condicional. Hacer: Resolver problemas de probabilidad básica. Introducción
Más detallesEstadística Aplicada
Estadística Aplicada Universidad Maimónides 2016 Clase 3. Algunos Conceptos de Probabilidad Pedro Elosegui Conceptos Probabilísticos - Probabilidad: valor entre cero y uno (inclusive) que describe la posibilidad
Más detallesAxiomática 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 detallesUnidad 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 detallesTema 4. MODELOS DE DISTRIBUCIONES DISCRETOS.
Estadística Tema 4 Curso /7 Tema 4. MODELOS DE DISTRIBUCIONES DISCRETOS. Objetivos Conceptos: Conocer los siguientes modelos discretos de probabilidad: uniforme, binomial, geométrico y Poisson. De cada
Más detallesProbabilidad Condicional
Cómo actualizar la probabilidad de un evento dado que ha sucedido otro? o Cómo cambia la probabilidad de un evento cuando se sabe que otro evento ha ocurrido? Ejemplo: Una persona tiene un billete de lotería
Más detallesTabla de Test de Hipótesis ( Caso: Una muestra ) A. Test para µ con σ 2 conocida: Suponga que X 1, X 2,, X n, es una m.a.(n) desde N( µ, σ 2 )
Test de Hipótesis II Tabla de Test de Hipótesis ( Caso: Una muestra ) A. Test para µ con σ conocida: Suponga que X, X,, X n, es una m.a.(n) desde N( µ, σ ) Estadística de Prueba X - μ Z 0 = σ / n ~ N(0,)
Más detallesHoja 2 Probabilidad. 1.- Sean Ω un espacio muestral y A P(Ω) una σ-álgebra. Para A A fijado, Además, resolver el ejercicio 3 desde (5.a) y (5.b).
Hoja 2 Probabilidad 1.- Sean Ω un espacio muestral y A P(Ω) una σ-álgebra. Para A A fijado, se define A A = {B Ω : B = A C con C A}. Demostrar que A A P(A) es σ-álgebra. 2.- Sea {A n : n 1} A una sucesión
Más detallesTeoría 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 detallesProbabilidad y Estadística
robabilidad y stadística robabilidad y stadística Tema 3 Técnicas de Conteo Objetivo de aprendizaje del tema Al finalizar el tema serás capaz de: Analizar los principios de conteo utilizados en probabilidad.
Más detallesDistribución de Probabilidades con Nombre Propio Problemas Propuestos
Distribución de Probabilidades con Nombre Propio Problemas Propuestos DISTRIBUCIÓN BINOMIAL (BERNOULLI) 2.167 Hallar la probabilidad de que al lanzar una moneda honrada 6 veces aparezcan (a) 0, (b) 1,
Más detalles