Instituto Universitario Politécnico “Santiago Mariño”
Extensión – Maracaibo
Cátedra: Estadística I
Estudiante(s):
Espina, ...
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ESQUEMA
1. INTRODUCCIÓN DEL TEOREMA DE PROBABILIDAD.
2. DEFINICIÓN DE PROBABILIDAD.
2.1. SEGÚN RELATIVAMENTE.
2.2. SEGÚN...
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INTRODUCCIÓN
El estudio de las probabilidades surgió como una herramienta utilizada por los nobles
para ganar en los jue...
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DESARROLLO
1. DEFINICIÓN DE PROPABILIDAD.
1.1. SEGÚN RELAVITAMENTE.
Se define la probabilidad estimada u onírica basada ...
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Esta distribución es importante en inferencia estadística por tres razones diferentes:
 Se sabe que las medidas produci...
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5.1. DISCRETA.
Este tipo de probabilidad, es aquel que puede tomar sólo ciertos v...
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representa P (A n B) y...
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CONCLUSIÓN
Primeramente, la probabilidad no es solo una herramienta para ser usada en juegos o apuestas
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BIBLIOGRAFÍA
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dad%20-%20Vitutor.htm
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Ensayo de estadistica

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Ensayo de estadistica

  1. 1. Instituto Universitario Politécnico “Santiago Mariño” Extensión – Maracaibo Cátedra: Estadística I Estudiante(s): Espina, Yefry. V. – 20 377 876 Maracaibo, Julio de 2014.
  2. 2. 2 ESQUEMA 1. INTRODUCCIÓN DEL TEOREMA DE PROBABILIDAD. 2. DEFINICIÓN DE PROBABILIDAD. 2.1. SEGÚN RELATIVAMENTE. 2.2. SEGÚN AXIOMÁTICAMENTE. 3. VALOR DE LA PROBABILIDAD. 4. DISTRIBUCIÓN DE LA PROBABILIDAD. 4.1. NORMAL. 4.2. EXPONENCIAL. 5. APLICACIÓN DE LA TEOREMA DE PROBABILIDAD. 6. ALGUNOS TIPOS DE PROBABILIDAD COMO: 6.1. DISCRETA. 6.2. CONTINUA. 6.3. CONDICIONADA. 7. INTERPRETACIÓN DE LA PROBABILIDAD CONDICIONADA. 8. PROPIEDADES DE LA PROBABILIDAD CONDICIONADA. 9. EJEMPLOS. 10. CONCLUSIÓN. 11. BIBLIOGRAFÍA.
  3. 3. 3 INTRODUCCIÓN El estudio de las probabilidades surgió como una herramienta utilizada por los nobles para ganar en los juegos y pasatiempos de la época, pero actualmente la teoría de la probabilidad puede definirse como aquella que se encarga de la asignación de un dicho número a los posibles resultados que puedan acontecer en un experimento aleatorio, con el fin de cuantificar dichos resultados y saber si un suceso es más probable que otro. Desde luego, el teorema de probabilidad, desprende una serie de fórmulas, cálculos matemáticos, procedimientos para resolver la probabilidad y para ellos es necesario conocer la definición de probabilidad, según relativa y axiomáticamente. Asimismo, el valor que se le debe dar a la probabilidad, además de cómo se distribuyen tanto normal como exponencialmente. Posteriormente, se reconoce como uno de los puntos más importante del teorema de probabilidad, su aplicación, dentro del mismo se puede obtener una mejor interpretación y mayor interés, ya que su importancia y también su función es revelada en las aplicaciones que se le da a este teorema, además de la razón del porque actualmente es muy útil. Seguidamente, se definen algunos tipos de probabilidades, pero solo en una de ellas, se describe su interpretación y se nombran algunas de sus propiedades. Finalmente, se exponen algunos ejemplos de este teorema y se determinan las conclusiones extraídas de la información contenida en este ensayo.
  4. 4. 4 DESARROLLO 1. DEFINICIÓN DE PROPABILIDAD. 1.1. SEGÚN RELAVITAMENTE. Se define la probabilidad estimada u onírica basada en la frecuencia relativa de aparición de un suceso S cuando es muy grande. La probabilidad de un suceso es una medida que se escribe como P [S] y mide con qué frecuencia ocurre algún suceso si se hace algún experimento indefinidamente. La definición anterior es complicada de representar matemáticamente ya que debiera ser infinito. 1.2. SEGÚN AXIOMÁTICAMENTE. Otra manera de definir la probabilidad es de forma axiomática esto es estableciendo las relaciones o propiedades que existen entre los conceptos y operaciones que la componen. La autodefinición axiomática de la probabilidad se define con base a sí misma (igualmente factible es sinónimo de igualmente auto probable). 2. VALOR DE LA PROBABILIDAD. El valor más pequeño que puede tener la probabilidad de ocurrencia de un evento es igual a 0, el cual indica que el evento es imposible, y el valor mayor es 1, que indica que el evento ciertamente ocurrirá. Entonces si decimos que P (A) es la probabilidad de ocurrencia de un evento A y P (A’) la probabilidad de no-ocurrencia de A, tenemos que: 0 < P (A) < 1 P (A) + P (A’) = 1 3. DISTRIBUCIÓN DE LA PROBABILIDAD. 3.1. NORMAL. Es una distribución de probabilidad continua que es tanto simétrica como mesocrática. La curva que representa la distribución de probabilidad normal se describe generalmente como en forma de campana.
