1) El documento presenta información sobre la teoría de Poisson, incluyendo su definición, propiedades y ejemplos. 2) Explica que la distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran un número determinado de eventos en un intervalo, si dichos eventos ocurren a una tasa promedio conocida de forma independiente. 3) Proporciona ejemplos para ilustrar cómo calcular las probabilidades usando la distribución de Poisson.
La distribución de Poisson describe eventos aleatorios donde la probabilidad de que ocurra un evento es pequeña pero el número total de intentos es grande. Se usa para modelar procesos como llamadas telefónicas, llegada de pacientes a hospitales, accidentes viales, y defectos en productos. La distribución depende de un parámetro λ que representa el número promedio de eventos. La probabilidad de x eventos es P(x|λ) = λx e-λ/x!.
Este documento describe la distribución de Poisson. Explica que se usa para modelar el número de eventos aleatorios que ocurren en un período de tiempo o espacio fijo cuando los eventos ocurren con una tasa media conocida de forma independiente. Detalla las características clave de la distribución de Poisson como su función de probabilidad, esperanza y varianza. También proporciona ejemplos para ilustrar cómo se puede aplicar la distribución de Poisson para calcular probabilidades.
Este documento describe las distribuciones binomial y Poisson. Explica que la distribución binomial modela experimentos con sucesos discretos independientes con probabilidad constante, mientras que la distribución de Poisson se aplica a eventos aleatorios e impredecibles. Proporciona ejemplos y fórmulas para calcular probabilidades usando ambas distribuciones.
El documento habla sobre conceptos básicos de probabilidad. Define probabilidad como un valor entre 0 y 1 que describe la posibilidad de que ocurra un evento. Explica que un experimento tiene dos o más resultados posibles y que un evento es un conjunto de uno o más resultados de un experimento. Finalmente, describe dos puntos de vista para calcular probabilidades: la probabilidad clásica basada en el número de resultados posibles y la probabilidad empírica basada en frecuencias observadas.
Este documento contiene información sobre un alumno llamado Cesar Jesús Estrada Escobedo que cursa la materia de Estadística en el 2do Cuatrimestre de la Sección A con el maestro Gerardo Edgar Mata Ortiz. Luego presenta conceptos sobre las distribuciones de Bernoulli, Binomial, Poisson y Gamma. Finalmente incluye ejercicios de aplicación sobre estas distribuciones.
La distribución de Poisson se utiliza para modelar sucesos aleatorios donde el número promedio de ocurrencias por unidad de tiempo, área o volumen es conocido. Fue desarrollada por Simeón Poisson en el siglo XIX. Se aplica cuando la probabilidad de un evento es pequeña pero el número de oportunidades es grande. Proporciona la probabilidad de que ocurran cierto número de sucesos dados los valores de la media λ.
El documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo la distribución de Bernouilli, binomial, Poisson y hipergeométrica. Explica las fórmulas y características de cada distribución y provee ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular probabilidades usando estas distribuciones.
Este documento resume diferentes tipos de distribuciones discretas en estadística, incluyendo distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson, hipergeométrica, multinomial y multihipergeométrica. Proporciona definiciones, fórmulas y ejemplos para cada distribución.
La distribución de Poisson describe eventos aleatorios donde la probabilidad de que ocurra un evento es pequeña pero el número total de intentos es grande. Se usa para modelar procesos como llamadas telefónicas, llegada de pacientes a hospitales, accidentes viales, y defectos en productos. La distribución depende de un parámetro λ que representa el número promedio de eventos. La probabilidad de x eventos es P(x|λ) = λx e-λ/x!.
Este documento describe la distribución de Poisson. Explica que se usa para modelar el número de eventos aleatorios que ocurren en un período de tiempo o espacio fijo cuando los eventos ocurren con una tasa media conocida de forma independiente. Detalla las características clave de la distribución de Poisson como su función de probabilidad, esperanza y varianza. También proporciona ejemplos para ilustrar cómo se puede aplicar la distribución de Poisson para calcular probabilidades.
Este documento describe las distribuciones binomial y Poisson. Explica que la distribución binomial modela experimentos con sucesos discretos independientes con probabilidad constante, mientras que la distribución de Poisson se aplica a eventos aleatorios e impredecibles. Proporciona ejemplos y fórmulas para calcular probabilidades usando ambas distribuciones.
