Este documento introduce los conceptos de sucesos mutuamente excluyentes e independientes. Explica que sucesos mutuamente excluyentes no comparten elementos y que la probabilidad de que ocurra uno u otro es la suma de sus probabilidades individuales. También explica que sucesos independientes no afectan la probabilidad del otro y que su probabilidad conjunta es el producto de sus probabilidades individuales. Proporciona ejemplos para ilustrar estos conceptos utilizando una urna con bolas de colores.
El documento presenta los conceptos fundamentales de la teoría de probabilidades, incluyendo: (1) El espacio de muestras que contiene todos los resultados posibles de un experimento, (2) El álgebra de eventos que define subconjuntos de interés en el espacio de muestras, y (3) Las operaciones básicas con conjuntos como unión e intersección que rigen el álgebra. Se proveen ejemplos para ilustrar estos conceptos teóricos.
Este documento introduce el concepto de variable aleatoria y describe sus características principales. Explica que una variable aleatoria es una función que asigna valores numéricos a los resultados de un espacio muestral de un experimento aleatorio. Las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas. También describe cómo calcular la distribución de probabilidad, la distribución de probabilidad acumulada, la esperanza matemática y la varianza para variables aleatorias discretas y continuas.
Caracterización de una distribución de datos y medidas de dispercion sofia encalada
Este documento presenta información sobre medidas de dispersión y estadística. Explica que las medidas de dispersión muestran la variabilidad de los datos e indican qué tan alejados están los valores de la media. Luego define el rango, desviación media y otras medidas. Finalmente, cubre temas como tipos de muestra, muestreo probabilístico y no probabilístico, y cuando se deben usar fórmulas estadísticas.
1) El documento describe los conceptos de estimación puntual y por intervalo en inferencia estadística. 2) La estimación puntual involucra dar un valor numérico que aproxime al parámetro poblacional, mientras que la estimación por intervalo especifica un método para calcular los límites de un intervalo que contenga al parámetro. 3) Se discuten propiedades deseables de los estimadores puntuales como insesgabilidad, eficiencia y consistencia, y cómo construir intervalos de confianza para estimar parámetros como la media, varianza y
Análisis estadístico y probabilístico 2019
Capítulo 3: Variables aleatorias
- v.a. real.
- Función distribución de probabilidad (FDP) de una v.a. real.
- Clasificación de las v.a.
- Función densidad de probabilidad (fdp) de una v.a. real
- Vectores aleatorios
- FDP y fdp de un vector aleatorio
- FDP y fdp condicionales
Este documento introduce los conceptos de distribuciones de probabilidad, variables aleatorias discretas y continuas. Explica que una distribución de probabilidad describe los posibles resultados de un experimento y que puede ser generada por una variable aleatoria. Luego describe las características de las variables aleatorias discretas y continuas, y proporciona ejemplos de cada una. Finalmente, presenta fórmulas y ejemplos de distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson, exponencial.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad continuas importantes, incluidas la distribución normal, la distribución exponencial y la distribución de Weibull. Explica las propiedades y parámetros clave de cada distribución, y proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular probabilidades usando estas distribuciones.
Este documento presenta un resumen de variables aleatorias. Introduce las variables aleatorias reales y sus funciones de distribución de probabilidad. Explica cómo clasificar las variables aleatorias en discretas, continuas y mixtas dependiendo de su función de distribución. Finalmente, define las variables aleatorias discretas y cómo asociarles probabilidades a cada uno de sus posibles valores.
El documento presenta los conceptos fundamentales de la teoría de probabilidades, incluyendo: (1) El espacio de muestras que contiene todos los resultados posibles de un experimento, (2) El álgebra de eventos que define subconjuntos de interés en el espacio de muestras, y (3) Las operaciones básicas con conjuntos como unión e intersección que rigen el álgebra. Se proveen ejemplos para ilustrar estos conceptos teóricos.
Este documento introduce el concepto de variable aleatoria y describe sus características principales. Explica que una variable aleatoria es una función que asigna valores numéricos a los resultados de un espacio muestral de un experimento aleatorio. Las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas. También describe cómo calcular la distribución de probabilidad, la distribución de probabilidad acumulada, la esperanza matemática y la varianza para variables aleatorias discretas y continuas.
Caracterización de una distribución de datos y medidas de dispercion sofia encalada
Este documento presenta información sobre medidas de dispersión y estadística. Explica que las medidas de dispersión muestran la variabilidad de los datos e indican qué tan alejados están los valores de la media. Luego define el rango, desviación media y otras medidas. Finalmente, cubre temas como tipos de muestra, muestreo probabilístico y no probabilístico, y cuando se deben usar fórmulas estadísticas.
1) El documento describe los conceptos de estimación puntual y por intervalo en inferencia estadística. 2) La estimación puntual involucra dar un valor numérico que aproxime al parámetro poblacional, mientras que la estimación por intervalo especifica un método para calcular los límites de un intervalo que contenga al parámetro. 3) Se discuten propiedades deseables de los estimadores puntuales como insesgabilidad, eficiencia y consistencia, y cómo construir intervalos de confianza para estimar parámetros como la media, varianza y
Análisis estadístico y probabilístico 2019
Capítulo 3: Variables aleatorias
- v.a. real.
- Función distribución de probabilidad (FDP) de una v.a. real.
- Clasificación de las v.a.
- Función densidad de probabilidad (fdp) de una v.a. real
- Vectores aleatorios
- FDP y fdp de un vector aleatorio
- FDP y fdp condicionales
Este documento introduce los conceptos de distribuciones de probabilidad, variables aleatorias discretas y continuas. Explica que una distribución de probabilidad describe los posibles resultados de un experimento y que puede ser generada por una variable aleatoria. Luego describe las características de las variables aleatorias discretas y continuas, y proporciona ejemplos de cada una. Finalmente, presenta fórmulas y ejemplos de distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson, exponencial.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad continuas importantes, incluidas la distribución normal, la distribución exponencial y la distribución de Weibull. Explica las propiedades y parámetros clave de cada distribución, y proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular probabilidades usando estas distribuciones.