  5. 5. 5 Esta distribución es importante en inferencia estadística por tres razones diferentes:  Se sabe que las medidas producidas en muchos procesos aleatorios siguen esta distribución.  Las probabilidades normales pueden utilizarse generalmente para aproximar otras distribuciones de probabilidad, tales como las distribuciones binomial y de boisson.  Las distribuciones estadísticas tales como la media de la muestra y la proporción de la muestra, siguen a menudo la distribución normal, sin tener en cuenta la distribución de la población. 3.2. EXPONENCIAL. Si en el contexto de un proceso de Poisson ocurren eventos o éxitos en un espectro continuo de tiempo y espacio. Entonces la longitud del espacio o tiempo entre eventos sucesivos sigue una distribución de probabilidad exponencial. Puesto que el tiempo y el espacio son un espectro continuo, esta es una distribución continua. En caso de este tipo de distribución no vale la pena preguntarse ¿cuál es la probabilidad de que el primer pedido de servicio se haga exactamente de aquí a un minuto? Más bien debemos asignar un intervalo dentro del cual el evento puede ocurrir, preguntándonos, ¿cuál es la probabilidad de que el primer pedido se produzca en el próximo minuto? Dado que el proceso de Poisson es estacionario, la distribución exponencial se aplica ya sea cuando estamos interesados en el tiempo (o espacio) hasta el primer evento, el tiempo entre dos eventos sucesivos, o el tiempo hasta que ocurra el primer evento después de cualquier punto aleatoriamente seleccionado. 4. APLICACIÓN DEL TEOREMA DE PROBABILIDAD. Se utiliza para el desarrollo del binomio de Newton; en la teoría de la probabilidad y en estadística (para calcular el número de casos posibles de un sistema). También tiene importantes aplicaciones en el diseño y funcionamiento de ordenadores o computadoras, así como en las ciencias físicas y sociales. De hecho, la teoría combinatoria es de gran utilidad en todas aquellas áreas en donde tengan relevancia las distintas maneras de agrupar un número finito de elementos.
  6. 6. 6 5. ALGUNOS TIPOS DE PROBABILIDAD COMO: 5.1. DISCRETA. Este tipo de probabilidad, es aquel que puede tomar sólo ciertos valores diferentes que son el resultado de la cuenta de alguna característica de interés. 5.2. CONTINUA. Una variable aleatoria es una función medible que da un valor numérico a cada suceso en . 5.3. CONDICIONADA. Dado un espacio de probabilidad (Ω, F, P) y dos eventos (o sucesos) con P (B) > 0, la probabilidad condicional de A dado B está definida como: P (A|B) se puede interpretar como, tomando los mundos en los que B se cumple, la fracción en los que también se cumple A. 6. INTERPRETACIÓN DE LA PROBABILIDAD CONDICIONADA. P (A|B) se puede interpretar como, tomando los mundos en los que B se cumple, la fracción en los que también se cumple A. Por ejemplo: Si el evento B es, por ejemplo, tener la gripe, y el evento A es tener dolor de cabeza, P (A1|B) sería la probabilidad de tener dolor de cabeza cuando se está enfermo de gripe. Gráficamente, si se interpreta el espacio de la ilustración como el espacio de todos los mundos posibles, A serían los mundos en los que se tiene dolor de cabeza y B el espacio en el que se tiene gripe. La zona verde de la intersección representaría los mundos en los que se tiene gripe y dolor de cabeza P (A n B). En este caso P (A|B), es decir, la probabilidad de que alguien tenga dolor de cabeza sabiendo que tiene gripe, sería la proporción de mundos con gripe y dolor de cabeza (color
  7. 7. 7 verde) de todos los mundos con gripe: El área verde dividida por el área de B. Como el área verde representa P (A n B) y el área de B representa a P (B), formalmente se tiene que: 7. PROPIEDADES DE LA PROBABILIDAD CONDICIONADA.   P C A  P (A|B) = 1  Pero no es cierto que 8. EJEMPLOS. SUCESO:  Al lanzar una moneda salga cara.  Al lanzar un dado se obtenga 4. ESPACIO MUESTRAL:  Espacio muestral de una moneda: E = {C, X}.  Espacio muestral de un dado: E = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. SUCESO ALEATORIO:  Tirar un dado un suceso sería que saliera par, otro, obtener múltiplo de 3, y otro, sacar 5.
  8. 8. 8 CONCLUSIÓN Primeramente, la probabilidad no es solo una herramienta para ser usada en juegos o apuestas como se presenta en la mayoría de los casos en la sociedad. Sino que a nivel empresarial es muy importante reconocer su verdadero objetivo que consiste es en realizar varios experimentos de esta misma área, anotar los resultados y posteriormente compararlos con los resultados teóricos. Posteriormente, con la probabilidad se puede estudiar la administración económica dentro de una industria y/o empresa, es decir, la probabilidad es necesaria en todo tipo de ámbito tanto social como empresarial, solo que dependientemente del caso y ámbito que se desee estudiar utilizaremos una dicha probabilidad, por medio de reglas, fórmulas, cálculos y teoremas.
  9. 9. 9 BIBLIOGRAFÍA  file:///E:/INVESTIGACIONES%20Y%20TAREAS/estadistica%20ensayo/Probabili dad%20-%20Vitutor.htm  http://www.google.co.ve/search?hl=es&q=objetivo+de+las+PROBABILIDADES&m eta=lr%3Dlang_es  http://metodosestadisticos.unizar.es/asignaturas/22709/principal.htm

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