El documento habla sobre conceptos básicos de probabilidad. Define probabilidad como un valor entre 0 y 1 que describe la posibilidad de que ocurra un evento. Explica que un experimento tiene dos o más resultados posibles y que un evento es un conjunto de uno o más resultados de un experimento. Finalmente, describe dos puntos de vista para calcular probabilidades: la probabilidad clásica basada en el número de resultados posibles y la probabilidad empírica basada en frecuencias observadas.
Este documento contiene información sobre un alumno llamado Cesar Jesús Estrada Escobedo que cursa la materia de Estadística en el 2do Cuatrimestre de la Sección A con el maestro Gerardo Edgar Mata Ortiz. Luego presenta conceptos sobre las distribuciones de Bernoulli, Binomial, Poisson y Gamma. Finalmente incluye ejercicios de aplicación sobre estas distribuciones.
La distribución de Poisson se utiliza para modelar sucesos aleatorios donde el número promedio de ocurrencias por unidad de tiempo, área o volumen es conocido. Fue desarrollada por Simeón Poisson en el siglo XIX. Se aplica cuando la probabilidad de un evento es pequeña pero el número de oportunidades es grande. Proporciona la probabilidad de que ocurran cierto número de sucesos dados los valores de la media λ.
El documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo la distribución de Bernouilli, binomial, Poisson y hipergeométrica. Explica las fórmulas y características de cada distribución y provee ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular probabilidades usando estas distribuciones.
Este documento resume diferentes tipos de distribuciones discretas en estadística, incluyendo distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson, hipergeométrica, multinomial y multihipergeométrica. Proporciona definiciones, fórmulas y ejemplos para cada distribución.
El documento trata sobre conceptos básicos de probabilidad y estadística. Explica que un evento estadístico es un subconjunto de resultados posibles en un experimento aleatorio. Luego describe los tipos de eventos como eventos simples y complejos, y la relación entre el espacio muestral y los eventos. Finalmente, resume tres enfoques para estimar probabilidades: frecuencia relativa, clásico y subjetivo.
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.
Este documento describe diferentes distribuciones de probabilidad como la distribución uniforme discreta y continua, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución hipergeométrica y la distribución normal. Incluye ejemplos y ejercicios para cada distribución. Explica cómo generar variables aleatorias usando el ejemplo de un juego que involucra lanzar una moneda hasta que la diferencia entre caras y cruces sea de tres.
La distribución de Poisson es una distribución de probabilidad discreta que modela el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio cuando dichos eventos son aleatorios e independientes. Se aplica a fenómenos como el número de autos que pasan por un punto, errores ortográficos en una página, o llamadas telefónicas por minuto. La distribución depende de un parámetro λ que representa la tasa promedio de ocurrencia de eventos.
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.
1) El documento describe varias distribuciones discretas como la distribución de Bernouilli, binomial, Poisson y hipergeométrica. 2) Explica que las distribuciones discretas son aquellas donde la variable puede tomar valores numerables y provee ejemplos. 3) Provee detalles sobre cada distribución, incluyendo sus fórmulas y ejemplos numéricos.
1) El documento trata sobre distribuciones discretas como la binomial, Poisson y multivariante. 2) Explica que las distribuciones discretas son aquellas donde la variable puede tomar un número determinado de valores. 3) Detalla los modelos matemáticos de las distribuciones de Bernoulli, binomial, hipergeométrica y Poisson que representan fenómenos discretos.
La distribución de Bernoulli describe experimentos con dos resultados posibles, llamados éxito y fracaso, con probabilidades constantes p y q=1-p, respectivamente. Un ejemplo es lanzar una moneda, donde p es la probabilidad de cara. La distribución de Poisson modela el número de eventos aleatorios que ocurren en un intervalo, cuando la probabilidad de cada evento es baja e independiente de los demás. La distribución normal describe fenómenos que tienden a agruparse alrededor de una media, tomando valores en un rango continuo de forma simétrica.
