Andiuuuu
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La frecuencia se refiere a la cantidad de veces que se repite un valor de una variable en un estudio estadístico. Existen distintos tipos de frecuencia como la frecuencia absoluta, relativa y porcentaje, que se utilizan para tabular y resumir los resultados de una muestra. Calcular la frecuencia implica contar el número de veces que ocurre un suceso dentro de un intervalo de tiempo y dividir eso por el tiempo transcurrido.
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Distribuciones
Este documento discute cuatro distribuciones de probabilidad continuas comunes (normal, binomial, exponencial y gamma) y sus propiedades. Explica que la distribución normal se utiliza con frecuencia debido a que muchas variables naturales la siguen. También describe las distribuciones binomial, exponencial y gamma, y sus usos. Concluye que analizar la distribución de datos es importante para describir el comportamiento de variables aleatorias continuas.
Espacios muestrales-2
El documento describe varias distribuciones de probabilidad comunes, incluyendo la binomial, hipergeométrica, geométrica, Poisson y normal. Explica cuándo se aplica cada una y cómo se definen sus parámetros.
Distribuciones de probabilidad.lm
El documento resume varias distribuciones de probabilidad comunes como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal y gamma. Explica las características clave de cada distribución, incluyendo sus parámetros y cómo modelan diferentes tipos de experimentos aleatorios. También proporciona ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de probabilidades usando estas distribuciones.
Alejandra
Las distribuciones Bernoulli, binomial y de Poisson describen el número de éxitos o eventos que ocurren. La distribución normal describe variables continuas simétricas. La distribución gamma modela variables continuas con asimetría positiva. La distribución t se usa para estimar medias cuando las desviaciones estándar se desconocen.
Distribuciones de probabilidad.
Este documento proporciona una breve introducción a varias distribuciones de probabilidad comunes, incluidas las distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Explica las características clave de cada distribución y proporciona ejemplos ilustrativos.
distribución de probabilidad
Este documento resume varias distribuciones de probabilidad comúnmente usadas, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución exponencial, la distribución normal y la distribución gamma. Cada distribución se describe brevemente con su fórmula y una gráfica ilustrativa.
Explicación de las distribuciones
La distribución de Bernoulli describe experimentos con dos posibles resultados, éxito o fracaso. La distribución binomial modela el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes. La distribución de Poisson expresa la probabilidad de que ocurran cierta cantidad de eventos durante un período de tiempo, cuando la frecuencia media de ocurrencia es conocida.
Presentación estadistica
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulii para experimentos con dos resultados posibles, la distribución binomial para múltiples experimentos de Bernoulii independientes, la distribución de Poisson para contar eventos, la distribución normal que aparece comúnmente en fenómenos naturales, la distribución gamma para problemas relacionados con el tiempo, y la distribución t de Student para estimar la media de una población con muestras pequeñas.
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Distribuciones estadísticas
Este documento resume tres distribuciones estadísticas comunes: la distribución normal, la distribución binomial y la distribución de Poisson. Explica las fórmulas y procedimientos para cada una, y provee ejemplos ilustrativos. También ofrece consejos para diferenciar entre las tres distribuciones basadas en sus características. Al final, presenta ejercicios de práctica para cada distribución.
Distribucion de probabilidad 2
Este documento describe las distribuciones de probabilidad y la distribución de Bernoulli específicamente. Una distribución de probabilidad asigna probabilidades a los posibles resultados de una variable aleatoria y describe la probabilidad de eventos futuros. Un ensayo de Bernoulli tiene dos posibles resultados (éxito o fracaso) con probabilidades p y 1-p, respectivamente. Una variable aleatoria de Bernoulli toma valores 0 o 1 y sigue la distribución de Bernoulli con parámetro p.
Distribuciones2 de probabilidad.lm
El documento describe varias distribuciones de probabilidad importantes como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Para cada distribución, se proporciona una breve definición y ejemplos ilustrativos. El documento parece ser apuntes de una clase sobre distribuciones de probabilidad.
Probabilidad
El documento trata sobre probabilidad, variables aleatorias y distribuciones. Explica que la probabilidad se calcula como el número de casos favorables dividido por el número total de casos posibles. Luego define variable aleatoria y da ejemplos de variables aleatorias discretas y continuas. Finalmente describe distribuciones como la uniforme continua, exponencial y binomial.
Conceptos de distribuciones
Este documento presenta diferentes distribuciones de probabilidad como la binomial, Bernoulli, Gamma, Poisson, normal y T de Student. Explica las características de cada distribución y provee ejemplos para ilustrar su aplicación. También incluye notas sobre los conceptos estadísticos de regularidad y cuantificación de probabilidades para fenómenos aleatorios.
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Este documento describe los componentes básicos del análisis de series cronológicas, incluyendo tendencia, variaciones estacionales, fluctuaciones cíclicas y sucesos aleatorios o irregulares. Explica que el propósito del análisis de series es predecir valores futuros mediante la descomposición de observaciones en estos componentes para identificar regularidades.
Dist de poisson
Este documento describe la distribución de Poisson, la cual expresa la probabilidad de que ocurra un número determinado de eventos durante un periodo de tiempo, basándose en una frecuencia media de ocurrencia. Explica que la distribución de Poisson se aplica a fenómenos donde los eventos ocurren de forma independiente en intervalos de tiempo o espacio, y donde la probabilidad de que ocurra un evento depende de la longitud del intervalo. Finalmente, resume las características clave de esta distribución, incluyendo que la media y la varianza son iguales.
