Probabilidad condicionada. Probabilidad Total. Teorema de Bayes
|
|
- Antonio Ponce Villalobos
- hace 6 años
- Vistas:
Transcripción
1 robabldad odoada. robabldad Total. Teorema de aes utor: Olvá alzada Emlaa (Leada e Matemátas rofesora de Matemátas e Eduaó Seudara). úblo: lumos de ahllerato de eas. Estudates de matemátas profesores de matemátas. Matera: Matemátas (robabldad). Idoma: Español. Título: robabldad odoada. robabldad Total. Teorema de aes. Resume Este tema se lue e los otedos de Matemátas I de ahllerato e el puto: rofudzaó e el estudo de las probabldades odoadas totales a posteror. El alumo debe ooer maear todos los oeptos vstos a lo largo de este tema. Este artíulo auda a ompreder la base teóra de dhos oeptos. l fal del artíulo ha u eemplo que alara meor los otedos. uede ser de gra utldad para el públo al que va drgdo. alabras lave: robabldad odoada. robabldad Total. Teorema de aes. Ttle: odtoal probablt. Total robablt. aes' Theorem. bstrat Ths top s luded the otets of Mathemats I of ahllerato the pot: "eepeg the stud of odtoed probabltes total probabltesad a posteror probabltes". The studet must ow ad hadle all the oepts see alog ths top. Ths artle helps to uderstad the theoretal bass of these oepts. t the ed of the artle there s a example that larfes the otets better.it a be ver useful for the target audee. Kewords: odtoal probablt. Total robablt. aes' Theorem. Rebdo 7-8-8; eptado 7-8-4; ublado 7-9-5; ódgo : 876 INTROUIÓN Este tema se lue e los otedos de Matemátas I de ahllerato e el puto: rofudzaó e el estudo de las probabldades ompuestas odoadas totales a posteror. El alumo debe ooer maear todos los oeptos vstos a lo largo de este tema. Este artíulo auda a ompreder la base teóra de dhos oeptos. l fal del artíulo ha u eemplo que alara meor los otedos. ROILI ONIION. ROILI OMUEST... efó (probabldad odoada): Sea u espao probablísto. Sea o ( ). Sea. Se llama probabldad del sueso odoado al sueso (es der probabldad de que ourra supuesto que ha ourrdo ) deotado ( ) al oete ( ) ( ) ( ) Nota: S ( ) ( ) o estará defda. Teorema: Sea dode odoal. u espao probablísto. Sea u sueso tal que ( ) ( ) ( ) ( ) etoes es u espao probablísto al que se deoma espao de probabldad 4 de 59 ublaoesdatas.om Nº 87 Otubre 7
2 5 de 59 ublaoesdatas.om Nº 87 Otubre 7 emostraó: ado que es u espao probablzable basta demostrar que defe ua medda de probabldad es der que umple la axomáta de Kolmogoroff (los tres axomas sguetes): xoma : xoma : xoma : Sea dsutos dos a dos es der p ropedades:.- emostraó: ) (.- tal que s. Etoes: emostraó: Sea xoma.- emostraó: 4.- emostraó: Nota: La gualdad se da e el aso. S etoes: 5.- emostraó: 6.- emostraó: que 7.- emostraó:
3 6 de 59 ublaoesdatas.om Nº 87 Otubre 7 Sumado: Geeralzado para tres suesos: Geeralzado para suesos: l l l este aso le llamamos prpo de lusó- exlusó. emostraó: plado duó Nota: La gualdad se da s emostraó: Imedata utlzado la propedad emostraó: Utlzado duó: : erto la propedad 8. Supogamos el resultado erto para Veamos que el resultado es erto para. duó hpótess.- emostraó: efmos o. Es der:. Los así defdos verfa: defó. emostraó: S s defó defó S s defó defó
4 7 de 59 ublaoesdatas.om Nº 87 Otubre 7 emostraó: que defó Veamos que s S S mímo que tal de defó Luego sí.- emostraó: or 8.- emostraó: or.. robabldad ompuesta e la defó de probabldad odoada se dedue que: o o Esta maera de expresar la probabldad odoada se llama Teorema de la robabldad ompuesta o Regla de la multplaó. Teorema: Geeralzaó del Teorema de la robabldad ompuesta Sea tal que. Etoes: emostraó: or duó:
5 8 de 59 ublaoesdatas.om Nº 87 Otubre 7 : vsto defó. : Supoemos el resultado erto para es der: Veamos que també es erto para : duó hp.. Idepedea estoásta efó: Sea o. remos que es estoástamete depedete de s. Equvaletemete se umple s Nota: omo s so estoástamete depedetes se tee que. sí obteemos otra defó equvalete. Notas:.- uque alguo de los suesos tega probabldad ula la araterzaó ateror sgue sedo válda. emostraó: S or otra parte Etoes:.- es depedete de emostraó: a). Etoes so depedetes. b). Etoes so depedetes. efoes: S se de que es depedete de. S se de que es depedete de. roposó: S es ua parea de suesos depedetes també lo so las pareas emostraó: omo so depedetes