Este documento presenta un resumen de variables aleatorias. Introduce las variables aleatorias reales y sus funciones de distribución de probabilidad. Explica cómo clasificar las variables aleatorias en discretas, continuas y mixtas dependiendo de su función de distribución. Finalmente, define las variables aleatorias discretas y cómo asociarles probabilidades a cada uno de sus posibles valores.
Ejercicio paso a paso - medidas de tendencia central para datos agrupadosMichelleMorales67
Este documento presenta los pasos para calcular las medidas de tendencia central (media, mediana y moda) para datos agrupados. Primero se construye una tabla de frecuencias con intervalos de 4 horas. Luego se calcula la frecuencia relativa, marca de clase y frecuencia acumulada. La media es 29,4 horas, la mediana es 29,2 horas y la moda es 18,4 horas.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad discreta, incluyendo la binomial, Poisson, hipergeométrica y de Bernoulli. Explica las fórmulas y propiedades clave de cada distribución y proporciona ejemplos numéricos para ilustrar su uso en la modelización de problemas de probabilidad.
El documento define el espacio muestral como el conjunto de todos los posibles resultados de un experimento aleatorio. Se dan ejemplos como el lanzamiento de dos monedas o un dado. Los espacios muestrales pueden ser discretos o continuos dependiendo de si los elementos resultan de hacer conteos o mediciones. También se define un evento o suceso como cualquier subconjunto del espacio muestral que representa uno o más resultados posibles del experimento.
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.
Probar (contrastar) si una afirmación relativa a la proporción de una población se ve apoyada o desaprobada ante la evidencia de la muestra utilizando la fórmula de error estándar de la proporción de la población y asumiendo que la distribución binomial se asemeja al comportamiento de la Distribución Normal Z
Las medidas de posición como percentiles, cuartiles y deciles dividen un conjunto de datos ordenados en partes iguales. Los percentiles dividen los datos en 100 partes, los cuartiles en 4 partes y los deciles en 10 partes. Estas medidas se calculan usando fórmulas que consideran el número total de datos y su posición en el conjunto ordenado.
Este documento presenta la resolución de varios problemas de probabilidad que involucran eventos aleatorios como extraer bolas de urnas, lanzar dados y monedas, y seleccionar personas o objetos. Proporciona las soluciones a cada problema planteado junto con los cálculos correspondientes de las probabilidades de los diferentes eventos posibles.
Este documento presenta una introducción a la integración en economía. Explica que la integración es el proceso inverso a la diferenciación y permite obtener la función original a partir de su tasa de cambio. Describe las reglas básicas para calcular integrales indefinidas y definidas, así como su aplicación para obtener el excedente del consumidor y el productor. Finalmente, presenta ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular integrales y cómo estas se usan en el análisis económico.
1. El documento presenta tres temas sobre probabilidades: diagramas de árbol, el triángulo de Pascal y las leyes de probabilidad. 2. Explica cómo usar diagramas de árbol para calcular la probabilidad de eventos múltiples y el triángulo de Pascal como herramienta para contar casos posibles. 3. Detalla las leyes de probabilidad total, condicionada y compuesta y cómo aplicarlas para calcular la probabilidad de eventos individuales o múltiples.
Este documento define una prueba de hipótesis y explica los pasos involucrados. Una prueba de hipótesis involucra formular una hipótesis nula y una hipótesis alternativa, elegir un nivel de significancia, seleccionar un estadístico de prueba, y determinar si se rechaza o no la hipótesis nula basado en los valores críticos. El documento también discute los tipos de dirección de una prueba y los posibles errores tipo I y tipo II que pueden ocurrir.
Estadística Descriptiva. Medidas de forma y concentracionJuan González Díaz
Estadística Descriptiva. Medidas de forma y concentracion. Medida de Asimetría de Fisher, Coeficiente de Curtosis de Fisher, Índice de Gini y Curva de Lorenz
Este documento define el espacio muestral como el conjunto de todos los posibles resultados de un experimento aleatorio. Explica que los espacios muestrales pueden ser discretos u continuos dependiendo de si el número de resultados posibles es finito o infinito. Finalmente, da un ejemplo de lanzar un dado para ilustrar cómo determinar el espacio muestral, los sucesos elementales y compuestos.
Este documento presenta varios ejemplos de problemas de probabilidad total y teorema de Bayes resueltos. El primer ejemplo involucra la probabilidad de que un paciente infantil sea menor de 24 meses en un hospital. El segundo ejemplo calcula la probabilidad de que un paciente de cirugía estética sea masculino. El tercer ejemplo determina la probabilidad de que se haya usado el primer equipo de ultrasonido si se detecta un error.
Un intervalo de confianza es un rango de valores que se estima con una cierta probabilidad incluye un parámetro desconocido de la población, basado en los datos de una muestra. El nivel de confianza depende del tamaño del intervalo, siendo mayor para rangos más amplios. Los intervalos de confianza se usan comúnmente para verificar hipótesis sobre parámetros poblacionales como la media.
Este documento resume tres distribuciones de probabilidad discretas importantes: la distribución de Bernoulli, la distribución de Poisson y la distribución binomial. Explica que una distribución de probabilidad indica los posibles resultados de un experimento aleatorio junto con sus probabilidades. Luego describe cada distribución, incluidas sus características y fórmulas, y proporciona ejemplos ilustrativos.
La distribución normal es la más importante en estadística debido a su frecuencia de aparición y sus aplicaciones teóricas. Fue descubierta de forma independiente por De Moivre, Laplace y Gauss en relación con la teoría de los errores de observación. Sus características principales son que tiene forma de campana, es simétrica respecto a su media y depende de dos parámetros: la media y la desviación típica.
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Chapter 5: Discrete Probability Distribution
5.2 - Binomial Probability Distributions
Este documento presenta información sobre la prueba estadística de chi-cuadrado. Explica que la prueba de chi-cuadrado es una prueba no paramétrica que se puede usar para variables cualitativas. Incluye definiciones de la prueba de chi-cuadrado, un ejemplo numérico para calcular el estadístico chi-cuadrado, y dos problemas resueltos que aplican la prueba de chi-cuadrado para determinar si una distribución de datos se ajusta a una distribución esperada.
