1. Lic. Benito Juarez
Benito Juarez
Prof.:Ing Luis Daniel De La Fuente Garcia
Alumna: Patricia Aguirre Enriquez
Viernes 13 De Marzo 2015

2. ¿Qué es Probabilidad’?
Definición de Probabilidad
La probabilidad refiere a la posibilidad de ocurrencia de un
fenómeno. Esta circunstancia da cuenta de una medida de posibilidad
de ocurrencia de un determinado escenario en función de un número
de escenarios totales posibles. Es un concepto propio de la estadística
y sirve para el análisis de diversos aspectos de la realidad. Algunas de
las disciplinas que se valen con fruición de este tipo de
conceptualizaciones son las finanzas o la meteorología. Si bien
pueden parecer áreas del conocimiento totalmente distintas y cada
una ubicada en las antípodas de la otra, lo cierto es que tienen
muchas cosas en común; la más importante de todas es la
imposibilidad de tener un enfoque mecanicista para comprenderlas,
circunstancia que hace que se necesite continuamente el análisis
de probabilidades.
La probabilidad es un método por el cual se obtiene la frecuencia de
un acontecimiento determinado mediante la realización de un
experimento aleatorio, del que se conocen todos los resultados
posibles, bajo condiciones suficientemente estables.
La teoría de la probabilidad se usa extensamente en áreas como
la estadística, la física, la matemática, las ciencias y la filosofía para
sacar conclusiones sobre la probabilidad discreta de sucesos
potenciales y la mecánica subyacente discreta de sistemas complejos,
por lo tanto es la rama de las matemáticas que estudia, mide o
determina a los experimentos o fenómenos aleatorios.

3. ¿Qué es estadística?
La estadística es una ciencia formal y una herramienta que estudia el uso y los
análisis provenientes de una muestra representativa de datos, busca explicar las
correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en
forma aleatoria o condicional.Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir,
es la herramienta fundamental que permite llevar a cabo el proceso relacionado
con la investigación científica.Es transversal a una amplia variedad de disciplinas,
desde la física hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la salud hasta
el control de calidad.
Se usa para la toma de decisiones en áreas de negocios o
instituciones gubernamentales.La estadística se divide en dos grandes áreas:
Estadística descriptiva
Se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de
los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o
gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y
la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide
poblacional, gráfico circular, entre otros.
Estadística inferencial
Se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a
los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las
observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias
acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de
respuestas a preguntas sí/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas
características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones,
descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre
variables (análisis de regresión). Otras técnicas
de modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minería de datos.
Ambas ramas (descriptiva e inferencial) comprenden la estadística aplicada. La
estadística inferencial, por su parte, se divide en estadística paramétrica y
estadística no paramétrica.Hay también una disciplina llamada estadística
matemática, la que se refiere a las bases teóricas de la materia.
La palabra «estadísticas» también se refiere al resultado de aplicar un algoritmo
estadístico a un conjunto de datos, como en estadísticas económicas, estadísticas
criminales, entre otros.

4. ¿Para qué sirve la estadística’?
la probabilidad estadística, es un método muy usado en las ciencias, como forma
de tomar decisiones, es un proceso que ayuda a la investigación, y muy acertado
tambien, se establecen márgenes de error y son bastante bajos, se usa en la
recolección e interpretación de datos, es usada en distintas ciencias, sociales,
médicas, etc.
es una ayuda, en la investigación, y a esta altura, obtiene resultados
contundentes, con respecto a su importancia y efectividad.
tiene una trayectoria de siglos, y perfeccionamiento, creo que debes leer mas al
respecto, por supuesto que tiene acotaciones al objeto de estudio en determinado
momento, y ´lugar.
¿para qué sirve la probabilidad’?
La Estadística puede dar respuesta a muchas de las necesidades que la sociedad
actual nos plantea. Su tarea fundamental es la reducción de datos, con el objetivo
de representar la realidad y transformarla, predecir su futuro o simplemente
conocerla.
La estadística es una herramienta super importante ya que se basa principalmente
en las probabilidades, en las cuales si tu observas un evento o fenómenos de la
naturaleza puede con la estadística decir la probabilidad de que este evento
sucede.