6 9 de 59 ublaoesdatas.om Nº 87 Otubre 7 depedetes so que.4. Idepedea ompleta efó: Sea se de que esta famla es depedete dos a dos s efó: Sea se de que esta famla ompleta o mutuamete depedete s para ualquer subfamla se tee orolaro: Idepedea ompleta de suesos de la famla Idepedea dos a dos: s odoe Idepedea tres a tres: s odoe Idepedea a : s odoe Nota: No ha que ofudr ompatbldad o depedea. os suesos ompatbles o puede ser depedetes salvo e algú aso espeal (s la probabldad es ero e alguo de ellos). emostraó: S so ompatbles o tes No so depede S ompatbles ó Nota: sí para la depedea ompleta de suesos se debe umplr: odoes. emostraó: Nota: Idepedea a o mpla depedea a
7 Idepedea a o mpla depedea ompleta. SISTEM OMLETO E SUESOS: TEOREM E L ROILI TOTL. TEOREM E YES efó: Ua famla fta de suesos Ω osttue u sstema ompleto de suesos s se verfa: Nota: uede geeralzarse a ua famla umerable (sstema fto de suesos). aso partular: forma u sstema ompleto de suesos. Teorema: (robabldad Total) ado u sstema ompleto de suesos ooemos las etoes: s es u sueso del que ooemos las emostraó: que es u sstema ompleto de suesos. Etoes: para que esté be defda además (S algú o p se elma de la lsta se osdera el sstema o u sueso meos). Teorema: Teorema de aes Sea u sstema ompleto de suesos. S es u sueso o p del que ooemos las p además ooemos las p etoes: p emostraó: p p p p defóde probabldad odoada probabldad total Nota: ara aplar el Teorema de la robabldad Total el Teorema de aes problemas o probabldades de expermetos ompuestos se suele utlzar los dagramas e árbol. de 59 ublaoesdatas.om Nº 87 Otubre 7
8 Eemplo: U médo ruao se espealza e rugías estétas. Etre sus paetes el % se realza orreoes faales u 5% mplates mamaros el restate e otras rugías orretvas. Se sabe además que so de géero masulo el 5% de los que realza orreoes faales 5% mplates mamaros 4% otras rugías orretvas. S se seleoa u paete al azar: a) etermar la probabldad de que sea de géero masulo. b) S resulta que es de géero masulo determar la probabldad de que se haa realzado ua rugía de mplates mamaros. Soluó: Sea el sueso F: aetes que se realza rugías faales. Sea el sueso M: aetes que se realza mplates mamaros. Sea el sueso O: aetes que se realza otras rugías orretvas. Sea el sueso H: aetes de géero masulo. Sea el sueso H : aetes de géero o masulo. a) La probabldad de que sea de géero masulo se refere a u problema de probabldad total a que es el sueso odoado las rugías los odoates. H F H F M H M O O H b) omo el sueso odoado ha ourrdo etoes se apla el teorema de aes luego el valor de la probabldad será: M H M H M F H F M H M O O M ublaoesdatas.om Nº 87 Otubre 7 de 59
9 blografía RMER H.: Elemetos de la teoría de las probabldades. ENGEL.: robabldad estadísta. GMURMN V. E.: Teoría de las probabldades estadísta matemáta. FELLER W.: Itroduto to probablt theor ad ts applatos. RÍOS S: álss estadísto aplado. de 59 ublaoesdatas.om Nº 87 Otubre 7
Héctor Allende 1. w Ω, resultado elemental. Ω : Espacio Muestral: Todos los posibles
Coeptos ásos Capítulo Curso ILI-80 I Semestre 00 Profesor: Hétor llede Expermeto aleatoro : ξ Espao Muestral : Ω Eveto o Sueso : ; ;. Evetos elemetales, seguros e mposbles Probabldad : grado de ertdumbre
Más detalles3 = =. Pero si queremos calcular P (B) 2, ya que si A ocurrió, entonces en la urna
arte robabldad codcoal rof. María. tarell - robabldad codcoal.- Defcó Supogamos el expermeto aleatoro de extraer al azar s reemplazo dos bolllas de ua ura que cotee 7 bolllas rojas y blacas. summos que
Más detallesProbabilidad condicional
robabldad odoal osderemos ua ura que otee bolllas roas y 5 blaas. De las bolllas roas so lsas y rayadas y de las 5 bolllas blaas so lsas y ua sola es rayada. Supogamos que se extrae ua bollla y s que la
Más detallesTema 12: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas
Aálss de Datos I Esquema del Tema Tema : Modelos de dstrbucó de robabldad: Varables Cotuas. EL MODELO RECTANGULAR. EL MODELO NORMAL, N(; ) 3. MODELO CHI-CUADRADO DE PEARSON, k 4. MODELO t DE STUDENT, t
Más detallesTema 16: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas
Aálss de Datos I Esquema del Tema 6 Tema 6: Modelos de dstrbucó de robabldad: Varables Cotuas. EL MODELO RECTANGULAR. EL MODELO NORMAL, N(μ, σ) 3. MODELO CHI-CUADRADO DE PEARSON, χ k 4. MODELO t DE STUDENT,
Más detallesn p(a ) = n p(a ) = n k Nº de casos favorables de A Nº de casos posibles de E p(a) = Capítulo PROBABILIDAD 1. Introducción
Capítulo VII PROBABILIDAD 1. Itroduccó Se dcaba e el capítulo ateror que cuado u expermeto aleatoro se repte u gra úmero de veces, los posbles resultados tede a presetarse u úmero muy parecdo de veces,
Más detallesIncertidumbre en las mediciones directas e indirectas