Este documento presenta una introducción a la estadística inferencial. Explica conceptos clave como distribución muestral, distribución muestral de la media, prueba Z, prueba t de Student para muestras simples e independientes, y condiciones para usar la prueba t. También resume el uso de la estadística inferencial en psicología para describir, predecir y explicar la conducta humana de manera objetiva basada en datos.
Este documento trata sobre los métodos y distribución de muestreo. Explica que el muestreo se utiliza para inferir características de una población mediante una muestra representativa. Describe diferentes métodos de muestreo como el aleatorio simple, estratificado y por conglomerados. También explica cómo calcular intervalos de confianza para la media y proporción de una población, y cómo determinar el tamaño apropiado de una muestra.
El documento introduce los conceptos de sucesos excluyentes e independientes. Explica que sucesos excluyentes son aquellos que no comparten elementos en común, por lo que la probabilidad de que ocurra uno u otro es la suma de sus probabilidades individuales. También explica que sucesos son independientes cuando la ocurrencia de uno no afecta la probabilidad de ocurrencia del otro. Ilustra estos conceptos con un ejemplo de extracciones con y sin reposición de bolas de colores de una urna.
Este documento explica conceptos básicos de probabilidad como espacio muestral, sucesos, eventos excluyentes e independientes. Define probabilidad como la razón entre casos favorables y totales de un evento. Explica cómo calcular la probabilidad condicional cuando el resultado de un evento afecta otro.
Ejercicio paso a paso - medidas de tendencia central para datos agrupadosMichelleMorales67
Este documento presenta los pasos para calcular las medidas de tendencia central (media, mediana y moda) para datos agrupados. Primero se construye una tabla de frecuencias con intervalos de 4 horas. Luego se calcula la frecuencia relativa, marca de clase y frecuencia acumulada. La media es 29,4 horas, la mediana es 29,2 horas y la moda es 18,4 horas.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad discreta, incluyendo la binomial, Poisson, hipergeométrica y de Bernoulli. Explica las fórmulas y propiedades clave de cada distribución y proporciona ejemplos numéricos para ilustrar su uso en la modelización de problemas de probabilidad.
El documento define el espacio muestral como el conjunto de todos los posibles resultados de un experimento aleatorio. Se dan ejemplos como el lanzamiento de dos monedas o un dado. Los espacios muestrales pueden ser discretos o continuos dependiendo de si los elementos resultan de hacer conteos o mediciones. También se define un evento o suceso como cualquier subconjunto del espacio muestral que representa uno o más resultados posibles del experimento.
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.
Probar (contrastar) si una afirmación relativa a la proporción de una población se ve apoyada o desaprobada ante la evidencia de la muestra utilizando la fórmula de error estándar de la proporción de la población y asumiendo que la distribución binomial se asemeja al comportamiento de la Distribución Normal Z
Las medidas de posición como percentiles, cuartiles y deciles dividen un conjunto de datos ordenados en partes iguales. Los percentiles dividen los datos en 100 partes, los cuartiles en 4 partes y los deciles en 10 partes. Estas medidas se calculan usando fórmulas que consideran el número total de datos y su posición en el conjunto ordenado.
Este documento presenta la resolución de varios problemas de probabilidad que involucran eventos aleatorios como extraer bolas de urnas, lanzar dados y monedas, y seleccionar personas o objetos. Proporciona las soluciones a cada problema planteado junto con los cálculos correspondientes de las probabilidades de los diferentes eventos posibles.
Este documento presenta una introducción a la integración en economía. Explica que la integración es el proceso inverso a la diferenciación y permite obtener la función original a partir de su tasa de cambio. Describe las reglas básicas para calcular integrales indefinidas y definidas, así como su aplicación para obtener el excedente del consumidor y el productor. Finalmente, presenta ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular integrales y cómo estas se usan en el análisis económico.
1. El documento presenta tres temas sobre probabilidades: diagramas de árbol, el triángulo de Pascal y las leyes de probabilidad. 2. Explica cómo usar diagramas de árbol para calcular la probabilidad de eventos múltiples y el triángulo de Pascal como herramienta para contar casos posibles. 3. Detalla las leyes de probabilidad total, condicionada y compuesta y cómo aplicarlas para calcular la probabilidad de eventos individuales o múltiples.
Este documento define una prueba de hipótesis y explica los pasos involucrados. Una prueba de hipótesis involucra formular una hipótesis nula y una hipótesis alternativa, elegir un nivel de significancia, seleccionar un estadístico de prueba, y determinar si se rechaza o no la hipótesis nula basado en los valores críticos. El documento también discute los tipos de dirección de una prueba y los posibles errores tipo I y tipo II que pueden ocurrir.
Estadística Descriptiva. Medidas de forma y concentracionJuan González Díaz
Estadística Descriptiva. Medidas de forma y concentracion. Medida de Asimetría de Fisher, Coeficiente de Curtosis de Fisher, Índice de Gini y Curva de Lorenz
Este documento define el espacio muestral como el conjunto de todos los posibles resultados de un experimento aleatorio. Explica que los espacios muestrales pueden ser discretos u continuos dependiendo de si el número de resultados posibles es finito o infinito. Finalmente, da un ejemplo de lanzar un dado para ilustrar cómo determinar el espacio muestral, los sucesos elementales y compuestos.
Este documento presenta varios ejemplos de problemas de probabilidad total y teorema de Bayes resueltos. El primer ejemplo involucra la probabilidad de que un paciente infantil sea menor de 24 meses en un hospital. El segundo ejemplo calcula la probabilidad de que un paciente de cirugía estética sea masculino. El tercer ejemplo determina la probabilidad de que se haya usado el primer equipo de ultrasonido si se detecta un error.
Un intervalo de confianza es un rango de valores que se estima con una cierta probabilidad incluye un parámetro desconocido de la población, basado en los datos de una muestra. El nivel de confianza depende del tamaño del intervalo, siendo mayor para rangos más amplios. Los intervalos de confianza se usan comúnmente para verificar hipótesis sobre parámetros poblacionales como la media.
