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Persi Diaconis
Breve introducción a su trabajo de investigación respecto al
lanzamiento de monedas
Análisis Cuantitativo del Riesgo
Probabilidad
David Solís
2
Persi Diaconis
Matemático estadounidense (nacido el 31 de enero
1945) y ex mago profesional. Es Profesor de
Estadística y Matemáticas en la Universidad de
Stanford. Particularmente conocido por abordar los
problemas matemáticos que implican la aleatoriedad
y la asignación al azar, tales como lanzamiento de
una moneda y barajar los naipes.
Eventos Importantes
3
1945 1959 1974 1987-1997 1996-1998 1998
Nacimiento
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Aprendiz de
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A los 14 años
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Investigación
‣ Utilizaron una gran cantidad de conceptos
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‣ Concluyeron que el lanzamiento de moneda es
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Modelado como un
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Resultados
‣ Si la moneda se lanza y se atrapa, tiene una probabilidad del 51% de caer
en la misma cara de su lanzamiento.
‣ Si se hace girar la moneda, en lugar de arrojarla, la probabilidad es más
grande que la del 50% de acabar con el lado más pesado abajo. Monedas
giradas pueden exhibir "enorme sesgo".
‣ Si la moneda se lanza y se deja caer al suelo, esto probablemente añade
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‣ Si la moneda se lanza y se deja caer al piso donde puede girar, el sesgo
del giro probablemente influye en el resultado.
‣ Una moneda caerá en su borde alrededor de 1 en 6000 lanzamientos.
‣ Con las mismas condiciones iniciales los lanzamientos de moneda
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  • 1. Persi Diaconis Breve introducción a su trabajo de investigación respecto al lanzamiento de monedas Análisis Cuantitativo del Riesgo Probabilidad David Solís
  • 2. 2 Persi Diaconis Matemático estadounidense (nacido el 31 de enero 1945) y ex mago profesional. Es Profesor de Estadística y Matemáticas en la Universidad de Stanford. Particularmente conocido por abordar los problemas matemáticos que implican la aleatoriedad y la asignación al azar, tales como lanzamiento de una moneda y barajar los naipes.
  • 3. Eventos Importantes 3 1945 1959 1974 1987-1997 1996-1998 1998 Nacimiento Nueva York Aprendiz de Mago A los 14 años acompaña a Dai Vernon, un famoso prestidigitador Ph.D Obtiene su título de Harvard e inicia como profesor asistente en Stanford Cornell David Duncan Professor Harvard George Vasmer Leverett Profesor de Matemáticas Stanford Profesor en el Departamento de Matemáticas y Estadística
  • 8. 6 Escenas para entrar en calor Rosencrantz obtuvo 92 caras seguidas un evento con poca probabilidad. Guildenstern sugerie que ellos pueden estar "dentro de fuerzas sub / no / sobre naturales”
  • 10. 8 Investigación ‣ Utilizaron una gran cantidad de conceptos físicos, matemáticas, una cámara de captura de movimiento, y experimentación. ‣ Elaboraron un artículo donde se encuentran sus resultados “Dynamical Bias in the Coin Toss” ‣ Concluyeron que el lanzamiento de moneda es un concepto físico, no aleatorio
  • 12. 9 Extractos del artículo Modelado como un problema de mecánica de Lagrange
  • 13. 10 Resultados ‣ Si la moneda se lanza y se atrapa, tiene una probabilidad del 51% de caer en la misma cara de su lanzamiento. ‣ Si se hace girar la moneda, en lugar de arrojarla, la probabilidad es más grande que la del 50% de acabar con el lado más pesado abajo. Monedas giradas pueden exhibir "enorme sesgo". ‣ Si la moneda se lanza y se deja caer al suelo, esto probablemente añade aleatoriedad. ‣ Si la moneda se lanza y se deja caer al piso donde puede girar, el sesgo del giro probablemente influye en el resultado. ‣ Una moneda caerá en su borde alrededor de 1 en 6000 lanzamientos. ‣ Con las mismas condiciones iniciales los lanzamientos de moneda producen el mismo resultado. Es decir, hay una cierta cantidad de determinismo. ‣ Un lanzamiento con una moneda más solida disminuye el sesgo.