ertdumbre e las medoes dretas e dretas Reordado Para la seleó de u strumeto de medó os basamos e la Regla de Oro de la Metrología Luego, 0. T T La toleraa orregda por la ertdumbre del strumeto queda defda
Más detallesProbabilidades y Estadística Cs. de la Computación 1er cuatrimestre 2004
robabldades y Estadísta Cs. de la Computaó er uatrmestre 004 Itroduó reve reseña hstóra: La teoría de robabldades omeza a partr de ua dsputa etre jugadores e 654. Los dos matemátos que partparo de tales
Más detallesGENERALIDADES SOBRE MÓDULOS
GENERALIDADES SOBRE MÓDULOS Presetar el Z -módulo Z como cocete de u Z -módulo lbre Hacer lo msmo para el grupo de Kle Calcular los auladores de los sguetes módulos: a) El Z -módulo Z Z 6 b) El Z -módulo
Más detallesProbabilidades y Estadística Cs. de la Computación
robabldades y Estadísta Computaó Faultad de Ceas Exatas y Naturales. Uversdad de ueos res a M. ao y Elea J. Martíez 004 robabldades y Estadísta Cs. de la Computaó Itroduó reve reseña hstóra: La teoría
Más detallesPARTE 1 - PROBABILIDAD
arte - robabldad rof. María. tarell RTE - ROILIDD - robabldad. - Espacos muestrales y evetos. La Teoría de robabldades estuda los llamados expermetos aleatoros. Eemplos cláscos de expermetos aleatoros
Más detallesÁLGEBRA II (LSI PI) TRANSFORMACIONES LINEALES UNIDAD Nº 5. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO
2017 ÁLGEBRA II (LSI PI) UNIDAD Nº 5 RANSFORMACIONES LINEALES Facultad de Cecas Exactas y ecologías UNIERSIDAD NACIONAL DE SANIAGO DEL ESERO aa Error! No hay texto co el estlo especfcado e el documeto
Más detallesCAPITULO IV EQUILIBRIO VAPOR -LIQUIDO
CAITULO I EQUILIBRIO AOR -LIQUIDO ara evaluar el fuoameto de u sstema de separaó e etapas, es eesaro efetuar álulos de equlbro vapor-líqudo de balae de matera e ada etapa de separaó, utlado para ello ua
Más detallesTEMA 4: VALORACIÓN DE RENTAS
TEMA 4: ALORACIÓN DE RENTAS 1. Cocepto y valor facero de ua reta 2. Clasfcacó de las retas. 3. aloracó de Retas dscretas. Temporales. 4. aloracó de Retas dscretas. Perpetuas. 5. Ejerccos tema 4. 1. Cocepto
Más detallesA I A subconjunto de S A es un Evento s A s es elemento de A Ocurre el evento A
Uversdad Técca Federco Sata María Departameto de Iformátca ILI-80 Coceptos áscos Capítulo 5 Modelos de Probabldades Estadístca stca Computacoal II Semestre 005 Profesores: Héctor llede (hallede@f.utfsm.cl
Más detallesLa inferencia estadística es primordialmente de naturaleza
VI. Ifereca estadístca Ifereca Estadístca La fereca estadístca es prmordalmete de aturaleza ductva y llega a geeralzar respecto de las característcas de ua poblacó valédose de observacoes empírcas de la
Más detallesSolución del examen de Investigación Operativa de Sistemas de junio de 2006
Soluó del exame de Ivestgaó Oeratva de Sstemas de juo de 6 Problema : (3 utos) Tres uras, y otee 3, 4 y 5 bolas resetvamete, todas blaas exeto ua de las de ue es roja. E ada etaa, se extrae ua bola al
Más detallesTEMA 3. Medidas de variabilidad y asimetría. - X mín. X máx
TEMA 3 Meddas de varabldad y asmetría 1. MEDIDAS DE VARIABILIDAD La varabldad o dspersó hace refereca al grado de varacó que hay e u cojuto de putuacoes. Por ejemplo: etre dos dstrbucoes que preseta la
Más detallesVARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES.
CONTENIDOS. VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES. Itroduccó a la Estadístca descrptva. Termología básca: poblacó, muestra, dvduo, carácter. Varable estadístca: dscretas y cotuas. Orgazacó de datos.
Más detallesPLANTEAMIENTO DE PROBLEMAS DE BALANCE DE MATERIA EN PROCESOS SIN REACCIÓN QUÍMICA
PLNTMNTO PROLMS LN MTR N PROSOS SN RÓN QUÍM. teder ual es el objetvo que se persgue e el proeso, la fuó de ada equpo (por lo meos ualtatvamete) y vsualzar los feómeos y trasformaoes que ourre.. detfar
Más detallesProbabilidad. 1. Experimentos aleatorios Espacio muestral asociado a un experimento aleatorio Sucesos... 3
Probabldad PROBABILIDAD 1. Expermetos aleatoros... 2 2. Espaco muestral asocado a u expermeto aleatoro. 3 3. Sucesos... 3 4. El álgebra de Boole de los sucesos... 4 5. Frecuecas. Propedades... 6 6. Defcó
Más detallesINSTITUTO TECNOLÓGICO DE APIZACO PROBABILIDAD AXIOMAS Y TEOREMAS DE LA PROBABILIDAD.
NSTTUTO TECNOLÓGCO DE ZCO Estadístca OLDD XOMS Y TEOEMS DE L OLDD. DEFNCONES DE L OLDD. La palabra probabldad se utlza para cuatfcar uestra creeca de que ocurra u acotecmeto determado. Exste tres formas
Más detallesEs aquella Serie Uniforme, cuyo Pago tiene lugar, al Final del Periodo.
ANUALIDADES SERIES UNIFORMES SERIE UNIFORME Se defe como u Cojuto de Pagos Iguales y Peródcos. El Térmo PAGO hace refereca tato a Igresos como a Egresos. També se deoma ANUALIDADES: Se defe como u Cojuto
Más detallesMEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
Probabldad y Estadístca Meddas de tedeca Cetral MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL E la udad ateror se ha agrupado la ormacó y además se ha dado ua descrpcó de la terpretacó de la ormacó, s embargo e ocasoes
Más detallesESPACIOS VECTORIALES SUBESPACIOS FINITAMENTE GENERADOS:
SUBESPACIOS FINITAMENTE GENERADOS: Teorema S G={v, v,, v } es u sstema fto de geeradores de u subespaco S V K-EV, etoces G`= {v, v,, v,w} sedo w combacó leal de vectores de G, també geera a S. Demostracó
Más detallesPARTE 1 - PROBABILIDAD
arte - robabldad rof. María. tarell RTE - ROILIDD - robabldad. - Espacos muestrales y evetos. La Teoría de robabldades estuda los llamados expermetos aleatoros. Ejemplos cláscos de expermetos aleatoros
Más detallesPráctica 11. Calcula de manera simbólica la integral indefinida de una función. Ejemplo:
PRÁCTICA SUMAS DE RIEMAN Práctcas Matlab Práctca Objetvos Calcular tegrales defdas de forma aproxmada, utlzado sumas de Rema. Profudzar e la compresó del cocepto de tegracó. Comados de Matlab t Calcula
Más detallesTEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO Introducción.
TEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO 5..- Itroduccó. Stuacoes segú el vel de formacó: Certeza. Icertdumbre parcal o resgo: (Iversoes co resgo) Icertdumbre total: (Iversoes co certdumbre)
Más detallesProbabilidad. 1. Experimentos aleatorios Espacio muestral asociado a un experimento aleatorio Sucesos... 3
Probabldad PROBBILIDD. Expermetos aleatoros... 2 2. Espaco muestral asocado a u expermeto aleatoro. 3 3. Sucesos... 3 4. El álgebra de Boole de los sucesos... 4 5. Frecuecas. Propedades... 6 6. Defcó axomátca
Más detallesTEMA 1 PROBABILIDAD 1/10. Ejemplos : E y E
wwwovauedes/webpages/ilde/web/dexhtm e-mal: mozas@elxuedes TEMA PROAILIDAD SUCESOS Exste feómeos o expermetos que, repetdos e détcas codcoes, sempre proporcoa el msmo resultado, a los que llamaremos determstas,
Más detalles1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL
Estadístca y probabldad 1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL 1.1 DISTRIBUCIONES ESTADÍSTICAS Se usa dagramas de barras, dode la altura de éstas represeta la recueca de cada
Más detallesExperimento determinístico. Aquellos que dan lugar al mismo resultado siempre que se realicen bj bajo las mismas condiciones.
Tema 3. Espacos de Probabldad. Defcó axomátca y propedades báscas de la Probabldad 3.. Itroduccó. Feómeos y expermetos aleatoros. Álgebra de sucesos E este tema se establece ls ocoes báscas para el desarrollo
Más detallesProblemas discretos con valores iniciales
Problemas dscretos co valores cales Gustavo Adolfo Juarez Slva Iés Navarro El presete trabajo pretede dfudr problemas dscretos co valores cales (e adelate PVID), a partr de ecuacoes e dferecas leales co
Más detallesNOMBRE. para los nuevos datos, incrementando 5 unidades cada calificación. entonces la media sumando 5 unidades a cada calificación es
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉICO FACULTAD DE INGENIERÍA DIVISIÓN DE CIENCIAS BÁSICAS COORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS DEPARTAMENTO DE PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PRIMER EAMEN FINAL RESOLUCIÓN SEMESTRE
Más detalles1 Estadística. Profesora María Durbán
Tema 5: Estmacó de Parámetros Tema 5: Estmacó de Parámetros 5. Itroduccó y coceptos báscos 5. Propedades de los estmadores 5.4 Dstrbucó de u estmador e el muestreo Objetvos del tema: Al fal del tema el
Más detallesIntensificación en Estadística
GRADO EN VETERINARIA DEPARTAMENTO DE ESTADÍSTICA E IO 0-0 IV Curso Cero Itesfcacó e Estadístca Itroduccó a la fucó Sumatoro Itroduccó Cocepto de fucó sumatoro Aplcacoes Itroduccó Cocepto de fucó sumatoro
Más detallesComparaciones múltiples entre medias Tema 6. 1. Comparaciones múltiples. 2. Comparaciones planeadas o a priori: 2.2 Comparaciones de tendencia
Comparaoes múltples etre medas Tema 6. Comparaoes múltples. Comparaoes plaeadas o a pror:. F plaeadas. Comparaoes de tedea. Comparaoes o plaeadas o a posteror:. Prueba de Tukey.. Prueba de Sheffé . Comparaoes
Más detallesProbabilidad condicional
robabldades y Estadísta Computaón Faultad de Cenas Exatas y Naturales Unversdad de uenos res na M. ano y Elena J. Martínez 00 robabldad ondonal Consderemos una urna que ontene bolllas roas y 5 blanas.