Este documento resume tres distribuciones de probabilidad discretas importantes: la distribución de Bernoulli, la distribución de Poisson y la distribución binomial. Explica que una distribución de probabilidad indica los posibles resultados de un experimento aleatorio junto con sus probabilidades. Luego describe cada distribución, incluidas sus características y fórmulas, y proporciona ejemplos ilustrativos.
La distribución normal es la más importante en estadística debido a su frecuencia de aparición y sus aplicaciones teóricas. Fue descubierta de forma independiente por De Moivre, Laplace y Gauss en relación con la teoría de los errores de observación. Sus características principales son que tiene forma de campana, es simétrica respecto a su media y depende de dos parámetros: la media y la desviación típica.
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Chapter 5: Discrete Probability Distribution
5.2 - Binomial Probability Distributions
Este documento presenta información sobre la prueba estadística de chi-cuadrado. Explica que la prueba de chi-cuadrado es una prueba no paramétrica que se puede usar para variables cualitativas. Incluye definiciones de la prueba de chi-cuadrado, un ejemplo numérico para calcular el estadístico chi-cuadrado, y dos problemas resueltos que aplican la prueba de chi-cuadrado para determinar si una distribución de datos se ajusta a una distribución esperada.
Este documento presenta una introducción a la estadística inferencial. Explica conceptos clave como distribución muestral, distribución muestral de la media, prueba Z, prueba t de Student para muestras simples e independientes, y condiciones para usar la prueba t. También resume el uso de la estadística inferencial en psicología para describir, predecir y explicar la conducta humana de manera objetiva basada en datos.
Este documento trata sobre los métodos y distribución de muestreo. Explica que el muestreo se utiliza para inferir características de una población mediante una muestra representativa. Describe diferentes métodos de muestreo como el aleatorio simple, estratificado y por conglomerados. También explica cómo calcular intervalos de confianza para la media y proporción de una población, y cómo determinar el tamaño apropiado de una muestra.
El documento introduce los conceptos de sucesos excluyentes e independientes. Explica que sucesos excluyentes son aquellos que no comparten elementos en común, por lo que la probabilidad de que ocurra uno u otro es la suma de sus probabilidades individuales. También explica que sucesos son independientes cuando la ocurrencia de uno no afecta la probabilidad de ocurrencia del otro. Ilustra estos conceptos con un ejemplo de extracciones con y sin reposición de bolas de colores de una urna.
Este documento explica conceptos básicos de probabilidad como espacio muestral, sucesos, eventos excluyentes e independientes. Define probabilidad como la razón entre casos favorables y totales de un evento. Explica cómo calcular la probabilidad condicional cuando el resultado de un evento afecta otro.
El documento habla sobre la probabilidad condicional y la probabilidad independiente. Explica que la probabilidad condicional es la probabilidad de que ocurra un evento A dado que ocurre otro evento B. También define la probabilidad independiente como aquella donde la probabilidad de un evento no es afectada por la ocurrencia de otro evento. Finalmente, presenta un ejemplo sobre la paradoja del falso positivo para ilustrar estos conceptos.
Diapositivas del curso de Probabilidad y Estadística en la Prepa-UVAQ campus Santo Tomas Moro. Vemos nociones básicas de probabilidad como los conceptos mas importantes de ella y de como calcularlo. Incluye el árbol de probabilidad, enfoques de probabilidad, así como axiomas de probabilidad, probabilidad condicional y teorema de Bayes.
El documento presenta los objetivos y definiciones básicas de probabilidad, incluyendo experimentos, espacio muestral, eventos y la definición clásica de probabilidad. Explica las reglas de suma y producto de probabilidad y la probabilidad condicional. Incluye ejemplos para ilustrar estos conceptos.
El documento presenta los objetivos y definiciones básicas de probabilidad, incluyendo experimentos, espacio muestral, eventos y la definición clásica de probabilidad. Explica las reglas de suma y producto de probabilidad y la probabilidad condicional. Incluye ejemplos para ilustrar estos conceptos.
Este documento explica los conceptos de eventos independientes y mutuamente excluyentes en probabilidad. Define eventos independientes como aquellos que no se afectan entre sí, como lanzar un dado varias veces. Explica que para calcular probabilidades de eventos independientes, el estado original de la situación no cambia cuando ocurre un evento. Luego define eventos mutuamente excluyentes como aquellos que no pueden ocurrir al mismo tiempo, como obtener cara o sello al lanzar una moneda. Incluye ejemplos para ilustrar ambos conceptos.
Este documento presenta conceptos básicos sobre probabilidad. Explica qué es la probabilidad y define conceptos como experimento aleatorio, suceso elemental, espacio muestral y regla de Laplace para calcular probabilidades. También cubre relaciones entre sucesos como unión, intersección y sucesos independientes, así como propiedades de la probabilidad y diferencias entre probabilidad con y sin reposición.
Este documento trata sobre la teoría de probabilidad. Explica que la probabilidad es el estudio de fenómenos aleatorios y define experimento aleatorio y espacio muestral. También define evento o suceso y explica cómo se pueden combinar eventos usando la teoría de conjuntos. Por último, introduce la noción de probabilidad condicional y cómo se calcula.
Este documento trata sobre probabilidades. Explica que la probabilidad mide la posibilidad de que ocurra un evento en un experimento aleatorio. Para calcular la probabilidad de un evento, se divide el número de casos favorables entre el número de resultados posibles. Incluye ejemplos como calcular la probabilidad de sacar un tres con un dado o sacar una canica roja de una bolsa con canicas de diferentes colores. También define conceptos como eventos, eventos complementarios y eventos mutuamente excluyentes.
Eventos mutuamente excluyentes y no excluyentes CUT
Tema de estadística que de manera breve, trato de explicar como suceden los eventos mutuamente excluyente y no excluyentes, y con ejemplos hacer mas comprensible el titulo de este documento.
Este documento describe diferentes tipos de eventos probabilísticos como eventos independientes y mutuamente excluyentes. Explica que eventos independientes no se afectan entre sí, mientras que eventos mutuamente excluyentes no pueden ocurrir al mismo tiempo. Proporciona ejemplos como lanzar un dado varias veces o sacar bolas de una bolsa para ilustrar estas nociones.