EJERCICIOS DE DISTRIBUCION BINOMIAL, LEY DE LOS GRANDES NUMEROS, DISTRIBUCIÓN DE MEDIAS MUESTRALES, DISTRIBUCION DE PROPORCIONES, DISTRIBUCION MUESTRAL DE DIFERENCIA DE PROPORCIONES, DISTRIBUCION MUESTRAL DE DIFERENCIA DE MEDIAS,DISTRIBUCIÓN DE POISSON A LA BINOMIAL, DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMETRICA
Este documento resume las distribuciones discretas más importantes en probabilidad y estadística, incluyendo la función de probabilidad, función de distribución, distribución binomial, binomial negativa, Poisson, geométrica e hipergeométrica. Incluye definiciones, fórmulas y ejemplos para cada distribución.
Probabilidad Básica. Guía de estudio- versión 2017Zoraida Pérez S.
Este documento es una guía de estudio sobre probabilidad de la Universidad Nacional Experimental de Guayana. Explica conceptos básicos como experimento aleatorio, resultado, evento y espacio muestral. Luego presenta tres enfoques para asignar probabilidades: clásico, de frecuencia relativa y subjetivo. Finalmente, incluye ejemplos y ejercicios para practicar los conceptos.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y exponencial. Explica sus fórmulas y provee ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular probabilidades usando cada distribución.
El documento describe conceptos básicos de estadística como función de probabilidad, distribución de probabilidad, variables aleatorias discretas y continuas, esperanza matemática, varianza, distribuciones binomial, de Poisson y normal. Explica que una distribución de probabilidad indica los valores posibles de un experimento y su probabilidad, y que puede ser generada por variables aleatorias discretas o continuas.
Este documento introduce conceptos básicos de la teoría de probabilidad e inferencia estadística. Explica que la probabilidad es una medida cuantitativa del grado de certeza o incertidumbre de un evento. Define términos como experimento, resultado, evento y espacio muestral. También describe reglas para calcular probabilidades como la regla de adición y complemento. Finalmente, presenta axiomas fundamentales de la probabilidad.
Este documento presenta información sobre probabilidades y su aplicación en la vida diaria. Brevemente describe conceptos clave como espacio muestral, eventos, probabilidades matemáticas y experimentales, y el teorema de Bayes. También ofrece ejemplos de cómo las personas usan probabilidades en deportes, juegos, seguros, pronósticos del tiempo y más. Finalmente, incluye ejercicios para aplicar estos conceptos.
Primera Unidad del Curso de Probabilidad y Estadística impartido en Universidad LaSalle Oaxaca, Ingeniería en Software y Sistemas Computacionales, con una introducción a Python.
El documento resume las características de las distribuciones de probabilidad discreta más importantes como la binomial, hipergeométrica y de Poisson. Explica que una variable aleatoria discreta solo puede tomar valores enteros de un conjunto finito o infinito numerable. Luego describe cada distribución, incluyendo sus fórmulas y cómo aplicarlas para calcular probabilidades en diferentes ejemplos.
Este documento presenta los conceptos fundamentales de la probabilidad que se desarrollarán. Incluye definiciones de experimentos, resultados y conjuntos, así como los tres enfoques básicos para estudiar la probabilidad y las dos reglas de la probabilidad. También cubre temas como uniones, intersecciones, árboles de probabilidad, tablas de probabilidad, probabilidad condicional y el teorema de Bayes. Finalmente, introduce algunas aplicaciones de la combinatoria.
Este documento describe las distribuciones binomial y binomial negativa. La distribución binomial modela experimentos con dos resultados posibles (éxito/fracaso) y una probabilidad constante de éxito. La binomial negativa modela experimentos que continúan hasta obtener un número fijo de éxitos. El documento provee fórmulas para calcular las probabilidades, media y varianza de ambas distribuciones y resuelve ejercicios numéricos como ejemplos.
The document discusses the Bhagavad Gita and its relevance to management. It notes that the Gita provides guidance on being a long-term manager and leader free from vices, with a fighting spirit. It also discusses willpower, facing challenges courageously, proper utilization of resources, work commitment, and the importance of motivation and maintaining good mental health. The Gita's teachings on duty without attachment can guide managers to improve themselves and their organizations.
El documento habla sobre los indicadores de desempeño social y los derechos de las comunidades locales. Describe los objetivos, políticas y procedimientos de una organización para gestionar sus impactos sociales y relaciones con las comunidades, incluyendo la formación del personal, la evaluación del desempeño y el cumplimiento normativo. También incluye una lista de indicadores clave de desempeño social.