Más detalles4. Fórmula de Lagrage El polomo de terpolacó de Hermte, p (x, de la fucó f e los putos dsttos x,,x admte la expresó: p( x f (x L (x + f '(x L (x, (Fór
Capítulo 4 Iterpolacó polomal de Hermte E determadas aplcacoes se precsa métodos de terpolacó que trabaje co datos prescrtos de la fucó y sus dervadas e ua sere de putos, co el objeto de aumetar la aproxmacó
Más detallesA I A subconjunto de S A es un Evento s A s es elemento de A Ocurre el evento A
Uversdad Técca Federco Sata María Departameto de Iformátca ILI-80 Coceptos áscos Capítulo 5: Modelos de Probabldad Estadístca Computacoal º Semestre 00 Profesor :Héctor llede Pága : www.f.utfsm.cl/~hallede
Más detallesCAPÍTULO 20: NÚMEROS COMPLEJOS (II)
CAPÍTULO 0: ÚMEROS COMPLEJOS (II) Date Guerrero-Chaduví Pura, 05 FACULTAD DE IGEIERÍA Área Departametal de Igeería Idustral y de Sstemas CAPÍTULO 0: ÚMEROS COMPLEJOS (II) Esta obra está bajo ua lceca Creatve
Más detallesCurso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 2: Medidas de Tendencia Central para Datos Agrupados por Valor Simple
1 Curso de Estadístca Udad de Meddas Descrptvas Leccó 2: Meddas de Tedeca Cetral para Datos Agrupados por Valor Smple Creado por: Dra. Noemí L. Ruz Lmardo, EdD 2010 Derechos de Autor 2 Objetvos 1. Calcular
Más detallesExperimento: TEORÍA DE ERRORES. UNIVERSIDAD DE ATACAMA Facultad de Ciencias Naturales Departamento de Física I. OBJETIVOS
Epermeto: I. OJETIVOS UNIVERSIDD DE TM Facultad de ecas Naturales Departameto de Físca TEORÍ DE ERRORES Idetfcar errores sstemátcos y accdetales e u proceso de medcó. ompreder los coceptos de eacttud y
Más detallesFEM-OF: EDP Elíptica de 2 Orden
9/02/2008 Capítulo 5: FM-OF: D líptca de 2 Orde Idce: 5..- Operador Dferecal líptco 5.2.- roblema Básco 5.3.- Fucoes Óptmas 5.4.- FM-OF Steklov-ocaré 5.5.- FM-OF Trefftz-Herrera 5.6.- FM-OF etrov-galerk
Más detalles4 METODOLOGIA ADAPTADA AL PROBLEMA
4 MEODOLOGA ADAPADA AL PROBLEMA 4.1 troduccó Báscamete el problema que se quere resolver es ecotrar la actuacó óptma sobre las tesoes de los geeradores, la relacó de tomas de los trasformadores y el valor
Más detallesSerie de Gradiente (Geométrico y Aritmético) y su Relación con el Presente.
Sere de radete (eométrco y rtmétco) y su Relacó co el resete. Certos proyectos de versó geera fluos de efectvo que crece o dsmuye ua certa catdad costate cada período. or eemplo, los gastos de matemeto
Más detallesÁLGEBRA II (LSI PI) VALORES Y VECTORES PROPIOS UNIDAD Nº 6. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO
6 ÁLGEBRA II (LSI PI) UNIDAD Nº 6 VALORES Y VECTORES PROPIOS Facultad de Cecas Exactas y Tecologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO aa Error! No hay texto co el estlo especfcado e el documeto.
Más detallesQué es ESTADISTICA? OBJETIVO. Variabilidad de las respuestas. Las mismas condiciones no conducen a resultados exactamente similares PROBLEMA SOLUCIÓN
Qué es ESADISICA? Es u couto de la rama de las Matemátcas Es algo aburrdo que mplca u motó de cuetas 3 Es u couto de téccas que se puede usar para probar cualquer cosa 4 Es u couto de coocmetos téccas
Más detallesCAPÍTULO 4: ANÁLISIS. estado del ambiente y por la decisión. Si se toma una decisión
CAPÍTULO 4: ANÁLISIS 4.. Coeptos Básos 4.. Problema de la toma de desó Sea S la sere de todos los posbles estados del ambete, D la sere de todas las desoes dspobles y R la sere de resultados realzables
Más detalles6. ESTIMACIÓN PUNTUAL
Defcoes 6 ESTIMACIÓN PUNTUAL E la práctca, los parámetros de ua dstrbucó de probabldad se estma a partr de la muestra La fereca estadístca cosste e estmar los parámetros de ua dstrbucó; y e evaluar ua
Más detallesUniversidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas ESTADÍSTICA. Ingeniería en Informática
Uversdad Nacoal del Ltoral Facultad de Igeería y Cecas Hídrcas ESTADÍSTICA Igeería e Iformátca Mg. Ig. Susaa Valesberg Profesor Ttular MODELOS DE VARIABLE ALEATORIA DISCRETA SITUACIONES A RESOLVER I- El
Más detallesDivisión de Estadísticas y Proyecciones Económicas (DEPE) Centro de Proyecciones Económicas (CPE)
Comsó Ecoómca para Amérca Lata y el Carbe (CEPAL Dvsó de Estadístcas y Proyeccoes Ecoómcas (DEPE Cetro de Proyeccoes Ecoómcas (CPE Estmacó Putual de Parámetros Chrsta A. Hurtado Navarro Mayo, 006 Estmacó
Más detallesAPROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS
APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS Sugerecas para que mparte el curso Ha llegado el mometo e que es coveete resolver ejerccos aplcado
Más detallesTEORIA DE ERRORES. Fuentes De error. Error Final
TEORIA DE ERRORES Fuetes De error Errores heretes: (EI) So los errores que afecta a los datos del prolema umérco puede teer dsttos orígees. Por ejemplo puede ser el resultado de la certdumre e cualquer
Más detallesque queremos ajustar a los datos. Supongamos que la función f( x ) describe la relación entre dos cantidades físicas: x e y = f( x)
APROXIMACIÓN DISCRETA DE MÍNIMOS CUADRADOS Las leyes físcas que rge el feómeo que se estuda e forma expermetal os proporcoa formacó mportate que debemos cosderar para propoer la forma de la fucó φ ( x)
Más detallesCÁLCULO NUMÉRICO (0258)
CÁLCULO NUÉRICO (58) Tema 4. Apromacó de Fucoes Juo. Ecuetre los polomos de meor grado que terpola a los sguetes cojutos de datos plateado y resolvedo u sstema de ecuacoes leales: 7 y 5-4 7 y 4 9 6.5.7.