Diapositivas del curso de Probabilidad y Estadística II de la PrepaUVAQ en el ciclo escolar 2014-1015.
Una descripción de lo que es la probabilidad conjunta, la clasificación de eventos y sucesos, así como el calculo de probabilidades de cada tipo de ellos. También incluye la probabilidad condicional y el teorema de Bayes.
Este documento presenta conceptos básicos de probabilidad. Define términos como fenómeno aleatorio, experimento aleatorio, espacio muestral, suceso, probabilidad condicional y total. Explica cómo calcular la probabilidad de un suceso de forma empírica, clásica o subjetiva, y resume propiedades como la suma de probabilidades y la regla de Bayes. Finalmente, incluye ejercicios de aplicación de estos conceptos.
Este documento introduce el concepto de probabilidad y describe tres enfoques para definirla: subjetivo, frecuencial y clásico. Explica cómo calcular la probabilidad de un evento contando los casos favorables y totales posibles. Presenta algunos axiomas y teoremas básicos sobre probabilidad y proporciona ejercicios para practicar cálculos probabilísticos en diferentes escenarios como lanzar dados o sacar bolas de urnas.
Este documento trata sobre probabilidad y estadística. Explica los conceptos de probabilidad clásica y empírica. La probabilidad clásica se basa en la igualdad de posibilidades de los resultados, mientras que la probabilidad empírica se basa en la frecuencia relativa de eventos observados. También cubre temas como espacio muestral, combinatoria, permutaciones, distribuciones de probabilidad y más.
- La probabilidad de aprobar el examen teórico es del 68% y la probabilidad de aprobar el examen práctico es del 72%.
- La probabilidad de aprobar al menos una de las dos partes es del 82%.
- Para calcular la probabilidad de aprobar ambas partes (y por lo tanto el examen para obtener la licencia), usamos la regla de suma para eventos no excluyentes: P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(A∩B).
- Resolviendo la ecuación obtenemos que la probabilidad de apro
El documento introduce conceptos básicos de probabilidad como experimentos, espacio muestral, eventos, definición clásica de probabilidad, reglas de suma y adición, e independencia. También presenta ejemplos como la probabilidad de siembra manual vs. bueyes y la probabilidad de dos niños varones. Finalmente, explica la probabilidad condicional a través de un ejemplo sobre el consumo de gaseosas entre estudiantes universitarios.
El documento presenta los conceptos básicos de probabilidad, incluyendo tres enfoques (subjetivo, frecuencial y clásico), axiomas y teoremas. Explica que la probabilidad expresa con números la posibilidad de que ocurra un suceso y cómo se calcula en diferentes escenarios como lanzar un dado o sacar bolas de una urna. Incluye ejemplos y actividades para practicar cálculos de probabilidad.
Este documento introduce los conceptos básicos de probabilidad, incluyendo los tres enfoques de probabilidad, los axiomas y teoremas de probabilidad, y varios ejemplos y actividades de cálculo de probabilidad. Explica que la probabilidad expresa la posibilidad de que ocurra un evento con números, y que depende de factores como el número de resultados posibles y el número de resultados favorables para un evento. También cubre cómo calcular la probabilidad de eventos individuales, excluyentes y que se intersectan.
1) Se presentan 4 ejemplos de pruebas de hipótesis para datos normales utilizando estadísticos t de Student y z.
2) Se explican los pasos para realizar cada prueba de hipótesis, incluyendo establecer las hipótesis nula y alternativa, calcular el estadístico de prueba, y tomar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula.
3) Se discuten casos donde las varianzas son conocidas/desconocidas y iguales/desiguales, y cómo esto afecta
14. Efectos del campo electromagnético en el organismo (Presentación) autor O...RobertoCarlosAlvarez12
Este documento describe brevemente la historia y los efectos potenciales de los campos electromagnéticos en los organismos. Explica que todos los organismos vivos están sometidos al campo magnético de la Tierra y a campos eléctricos naturales. Luego discute cuatro posibles efectos de los campos electromagnéticos en el sistema biológico, incluidos los efectos en la función neurofisiológica básica y estudios clínicos y terapéuticos. Finalmente, resume investigaciones neurofisiológicas b
Este documento lista los pares bioenergéticos asociados con diferentes emociones y estados mentales. Describe las áreas del cuerpo vinculadas a emociones como agresividad, ansiedad, depresión, enojo, envidia, entre otras. Cada par de áreas se conecta a través de canales de energía que transportan las emociones. El documento busca mapear estas conexiones entre zonas corporales y estados emocionales.
El documento describe los componentes y cálculos para diseñar sistemas acuapónicos caseros y de pequeña/mediana escala, incluyendo estanques de peces, biofiltros, sistemas hidropónicos y consideraciones como consumo de alimento y densidad de peces. Proporciona ejemplos de cálculos para diseñar un sistema casero para cultivar 1 m2 de hortalizas y un sistema de 40 kg de tilapia y 64 m2 de lechuga al mes.
Este documento describe el papel fundamental de las bacterias en los sistemas acuapónicos. Las bacterias se encargan de mineralizar los residuos orgánicos generados por los peces en minerales asimilables por las plantas a través de la degradación completa de los compuestos a sus constituyentes minerales. También llevan a cabo la biofiltración para transformar compuestos tóxicos como el amoníaco y amonio en nitratos que las plantas pueden utilizar. Las bacterias nitrificantes como Nitrosomas sp. y N
Este documento presenta una tabla de derivadas de funciones elementales comunes como seno, coseno, tangente, exponenciales y logaritmos. También explica brevemente cómo derivar constantes, potencias, sumas y restas de funciones. Finalmente, proporciona ejemplos de derivadas de funciones polinómicas y su resolución.
Este documento introduce el concepto de probabilidad y cómo se utiliza para estudiar fenómenos aleatorios. Explica que la probabilidad mide la confianza de que ocurra un evento futuro y provee reglas para estudiar experimentos aleatorios. También define conceptos clave como espacio muestral, eventos, operaciones entre eventos, y cómo la probabilidad frecuencial se estabiliza con más observaciones. El objetivo es entender claramente el contexto y uso de la probabilidad en el análisis estadístico.
El documento describe diferentes tipos de tablas y gráficos estadísticos para visualizar datos. Explica que los gráficos de barras, diagramas de puntos e histogramas se usan comúnmente para datos cuantitativos, mientras que los gráficos circulares son adecuados para datos cualitativos. También proporciona detalles sobre cómo construir y interpretar estos gráficos.
Este documento trata sobre estadística inferencial. Explica que la estadística inferencial permite deducir características de una población a partir de una muestra. Define conceptos como población, muestra, parámetros, estadísticos, estimación puntual e intervalos de confianza. Luego describe cómo calcular intervalos de confianza para medias y proporciones, y realizar pruebas de hipótesis para una muestra.
Las tres medidas de tendencia central más comunes son la media, la mediana y la moda. La media es el promedio de los valores, la mediana es el punto medio de una lista ordenada de valores, y la moda es el valor más frecuente en la distribución. Cada una tiene ventajas y desventajas dependiendo del tipo de datos y si están influenciados por valores extremos.
Este documento describe diferentes medidas de dispersión o variabilidad de un conjunto de datos, incluyendo el rango, desviación media, desviación estándar, varianza y coeficientes de asimetría y apuntamiento. Explica cómo calcular estas medidas y lo que indican sobre la distribución de los datos y su alejamiento de la media.
Este documento introduce el concepto de variable aleatoria y describe las variables aleatorias discretas y continuas. Explica que una variable aleatoria es una función que asocia valores numéricos a los resultados posibles de un experimento aleatorio. Las variables aleatorias discretas solo pueden tomar valores numéricos discretos, mientras que las continuas pueden tomar cualquier valor real en un intervalo. Además, define las funciones de probabilidad y distribución para ambos tipos de variables aleatorias.
Este documento proporciona una introducción a las distribuciones de probabilidad. Explica que una distribución de probabilidad lista los valores posibles de una variable aleatoria y sus probabilidades asociadas. Describe dos tipos principales de distribuciones: discretas, donde la variable toma valores separados, y continuas. Luego, ofrece ejemplos detallados de las distribuciones binomial, de Poisson y hipergeométrica, incluidos cálculos de probabilidades.
El documento explica el concepto de límite de una función. Define informalmente el límite como el valor al que tiende una función cuando la variable independiente tiende a un número determinado o al infinito. Explica que existen límites concretos cuando el límite por la izquierda y por la derecha son iguales, y no existe un límite concreto si son distintos. También cubre límites en el infinito y límites infinitos en un punto.
El documento define una función como una relación entre dos variables donde a cada valor de la variable independiente le corresponde un único valor de la variable dependiente. Explica que una función requiere un dominio, un rango y una regla de correspondencia, y describe características como el dominio, rango, ceros, máximos y mínimos. Además, clasifica funciones en algebraica, polinomial, racional, irracional, trascendente y logarítmica, e ilustra ejemplos de funciones lineales, cuadráticas y exponenciales.
¿Qué es?
El VIH es un virus que ataca el sistema inmunitario del cuerpo humano, debilitándolo y dejándolo vulnerable a otras infecciones y enfermedades.
Se transmite a través de fluidos corporales como sangre, semen, secreciones vaginales y leche materna.
A medida que avanza, el VIH puede desarrollarse en SIDA, una etapa avanzada de la infección donde el sistema inmunitario está severamente comprometido.
Estadísticas
Más de 38 millones de personas viven con VIH en todo el mundo, según datos de la ONU.
Las tasas de infección varían según la región y el grupo demográfico, con una prevalencia más alta en África subsahariana.
Modos de Transmisión
El VIH se transmite principalmente a través de relaciones sexuales sin protección, compartir agujas contaminadas y de madre a hijo durante el parto o la lactancia.
No se transmite por contacto casual como estrechar la mano o compartir utensilios.
Prevención y Tratamiento
La prevención incluye el uso de preservativos durante las relaciones sexuales, evitar compartir agujas y acceder a la profilaxis preexposición (PrEP) para aquellos con mayor riesgo.
El tratamiento del VIH implica el uso de terapia antirretroviral (TAR), que ayuda a controlar la replicación viral y permite que las personas con VIH vivan vidas más largas y saludables
El documento publicado por el Dr. Gabriel Toro aborda los priones y las enfermedades relacionadas con estos agentes infecciosos. Los priones son proteínas mal plegadas que pueden inducir el plegamiento incorrecto de otras proteínas normales en el cerebro, llevando a enfermedades neurodegenerativas mortales. El Dr. Toro examina tanto la estructura y función de los priones como su capacidad para propagarse y causar enfermedades devastadoras como la enfermedad de Creutzfeldt-Jakob, la encefalopatía espongiforme bovina (conocida como "enfermedad de las vacas locas"), y el síndrome de Gerstmann-Sträussler-Scheinker. En el documento, se exploran los mecanismos moleculares detrás de la replicación de los priones, así como las implicaciones para la salud pública y la investigación en tratamientos potenciales. Además, el Dr. Toro analiza los desafíos y avances en el diagnóstico y manejo de estas enfermedades priónicas, destacando la necesidad de una mayor comprensión y desarrollo de terapias eficaces.
Presentación con todo tipo de contenido sobre el hábitat del desierto cálido. Perfecto para exposiciones escolares. La presentación contiene las características del desierto cálido así como geográficamente donde se encuentra al rededor del mundo. Además contiene información sobre la fauna y flora y sus adaptaciones al medio ambiente en este caso, el desierto cálido. Por último contiene curiosidades y datos importantes sobre el desierto cálido.
Una unidad de medida es una cantidad de una determinada magnitud física, definida y adoptada por convención o por ley. Cualquier valor de una cantidad física puede expresarse como un múltiplo de la unidad de medida. Para entender mejor las mismas, hay que saber como se pueden convertir en otras unidades de medida.