5. “Distribucion de binomial & Formula”
En estadística, la distribución binomial es una distribución de
probabilidad discreta que cuenta el número de éxitos en una secuencia
de n ensayos de Bernoulli independientes entre sí, con una probabilidad fija p de
ocurrencia del éxito entre los ensayos. Un experimento de Bernoulli se caracteriza
por ser dicotómico, esto es, sólo son posibles dos resultados. A uno de estos se
denomina éxito y tiene una probabilidad de ocurrencia p y al otro, fracaso, con una
probabilidad q = 1 - p. En la distribución binomial el anterior experimento se
repite n veces, de forma independiente, y se trata de calcular la probabilidad de un
determinado número de éxitos. Para n = 1, la binomial se convierte, de hecho, en
una distribución de Bernoulli.
Para representar que una variable aleatoria X sigue una distribución binomial de
parámetros n y p, se escribe:
Ejemplo
Supongamos que se lanza un dado (con 6 caras) 50 veces y queremos conocer la
probabilidad de que el número 3 salga 20 veces. En este caso tenemos una X ~
B(50, 1/6) y la probabilidad sería P(X=20):

6. ¿Qué es una distribución de
probabilidad’?
Una distribución de probabilidad la podemos concebir como una distribución
teórica de frecuencia, es decir, es una distribución que describe como se espera
que varíen los resultados. Dado que esta clase de distribuciones se ocupan de las
expectativas son modelos de gran utilidad para hacer inferencias y tomar
decisiones en condiciones de incertidumbre.
Variable aleatoria.
Es aquella que asume diferentes valores a consecuencia de los resultados de un
experimento aleatorio.
Estas variables pueden ser discretas o continuas. Si se permite que una variable
aleatoria adopte sólo un número limitado de valores, se le llama variable aleatoria
discreta. Por el contrario, si se le permite asumir cualquier valor dentro de
determinados límites, recibe el nombre de variable aleatoria continua.
El Valor Esperado.
El valor esperado es un concepto fundamental en el estudio de las distribuciones
de probabilidad. Desde hace muchos años este concepto ha sido aplicado
ampliamente en el negocio de seguros y en los últimos veinte años ha sido
aplicado por otros profesionales que casi siempre toman decisiones en
condiciones de incertidumbre.
Para obtener el valor esperado de una variable aleatoria discreta, multiplicamos
cada valor que ésta puede asumir por la probabilidad de ocurrencia de ese valor y
luego sumamos los productos. Es un promedio ponderado de los resultados que
se esperan en el futuro.

7. “Distribución de poisson definición &
formula”
En teoría de probabilidad y estadística, la distribución de Poisson es
una probabilidad discreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia
media, la probabilidad de que ocurra un determinado número de eventos durante
cierto período de tiempo. Concretamente, se especializa en la probabilidad de
ocurrencia de sucesos con probabilidades muy pequeñas, o sucesos "raros".
Fue descubierta por Siméon-Denis Poisson, que la dio a conocer en 1838 en su
trabajo Recherches sur la probabilité des jugements en matières criminelles et
matière civile (Investigación sobre la probabilidad de los juicios en materias
criminales y civiles).
La función de masa o probabilidad de la distribución de Poisson es
La función generadora de momentos de la distribución de Poisson con valor
esperado λ es

8. “Distribución de exponencial
definición y formula”
En estadística la distribución exponencial es una distribución de
probabilidad continua con un parámetro cuyafunción de densidad es:
Su función de distribución acumulada es:
Donde representa el número e.
El valor esperado y la varianza de una variable aleatoria X con distribución
exponencial son:
La distribución exponencial es un caso particular de distribución gamma con k = 1.
Además la suma de variables aleatorias que siguen una misma distribución
exponencial es una variable aleatoria expresable en términos de la distribución
gamma
Ejemplo
Ejemplos para la distribución exponencial es la distribución de la longitud de los
intervalos de una variable continua que transcurren entre dos sucesos, que se
distribuyen según la distribución de Poisson.
 El tiempo transcurrido en un call center hasta recibir la primer llamada del
día se podría modelar como una exponencial.
 El intervalo de tiempo entre terremotos (de una determinada magnitud)
sigue una distribución exponencial.Supongamos una máquina que produce
hilo de alambre, la cantidad de metros de alambre hasta encontrar una falla
en el alambre se podría modelar como una exponencial.