Más detalles4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN
4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN També llamadas de cetralzacó o de tedeca cetral. Srve para estudar las característcas de los valores cetrales de la dstrbucó atededo a dsttos crteros. Veamos su sgfcado co
Más detallesGRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO A
Febrero 20 EAMEN MODELO A Pág. 1 GRADO EN PICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO Códgo Asgatura: 620137 FEBRERO 20 EAMEN MODELO A Tabla 1: Para estudar la relacó etre las putuacoes e u test () y el redmeto
Más detallesq q q q q q n r r r qq k r q q q q
urso: FISIA II B 30 00 I Profesor: JOAQIN SALEDO jsalcedo@u.edu.pe Eergía potecal electrostátca. S traemos ua carga desde ua dstaca fta el trabajo ecesaro es ulo. 0 trate ua fumadta, grats,, te vto S luego
Más detallesEn esta sección estudiaremos el caso en que se usa un solo "Predictor" para predecir la variable de interés ( Y )
Regresó Leal mple. REGREIÓN IMPLE El aálss de regresó es ua herrameta estadístca la cual utlza la relacó, etre dos o más varables de modo que ua varable pueda ser predcha desde la (s) otra (s). Por ejemplo
Más detallesTRABAJO 2: Variables Estadísticas Bidimensionales (Tema 2).
TRABAJO : Varables Estadístcas Bdmesoales (Tema ). Téccas Cuattatvas I. Curso 07/08. APELLIDOS: NOMBRE: GRADO: GRUPO: DNI (o NIE): A: B: C: D: E los eucados de los ejerccos que sgue aparece los valores
Más detallesAplicando Teorı a de Colas en Direccio n de Operaciones
Aplado Teorı a de Colas e Dreo de Operaoes José edro Garía Sabater Grupo ROGLE Departameto de Orgazaó de Empresas Uversdad oltéa de Valea. Curso 25 / 26 arte de estos aputes está basados e la fudametal
Más detallesCENTRO DE MASA centro de masas centro de masas
CENTRO DE ASA El cetro de masas de u sstema dscreto o cotuo es el puto geométrco que dámcamete se comporta como s e él estuvera aplcada la resultate de las fuerzas exteras al sstema. De maera aáloga, se
Más detallesDada una sucesión x1, x2, x3,... x n dos a dos independientes, con una misma distribución de probabilidad y con esperanza µ y varianza σ
TEOREMA DE BERNOULLI GENERALIZADO > 0 Dada ua sucesó x1, x, x3,... x dos a dos depedetes, co ua msma dstrbucó de probabldad y co esperaza µ y varaza lím Se verfca que P x µ = 1 ó lím P x µ > = 0 El límte,
Más detallesMATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades
MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temátco: Estadístca y Probabldades Empezaremos este breve estudo de estadístca correspodete al cuarto año de Eseñaza Meda revsado los dferetes tpos de gráfcos.. GRÁFICOS ESTADÍSTICOS
Más detallesESTADÍSTICA poblaciones
ESTADÍSTICA Es la parte de las Matemátcas que estuda el comportameto de las poblacoes utlzado datos umércos obtedos medate epermetos o ecuestas. ESTADÍSTICA La Estadístca tee dos ramas: La Estadístca descrptva:
Más detallesTEMA 2: LOS NÚMEROS COMPLEJOS
Matemátcas º Bachllerato. Profesora: María José Sáche Quevedo TEMA : LOS NÚMEROS COMPLEJOS. LOS NÚMEROS COMPLEJOS Relacó etre los úmeros complejos y los putos del plao. Afjo de u úmero complejo. Cojugado
Más detallesde los vectores libres del plano. Recordemos que la operación de sumar vectores verificaba las siguientes propiedades: se cumple que u + v = v + u
FUNDAMENTOS DE LOS ESPACIOS VECTORIALES ABSTRACTOS Prmeros ejemplos. Cosderemos el cojuto V de los vectores lbres del plao. Recordemos que la operacó de sumar vectores verfcaba las sguetes propedades:
Más detalles10 MUESTREO. n 1 9/ / σ σ 1
10 MUESTREO 1 Cómo varará la desvacó típca muestral s se multplca por cuatro el tamaño de la muestra? Y s se aumeta el tamaño de la muestra de 16 a 144? S µ y so la meda y la desvacó típca poblacoales,
Más detallesV II Muestreo por Conglomerados
V II Muestreo por Coglomerados Dr. Jesús Mellado 31 Por alguas razoes aturales, los elemetos muestrales se ecuetra formado grupos, como por ejemlo, las persoas que vve e coloas de ua cudad, lo elemetos
Más detallesLas familias infinitas siempre están asociadas a experimentos cuyo número de posibles resultados es infinito.