Los enigmáticos priones en la naturales, características y ejemplosalexandrajunchaya3
Durante este trabajo de la doctora Mar junto con la coordinadora Hidalgo, se presenta un didáctico documento en donde repasaremos la definición de este misterio de la biología y medicina. Proteinas que al tener una estructura incorrecta, pueden esparcir esta estructura no adecuada, generando huecos en el cerebro, de esta manera creando el tejido espongiforme.
Fijación, transporte en camilla e inmovilización de columna cervical II.pptxjanetccarita
Explora los fundamentos y las mejores prácticas en fijación, transporte en camilla e inmovilización de la columna cervical en este presentación dinámica. Desde técnicas básicas hasta consideraciones avanzadas, este conjunto de diapositivas ofrece una visión completa de los protocolos cruciales para garantizar la seguridad y estabilidad del paciente en situaciones de emergencia. Útil para profesionales de la salud y equipos de respuesta ante emergencias, esta presentación ofrece una guía visualmente impactante y fácil de entender.
2. Probabilidades
Vamos a estudiar los conceptos de:
Sucesos excluyentes
Sucesos independientes
Empecemos por sucesos excluyentes o mutuamente excluyentes
3. Sucesos mutuamente excluyentes
Excluir significa “dejar fuera”, de manera que dos sucesos
serán excluyentes o mutuamente excluyentes si ellos no tienen
elementos comunes (es decir uno excluye al otro)
Observe cuidadosamente la siguiente urna
Esta urna tiene bolitas rojas, bolitas azules y bolitas verdes.
Supongamos que se elige una bolita al azar, entonces hay tres
tipos de sucesos que son de interés
4. Sucesos mutuamente excluyentes
El suceso “que la bolita sea azul” que lo denotamos por la letra A
El suceso “que la bolita sea roja” que lo denotamos por la letra R
El suceso “que la bolita sea verde” que lo denotamos por la letra V
Observe que ninguno de estos sucesos tienen elementos comunes, de
manera que entre ellos son mutuamente excluyentes.
Podemos calcular la probabilidad de obtener una bolita azul, esto es
5
Pr( )
12
A
5. Sucesos mutuamente excluyentes
De igual forma podemos calcular la probabilidad de sacar una bolita roja,
esto es
4
Pr( )
12
R
Y la probabilidad de obtener una bolita verde, que es
3
Pr( )
12
V
Ahora bien, nos preguntamos ¿cuál es la probabilidad de sacar una bolita
roja o una bolita azul?
6. Sucesos mutuamente excluyentes
Es decir, estamos preguntando ¿con que probabilidad puede ocurrir el
suceso R (sacar bolita roja) o A (sacar bolita azul)?
4 5 9
Pr( ) Pr( ) Pr( )
12 12 12
R o A R A
Es decir, cuando los sucesos son mutuamente excluyentes, la probabilidad
de la ocurrencia de uno de ellos es simplemente la suma de cada una de las
probabilidades
7. Sucesos mutuamente excluyentes
¿Cuál es la probabilidad de obtener una bola roja o una bola verde?
Los sucesos bola roja, R, y bola verde, V, son mutuamente excluyentes, de
modo que la probabilidad de que ocurra uno de ellos es
4 3 7
Pr( ) Pr( ) Pr( )
12 12 12
R o V R V
8. Veamos ahora el concepto de sucesos independientes...
Nos vamos a apoyar en la urna anterior con las bolitas de color roja,
azul y verde
Pero ahora sacaremos dos bolitas, una tras otra y con reposición.
Esto significa que sacamos la primera bolita, anotamos su color, y la
regresamos a la urna, y luego hacemos la segunda extracción.
Definamos el suceso “la primera bolita extraída fue de color azul, que
llamaremos suceso A1; y definamos el suceso “la segunda bolita extraída
fue de color azul”, que llamaremos A2.
9. Sucesos independientes
Queremos calcular la probabilidad del siguiente suceso “la primera bolita
sea azul y la segunda bolita también sea azul”.
En términos de nuestra notación de sucesos, queremos calcular la
probabilidad de que ocurra el suceso A1 y que ocurra el suceso A2.
Mire cuidadosamente los siguiente cuadritos, el primer cuadro denotará las
formas de obtener una bola cualquiera y el segundo cuadro las formas de
obtener una bola cualquiera de la segunda extracción
12 12 = 144 formas diferentes
10. Sucesos independientes
Ahora vamos a calcular las formas diferentes de obtener una bola azul en
la primera extracción y una bola azul en la segunda extracción:
5 5 = 25 formas diferentes
Luego la probabilidad de obtener dos bolitas azules de dos extracciones con
reposición (con reemplazo) es
25
144
11. Sucesos independientes
Por otro lado, la probabilidad de que en la primera extracción la bolita
sea azul, esto es
5
Pr( 1)
12
A
Una vez repuesta la bolita, la probabilidad de sacar en la segunda
extracción una bolita azul, esto es
5
Pr( 2)
12
A
12. Sucesos independientes
De manera que podemos ver que la probabilidad de obtener A1 y A2, es
igual al producto de la probabilidad de A1 por la probabilidad de A2, esto es
Pr( 1 2) Pr( 1)Pr( 2)
A y A A A
Y cuando esto ocurre, se dice que los sucesos A1 y A2 son independientes.
De otra forma A y B dos sucesos son independientes cuando la ocurrencia de
uno en nada altera la ocurrencia del otro.
13. Sucesos independientes
Con la misma urna, nuevamente sacaremos dos bolitas, pero esta vez lo
haremos sin reposición (sin reemplazo).
Esto significa que una vez que hagamos la primera extracción, la bolita no es
devuelta a la urna, o sea que en la segunda extracción tendremos una bolita
menos.
Sea el suceso “la primera bolita es azul”, que denotaremos por A1
Sea el suceso “la segunda bolita es roja”, que denotaremos por R2
Queremos calcular la probabilidad de que la primera bolita sea azul y la
segunda bolita sea roja, ¿cómo la calculamos?