Variables Aleatorias - Mapa Conceptual
Este documento define y explica conceptos clave relacionados con variables aleatorias. Explica que una variable aleatoria es una variable estadística cuyos valores provienen de experimentos aleatorios. Distingue entre variables aleatorias discretas y continuas. También define el rango de una variable aleatoria como el conjunto de valores que puede tomar según la aplicación. Finalmente, da un ejemplo de lanzar dos monedas para ilustrar estas definiciones.
Series cronologicas
Este documento resume los conceptos básicos de las series cronológicas, incluyendo que son sucesiones de observaciones ordenadas en el tiempo, pueden ser de flujo o de nivel, y sus componentes principales son la tendencia, variación estacional, variación cíclica y variación aleatoria. También describe las características, clasificación, gráficos e índices comúnmente usados para analizar series temporales.
Métodos Cuantitativos II
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo la distribución binomial, de Bernoulli, normal, t-Student, F, Ji cuadrado, de Poisson y geométrica. Explica las características y usos de cada distribución para modelar diferentes tipos de datos aleatorios. También incluye enlaces a recursos adicionales sobre cada distribución.
Distribuciones de probabilidad discretas
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo la uniforme discreta, binomial, hipergeométrica, geométrica y binomial negativa. Explica las características de cada distribución y los tipos de problemas o experimentos aleatorios a los que se aplican comúnmente.
Componentes de una serie de tiempo
Este documento describe los cuatro componentes principales de una serie de tiempo: la tendencia a largo plazo, la variación cíclica que incluye oscilaciones de más de un año, la variación estacional que se repite cada año, y la variación irregular causada por factores imprevistos. Explica que el análisis de una serie de tiempo implica aislar secuencialmente cada uno de estos componentes para comprender su comportamiento.
Distribución triangular
La distribución triangular tiene 3 parámetros (a, b, c) que representan el límite inferior, el modo y el límite superior. La función de densidad y distribución acumulada asumen diferentes formas dependiendo de si el valor está entre a y b, o entre b y c. La media es (a+b+c)/3 y la varianza depende de los parámetros.
Trabajo Final 2
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Tema1 josselyn arias funciones d probabilidad
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RESUMEN UNIDAD 4
Este documento describe los componentes de las series de tiempo y métodos para pronosticarlas. Explica que una serie de tiempo está compuesta por una tendencia, componente estacional, componente cíclico e irregular. Luego, detalla métodos de suavizamiento como promedios móviles simples, ponderados y exponenciales. Finalmente, introduce el análisis de regresión para pronosticar basado en variables independientes.
Distrubuciones para subir al blog
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Estadistica unidad 4
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parte dos ultimo trabajo segunda unidad
estos son ejemplos de las distribuciones
bernoulli, normal ,binomial, gamma, t de student y poisson.
Regalito en clase
El documento proporciona información sobre estadística y tablas de frecuencia. Explica que la estadística es el análisis e interpretación de datos para ayudar en la toma de decisiones. Define una tabla de frecuencia como una tabla que organiza los datos en clases y muestra la frecuencia de cada clase. Describe los tipos de frecuencia, incluidas las frecuencias absolutas, relativas y acumuladas. Luego proporciona un ejemplo numérico de cómo crear una tabla de frecuencia para variables discretas.
Presentación1
La frecuencia se refiere a la repetición de un suceso u ocurrencia. Se mide en Hertz y puede ser absoluta, relativa o porcentual. Existen también frecuencias acumuladas que cuentan el número total de ocurrencias menores o iguales a un valor. Las frecuencias proporcionan información estadística sobre la distribución de valores en una muestra.
Clase 28
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ECONOMIA
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El documento habla sobre conceptos estadísticos como la distribución de frecuencia, variable estadística, frecuencia de eventos, frecuencia relativa y frecuencia relativa acumulada. Explica que la distribución de frecuencia organiza y resume datos numéricos mostrando cuántas veces ocurre cada valor, y que la frecuencia de un evento es el número de veces que ocurre. También define la frecuencia relativa como un cociente que indica la porción que cada frecuencia absoluta representa del total de datos.
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- 2. QUE ES ? Se llama Frecuencia a la cantidad de veces que se repite un determinado valor de la variable.
- 3. DISTINTOS TIPOS DE FRECUENCIA: Una de los primeros pasos que se realizan en cualquier estudio estadístico es la tabulación de resultados, es decir, recoger la información de la muestra resumida en una tabla en la que a cada valor de la variable se le asocian determinados números que representan el número de veces que ha aparecido, su proporción con respecto a otros valores de la variable, etc. Estos números se denominan frecuencias: Así tenemos los siguientes tipos de frecuencia: Frecuencia absoluta Frecuencia relativa Porcentaje Frecuencia absoluta acumulada Frecuencia relativa acumulada Porcentaje acumulado Ejemplo
- 4. Es importante para calcular la frecuencia de un suceso, se contabilizan un número de ocurrencias de este teniendo en cuenta un intervalo temporal, luego estas repeticiones se dividen por el tiempo transcurrido. CONCLUSIÓN: