04 - Funciones de distribución discretas
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Este documento presenta diferentes funciones de masa de probabilidad (FMP), incluyendo la FMP de Bernoulli, la FMP binomial, la FMP de Poisson y la FMP geométrica. Explica las características y aplicaciones de cada FMP, así como ejemplos ilustrativos. También muestra cómo calcular estadísticos como la media y varianza para cada FMP usando MATLAB y Excel.
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03 Variable Aleatoria
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06 - Variables aleatorias conjuntas
Si quiere descargar la presentación, dirijase a:
http://probestunalmzl.wikispaces.com/temario
Le agradecería si me reporta los errores que encuentre en la diapositiva (daalvarez arroba unal punto edu punto co)
Manual asignatura simulacion-b
Este documento describe los métodos para generar variables aleatorias, incluyendo la transformada inversa, convolución, aceptación y rechazo, y composición. También cubre la distribución de Poisson, sus propiedades como que su valor esperado y varianza son iguales a λ, y ejemplos de procesos de Poisson como el número de autos que pasan en un punto o el número de llamadas telefónicas por minuto.
Distribucion entrada 6
La distribución binomial describe la probabilidad de obtener un número específico de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes con una probabilidad fija de éxito. La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran cierta cantidad de eventos aleatorios en un período de tiempo, área o producción, basado en una tasa promedio de ocurrencia. Mientras que la binomial se aplica a ensayos dicotómicos, la distribución de Poisson se utiliza para eventos poco frecuentes o aleatorios.
Variables Aleatorias
Este documento presenta conceptos básicos sobre variables aleatorias discretas y continuas. Define variables aleatorias como cantidades numéricas que representan el resultado de un experimento aleatorio. Explica que las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas, y describe las funciones de probabilidad, densidad y distribución para cada tipo de variable, así como los conceptos de esperanza y varianza. El objetivo es recordar estos conceptos fundamentales sobre variables aleatorias antes de aplicarlos en otros temas del curso.
Distribucion Binomial y de POISSON
La distribución binomial describe el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes con una probabilidad fija p de éxito. La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran x eventos en un período de tiempo, área o producto, cuando el número promedio de ocurrencias es l. Ambas distribuciones son importantes en estadística pero la de Poisson es más adecuada para eventos raros con pequeñas probabilidades.
Distribucion binomial
La distribución binomial describe el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes con una probabilidad fija de éxito. La distribución de Poisson modela el número de eventos raros que ocurren en un intervalo de tiempo, área o unidad, cuando la media de ocurrencia es conocida. Ambas son importantes en estadística, pero la de Poisson es más adecuada para eventos esporádicos donde se conocen parámetros como la media.
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Distribuciones de probabilidad
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MODELOS DE PROBABILIDAD
El documento describe la distribución binomial y normal. La distribución binomial modeliza el número de éxitos que pueden ocurrir en una serie de ensayos independientes con una probabilidad constante de éxito. La distribución normal es muy importante y puede aproximar la distribución de muchas variables. Representa fenómenos causados por pequeños efectos aleatorios que tienden a sumarse.
Distribuciones de probabilidad
El documento resume varias distribuciones de probabilidad importantes como la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución gamma y la distribución t-student. Para cada distribución, se define brevemente y se proporciona un ejemplo ilustrativo. El documento explica cuándo es apropiado usar cada distribución y cómo modelar diferentes tipos de fenómenos aleatorios.
8. probabilidad y variables aleatorias
El documento presenta definiciones y ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como la regla de Laplace, teorema de Bayes, distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, geométrica, binomial negativa e hipergeométrica. Explica conceptos clave como espacio muestral, probabilidad condicional, independencia estadística y cómo aplicar fórmulas matemáticas para calcular probabilidades en diferentes escenarios.
Distribución Normal, Binomial y de Poisson
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Distribución de poisson
La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran un número determinado de eventos aleatorios en un intervalo de tiempo o espacio, cuando la tasa promedio de ocurrencia de eventos es conocida. La función de probabilidad de Poisson depende de un parámetro λ que representa la tasa promedio de ocurrencia. Tanto la media como la varianza de una variable aleatoria de Poisson son iguales a λ. La distribución de Poisson se aplica a muchos procesos naturales donde los eventos ocurren con una tasa constante.
explicando
La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran ciertos números de eventos en intervalos de tiempo o espacio, cuando dichos eventos ocurren con una tasa media conocida e independientemente unos de otros. La distribución normal (o Gauss) modela muchos fenómenos naturales y se caracteriza por una curva en forma de campana. La distribución t de Student surge al estimar la media de una población normal con muestras pequeñas.