14. Sucesos independientes
Como antes, utilicemos nuestros cuadraditos para saber todos los
posibles resultados de estas dos extracciones sin reposición
12 11 = 132 formas diferentes
Luego, vamos a ver nuestros resultados para que la primera sea azul, y la
segunda sea roja (sin reemplazo)
5 4 = 20
Luego la probabilidad de A1 y R2 es
20
132
(una bolita menos, la que no
fue reemplazada)
15. Sucesos independientes
Con el ejemplo anterior queremos decir que cualquier suceso que dependa de
la primera extracción afectará a cualquier otro suceso que dependa de la
segunda extracción, y por lo tanto ellos no serán independientes (se dice que
son dependientes)
A modo de ejemplo, calcular la probabilidad de que (siempre sin reemplazo)
en la primera extracción salga bolita verde (V1) y en la segunda extracción
salga bolita verde (V2)
3 2 6
12 11 132
16. Reglas de probabilidad
• Eventos mutuamente excluyentes
– Dos eventos son mutuamente excluyentes si la ocurrencia de
uno impide la ocurrencia del otro
– Por ejemplo
• si un bebé es masculino, no puede ser femenino
• si un niño salió positivo para E. histolytica, no puede ser
negativo
– La probabilidad de que ocurran eventos mutuamente
excluyentes, es la probabilidad de que ocurra un evento u
otro y se puede obtener la probabilidad sumando las
probabilidades de cada evento.
– Es la ley aditiva de la probabilidad
17. Reglas de probabilidad
• Ejemplo
– 100 recién nacidos en un maternidad de Celaya
– 55 fueron mujeres y 45 hombres
• La probabilidad de ser mujer fue de 55/100 = 0.55
• La probabilidad de ser hombre fue de 45/100=0.45
• La probabilidad de tener cualquier sexo = 0.55 + 0.45 =
1.00
18. Reglas de probabilidad
• Ejemplo
– 200 niños con prueba para E. histolytica
– 59 dieron resultado positivo
– 151 dieron resultado negativo
• La probabilidad de dar positivo para E. histolytica
fue de 59/200= 0.295
• La probabilidad de dar negativo para E. histolytica
fue de 151/200 = 0.705
• La probabilidad ser positivo o negativo es de 0.295
+ 0.705 = 1.00
19. Reglas de probabilidad
• Eventos independientes
– Dos eventos son independientes si la ocurrencia de un
evento no afecta la ocurrencia del otro.
– Ejemplo
• Si nace un bebé varón, no afecta en que el siguiente sea
mujer.
– La probabilidad de dos eventos independientes es de que
ambos se presenten y se obtiene multiplicando las
probabilidades individuales de cada evento.
– Es la ley multiplicativa de la probabilidad.
20. Reglas de probabilidad
• Ejemplo
– En un banco de sangre se determinaron los grupos sanguíneos:
Grupo n %
0 45 45
A 29 29
B 21 21
AB 5 5
Total 100 100
¿Cuál es la probabilidad de que las siguientes dos personas
sean del grupo 0? ¿Es mutuamente excluyente o
independiente?
21. Reglas de probabilidad
• El hecho de que la siguiente personas sea
del grupo 0 no impide que la segunda, sea
del grupo 0, por lo tanto es independiente.
– Sus probabilidades individuales, se multiplican:
– 0.45 x 0.45 = 0.2025 = 20.25%
22. Reglas de probabilidad
• Ejemplo
– 100 recién nacidos en un maternidad de Celaya
• 55 fueron mujeres y 45 hombres
• La probabilidad de ser mujer fue de 55/100 = 0.5
• La probabilidad de ser hombre fue de 45/100=0.4
¿Cuál es la probabilidad de que los siguientes dos nacimientos sean
hombres?
23. Reglas de probabilidad
• Ejemplo
– Son eventos mutuamente excluyentes, por lo
tanto se suman las probabilidades individuales.
0.45 + 0.45 = 0.9 = 90%
25. Ejemplo 1:
• Si P(A) = 0,6 ; P(B) = 0,4 y P(A∩B)=0,18.
Calcular:
• a) P(A|B)
b) P(B|A)
• Solución:
En este problema, simplemente vamos a
reemplazar los datos en la fórmula.
• a) Usamos la fórmula de probabilidad
condicional:
26. • b) Usamos la fórmula de probabilidad
condicional, teniendo en cuenta que vamos
a calcular la probabilidad de que ocurra B,
dado que ha ocurrido A.
27. • Ejemplo 2:
• Al 25% de tus amigos le gusta la fresa y el
chocolate, mientras que al 60% le gusta el
chocolate. ¿Cuál es la probabilidad de que a
un amigo que le gusta el chocolate, le guste
la fresa?
• Solución:
Vamos a trabajar con 2 eventos: que a un
amigo le guste la fresa, y que a un amigo le
guste el chocolate.
28. • Evento A: que a un amigo le guste de
fresa. P(A) = ?
• Evento B: que a un amigo le guste el
chocolate. P(B) = 60 %.
• Evento A y B: que a un amigo le guste la
fresa y el chocolate. P(A∩B) = 25 %.
• Ahora calculamos la probabilidad de que a
un amigo le guste la fresa, dado que le gusta
el chocolate.
La probabilidad de que a un amigo le guste la fresa dado que le gusta el
chocolate es del 41,67 %.
29. • Ejemplo 3:
El 76 % de los estudiantes de Ingeniería Civil han aprobado resistencia de materiales
y el 45 % aprobaron estática. Además, el 30 % aprobaron resistencia de materiales y
estática. Si Camilo aprobó resistencia de materiales, ¿qué probabilidad tiene de haber
aprobado también estática?
• Solución:
Vamos a trabajar con 2 eventos: aprobar resistencia de materiales, y aprobar
estática.
• Evento A: aprobar resistencia de materiales. P(A) = 76 %.
• Evento B: aprobar estática. P(B) = 45 %.
• Evento A y B: aprobar resistencia de materiales y estática. P(A∩B) = 30 %, y es
lo mismo que: P(B∩A) = 30 %
• Ahora calculamos la probabilidad de aprobar estática, dado que se aprobó
resistencia de materiales.
Para Camilo, la probabilidad de aprobar estática, dado que aprobó resistencia
de materiales es de 39,47 %.