1.4 MEDID DE PROBBILIDD La probabldad es ua parte de las matemátas; omo tal, su ostruó teóra es smlar a la del álgebra o a la de la geometría: a partr de uas uatas premsas, llamadas axomas, se dedue lógamete
Más detallesSEMESTRE DURACIÓN MÁXIMA 2.5 HORAS DICIEMBRE 10 DE 2008 NOMBRE
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉICO FACULTAD DE INGENIERÍA DIVISIÓN DE CIENCIAS BÁSICAS COORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS PROBABILIDAD ESTADÍSTICA SEGUNDO EAMEN FINAL RESOLUCIÓN SEMESTRE 009- DURACIÓN
Más detallesJuegos finitos n-personales como juegos de negociación
Juegos ftos -persoales como uegos de egocacó A.M.Mármol L.Moro V. Rubales Departameto de Ecoomía Aplcada III. Uversdad de Sevlla. Avd. Ramó Caal.. 0-Sevlla. vrubales@us.es Resume Los uegos -persoales ftos
Más detallesI. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS
Estadístca Tema. Seres Estadístcas. Dstrbucoes de frecuecas. Pág. I. ANÁLISIS DESCIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS Seres Estadístcas. Dstrbucoes de frecuecas.. Defcó de Estadístca... Coceptos geerales...2
Más detallesMedida de Probabilidad
Medida de Probabilidad Memo Garro Resume E este artículo etramos de lleo e el estudio del cocepto de medida de probabilidad. Para llegar a él seguiremos dos camios complemetarios: e primer térmio, partiremos
Más detallesTEMAS CUESTIONARIO DE AUTOEVALUACIÓN
TEMAS 1-2-3 CUESTIOARIO DE AUTOEVALUACIÓ 2.1.- Al realzar los cálculos para obteer el Ídce de G se observa que: p 3 > q 3 y que p 4 >q 4 etoces: La prmera desgualdad es falsa y la seguda certa. La prmera
Más detallesCurso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 3: Medidas de Tendencia Central para Datos Agrupados por Clases
Curso de Estadístca Udad de Meddas Descrptvas Leccó 3: Meddas de Tedeca Cetral para Datos Agrupados por Clases Creado por: Dra. Noemí L. Ruz Lmardo, EdD 2010 Derechos de Autor Objetvos 1. Der el cocepto
Más detallesUNIDAD 14.- Distribuciones bidimensionales. Correlación y regresión (tema 14 del libro)
UIDAD.- Dstrbucoes bdmesoales. Correlacó regresó (tema del lbro). VARIABLES ESTADÍSTICAS BIDIMESIOALES Vamos a trabajar sobre ua sere de feómeos e los que para cada observacó se obtee u par de meddas.
Más detallesTransformada Z. Definición y Propiedades Transformada Inversa Función de Transferencia Discreta Análisis de Sistemas
5º Curso-Tratameto Dgtal de Señal Trasformada Z Defcó y Propedades Trasformada Iversa Fucó de Trasfereca Dscreta Aálss de Sstemas 7//99 Capítulo 7: Trasformada Z Defcó y Propedades 5º Curso-Tratameto Dgtal
Más detallesCAPÍTULO IV NÚMEROS COMPLEJOS E INDUCCIÓN MATEMÁTICA
NÚMEROS COMPLEJOS E INDUCCIÓN MATEMATICA 55 CAPÍTULO IV NÚMEROS COMPLEJOS E INDUCCIÓN MATEMÁTICA 4. INTRODUCCIÓN Los úmeros Complejos costtuye el mímo cojuto C, e el que se puede resolver la ecuacó x a
Más detallesDel correcto uso de las fracciones parciales.
Del correcto uso de las fraccoes parcales. Rubé Emauel Madrd García. E este opúsculo haré u aálss de lo que hoy llamamos fraccoes parcales, lo cual o es otra cosa que la descomposcó del cocete etre dos
Más detallesEstadística Espacial. José Antonio Rivera Colmenero
Estadístca Espacal José Atoo Rvera Colmeero 1 Descrptores del patró putual Tedeca cetral 1. Meda cetral (Meda espacal). Meda cetral poderada 3. Medaa cetral (medaa espacal) o se utlza amplamete por su
Más detallesREGRESIÓN LINEAL SIMPLE
RGRIÓN LINAL IMPL l aálss de regresó es ua técca estadístca para vestgar la relacó fucoal etre dos o más varables, ajustado algú modelo matemátco. La regresó leal smple utlza ua sola varable de regresó
Más detallesUNIDAD DIDÁCTICA 13: Estadística Descriptiva
Utat d accés accés a la uverstat dels majors de 5 ays Udad de acceso acceso a la uversdad de los mayores de 5 años UNIDAD DIDÁCTICA 13: Estadístca Descrptva ÍNDICE: DESARROLLO DE LOS CONTENIDOS 1 Itroduccó
Más detalles3 Metodología de determinación del valor del agua cruda
3 Metodología de determacó del valor del agua cruda Este aexo de la metodología del valor de agua cruda (VAC), cotee el método de detfcacó de la relacó etre reco y caudal, el cálculo de los estadígrafos
Más detallesGUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Área Matemátcas- Aálss Estadístco Módulo Básco de Igeería (MBI) Resultados de apredzaje Apreder el correcto uso de la calculadora cetífca e modo estadístco, además
Más detallesVARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN
VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN - INTRODUCCIÓN E este tema se tratará de formalzar umércamete los resultados de u feómeo aleatoro Por tato, ua varable aleatora es u valor umérco que correspode
Más detallesSistema binario. Disoluciones de dos componentes.