Estadistica
Este documento resume tres distribuciones estadísticas importantes: la distribución normal, la distribución binomial y la distribución de Poisson. Describe las propiedades y aplicaciones clave de cada distribución, así como cómo calcular medidas como la media y la desviación estándar. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de probabilidades usando cada distribución.
Unidad dos punto n° 2
Las distribuciones de probabilidad discutidas incluyen la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución lognormal, la distribución gamma y la distribución de Weibull. Cada una describe la probabilidad de eventos discretos o continuos bajo ciertas condiciones y parámetros.
DistribucióN De Poisson
Este documento describe la distribución de Poisson y cómo se usa para calcular la probabilidad de sucesos aleatorios discretos. Explica que la distribución de Poisson se aplica cuando los eventos son impredecibles, independientes y ocurren con baja frecuencia dentro de un intervalo de muestra grande. Proporciona ejemplos y fórmulas para calcular la probabilidad, promedio, varianza y desviación estándar usando esta distribución.
Hipotesis estadistica
Este documento describe los conceptos básicos de la prueba de hipótesis estadística. Explica cómo formular una hipótesis nula y una hipótesis alterna para probar un reclamo sobre una población. También describe los errores tipo I y tipo II que pueden ocurrir al probar hipótesis, y cómo el nivel de significancia controla la probabilidad de cometer un error tipo I. Finalmente, presenta ejemplos para ilustrar cómo establecer las regiones críticas para rechazar la hipótesis nula.
Distribuci%c3%93 n%20de%20probabilidad%20discretas
Este documento describe las distribuciones de probabilidad discretas. Explica que estas distribuciones asignan probabilidades a resultados discretos o de conteo de variables aleatorias. Describe la función de probabilidad para variables discretas y provee ejemplos como la distribución binomial para experimentos con dos resultados posibles. También introduce la distribución hipergeométrica para muestras aleatorias sin reposición de una población clasificada en dos categorías.
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Prueba de hipótesis
Este documento describe el proceso de prueba de hipótesis estadística. Explica que una hipótesis es un reclamo sobre una población que se pone a prueba usando datos de una muestra. Detalla los pasos para realizar una prueba de hipótesis, incluyendo establecer la hipótesis nula y alterna, calcular una estadística de prueba, determinar la región crítica, y tomar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula. También explica conceptos como el n
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1) La distribución normal, descrita por Gauss, que tiene forma de campana y depende de los parámetros media y desviación estándar.
2) La distribución binomial, que modela experimentos con dos resultados posibles y probabilidad constante.
3) La distribución de Poisson, que describe eventos aleatorios en el tiempo o espacio con probabilidad proporcional al intervalo.
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Libro Integrado 8vo egb len-mat-ccnn-eess
El curso de Texto Integrado de 8vo grado es un programa académico interdisciplinario que combina los contenidos y habilidades de varias asignaturas clave. A través de este enfoque integrado, los estudiantes tendrán la oportunidad de desarrollar una comprensión más holística y conexa de los temas abordados.
En el área de Estudios Sociales, los estudiantes profundizarán en el estudio de la historia, geografía, organización política y social, y economía de América Latina. Analizarán los procesos de descubrimiento, colonización e independencia, las características regionales, los sistemas de gobierno, los movimientos sociales y los modelos de desarrollo económico.
En Lengua y Literatura, se enfatizará el desarrollo de habilidades comunicativas, tanto en la expresión oral como escrita. Los estudiantes trabajarán en la comprensión y producción de diversos tipos de textos, incluyendo narrativos, expositivos y argumentativos. Además, se estudiarán obras literarias representativas de la región latinoamericana.
El componente de Ciencias Naturales abordará temas relacionados con la biología, la física y la química, con un enfoque en la comprensión de los fenómenos naturales y los desafíos ambientales de América Latina. Se explorarán conceptos como la biodiversidad, los recursos naturales, la contaminación y el desarrollo sostenible.
En el área de Matemática, los estudiantes desarrollarán habilidades en áreas como la aritmética, el álgebra, la geometría y la estadística. Estos conocimientos matemáticos se aplicarán a la resolución de problemas y al análisis de datos, en el contexto de las temáticas abordadas en las otras asignaturas.
A lo largo del curso, se fomentará la integración de los contenidos, de manera que los estudiantes puedan establecer conexiones significativas entre los diferentes campos del conocimiento. Además, se promoverá el desarrollo de habilidades transversales, como el pensamiento crítico, la resolución de problemas, la investigación y la colaboración.
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