. Itroduccó ermodámca. ema Dsolucoes Ideales Ua dsolucó es ua mezcla homogéea, o sea u sstema costtudo por ua sola fase que cotee más de u compoete. La fase puede ser: sólda (aleacoes,..), líquda (agua
Más detallesEscrito. 1) Transforma a las bases indicadas:
Escrto ) Trasforma a las bases dcadas: a. 765 base (0) b. AB base 7 0 (6) base ) Halla los dígtos a y b sabedo que: aam 6 ( 5 ) mam( 6 ) 3) Trasforma a la base dcada usado ua tabla de correspodeca.. 00
Más detallesMEDIA ARITMÉTICA. Normalmente se suele distinguir entre media aritmética simple y media aritmética ponderada.
MEDIDAS DE POSICIÓN També llamadas de cetralzacó o de tedeca cetral. Srve para estudar las característcas de los valores cetrales de la dstrbucó atededo a dsttos crteros. Veamos su sgfcado co u ejemplo:
Más detallesMEDIDAS DE FORMA Y CONCENTRACIÓN
MEDIDAS DE FORMA Y CONCENTRACIÓN 4..- Asmetría: coefcetes de asmetría de Fsher y Pearso. Otros Coefcetes de asmetría. 4.2.- La ley ormal. 4..- Curtoss o aplastameto: coefcete de Fsher. 4.4.- Meddas de
Más detallesX / n : proporción de caras ( = frecuencia relativa del suceso A = f A = n A / n ) Se espera que a medida que n crece la frecuencia relativa de cara
95 Teoremas límte Cosderemos el exermeto aleatoro que cosste e arrojar ua moeda equlbrada veces. Suogamos que se regstra la roorcó de caras. U resultado coocdo es que esta roorcó estará cerca de /. Formalzado
Más detallesTeoría de Telecomunicaciones
Uersdad del Caua - FIET UIO E MOULCIÓ udo de Modulaó Uersdad del Caua Teoría de Teleomuaoes epartameto de Teleomuaoes Uersdad del Caua - FIET UIO E MOULCIÓ udo de modulaó leal Este aálss se basa e el sstema
Más detallesS e E h. En ingeniería se da la situación de trabajar funciones no elementales, por lo que casi siempre se recurre a los métodos numéricos.
Itrduó al Aálss Nuér TEORIA DE ERRORE Al aplar algú étd uér se realza uhas peraes artétas eleetales l ual al haerlas se prdue errres, errres que puede flur e la sluó de algú prblea, pdes lasfar a ls errres
Más detallesMETODOLOGÍA DE CÁLCULO DEL INDICADOR DE FLOTA EN OPERACIÓN (IFO)
METODOLOGÍA DE CÁLCULO DEL INDICADOR DE FLOTA EN OPERACIÓN (IFO) I. Descrpcó del cálculo de los dcadores IFO CIFO La flota e operacó se medrá a través de los mecasmos IFO y CIFO, de acuerdo a lo establecdo
Más detallesAproximación a la distribución normal: el Teorema del Límite Central
Aproxmacó a la dstrbucó ormal: el Teorema del Límte Cetral El teorema del límte cetral establece que s se tee varables aleatoras, X, X,..., X, depedetes y co détca dstrbucó de meda µ y varaza σ, a medda
Más detallesMatemáticas Discretas
Coordacó de Cecas Computacoales - INAOE Matemátcas Dscretas Cursos Propedéutcos 0 Cecas Computacoales INAOE Dr. Erque Muñoz de Cote jemc@aoep.m http://ccc.aoep.m/~jemc Ofca 80 Dapostvas basadas e prevas
Más detallesModelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión
Modelos de Regresó E muchos problemas este ua relacó herete etre dos o más varables, resulta ecesaro eplorar la aturaleza de esta relacó. El aálss de regresó es ua técca estadístca para el modelado la
Más detallesTema 2: Distribuciones bidimensionales
Tema : Dstrbucoes bdmesoales Varable Bdmesoal (X,Y) Sobre ua poblacó se observa smultáeamete dos varables X e Y. La dstrbucó de frecuecas bdmesoal de (X,Y) es el cojuto de valores {(x, y j ); j } 1,, p;
Más detallesLaboratorio de Física PRÁCTICA 1
PRELABORATORIO: MEDICIÓN - Medr. - Aprecacó. - Meddas drectas. - Meddas drectas. MEDIDAS DE LONGITUD - Cta métrca. - Verer. - Torllo mcrométrco. MEDIDAS DE TIEMPO - Croómetro. Error. - Error sstemátco.
Más detalles