El documento trata sobre conceptos básicos de probabilidad y estadística. Explica que un evento estadístico es un subconjunto de resultados posibles en un experimento aleatorio. Luego describe los tipos de eventos como eventos simples y complejos, y la relación entre el espacio muestral y los eventos. Finalmente, resume tres enfoques para estimar probabilidades: frecuencia relativa, clásico y subjetivo.
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.
Este documento describe diferentes distribuciones de probabilidad como la distribución uniforme discreta y continua, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución hipergeométrica y la distribución normal. Incluye ejemplos y ejercicios para cada distribución. Explica cómo generar variables aleatorias usando el ejemplo de un juego que involucra lanzar una moneda hasta que la diferencia entre caras y cruces sea de tres.
La distribución de Poisson es una distribución de probabilidad discreta que modela el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio cuando dichos eventos son aleatorios e independientes. Se aplica a fenómenos como el número de autos que pasan por un punto, errores ortográficos en una página, o llamadas telefónicas por minuto. La distribución depende de un parámetro λ que representa la tasa promedio de ocurrencia de eventos.
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.
1) El documento describe varias distribuciones discretas como la distribución de Bernouilli, binomial, Poisson y hipergeométrica. 2) Explica que las distribuciones discretas son aquellas donde la variable puede tomar valores numerables y provee ejemplos. 3) Provee detalles sobre cada distribución, incluyendo sus fórmulas y ejemplos numéricos.
1) El documento trata sobre distribuciones discretas como la binomial, Poisson y multivariante. 2) Explica que las distribuciones discretas son aquellas donde la variable puede tomar un número determinado de valores. 3) Detalla los modelos matemáticos de las distribuciones de Bernoulli, binomial, hipergeométrica y Poisson que representan fenómenos discretos.
La distribución de Bernoulli describe experimentos con dos resultados posibles, llamados éxito y fracaso, con probabilidades constantes p y q=1-p, respectivamente. Un ejemplo es lanzar una moneda, donde p es la probabilidad de cara. La distribución de Poisson modela el número de eventos aleatorios que ocurren en un intervalo, cuando la probabilidad de cada evento es baja e independiente de los demás. La distribución normal describe fenómenos que tienden a agruparse alrededor de una media, tomando valores en un rango continuo de forma simétrica.
EJERCICIOS DE DISTRIBUCION BINOMIAL, LEY DE LOS GRANDES NUMEROS, DISTRIBUCIÓN DE MEDIAS MUESTRALES, DISTRIBUCION DE PROPORCIONES, DISTRIBUCION MUESTRAL DE DIFERENCIA DE PROPORCIONES, DISTRIBUCION MUESTRAL DE DIFERENCIA DE MEDIAS,DISTRIBUCIÓN DE POISSON A LA BINOMIAL, DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMETRICA
Este documento resume las distribuciones discretas más importantes en probabilidad y estadística, incluyendo la función de probabilidad, función de distribución, distribución binomial, binomial negativa, Poisson, geométrica e hipergeométrica. Incluye definiciones, fórmulas y ejemplos para cada distribución.
Probabilidad Básica. Guía de estudio- versión 2017Zoraida Pérez S.
Este documento es una guía de estudio sobre probabilidad de la Universidad Nacional Experimental de Guayana. Explica conceptos básicos como experimento aleatorio, resultado, evento y espacio muestral. Luego presenta tres enfoques para asignar probabilidades: clásico, de frecuencia relativa y subjetivo. Finalmente, incluye ejemplos y ejercicios para practicar los conceptos.
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Este documento introduce conceptos básicos de la teoría de probabilidad e inferencia estadística. Explica que la probabilidad es una medida cuantitativa del grado de certeza o incertidumbre de un evento. Define términos como experimento, resultado, evento y espacio muestral. También describe reglas para calcular probabilidades como la regla de adición y complemento. Finalmente, presenta axiomas fundamentales de la probabilidad.
Este documento presenta información sobre probabilidades y su aplicación en la vida diaria. Brevemente describe conceptos clave como espacio muestral, eventos, probabilidades matemáticas y experimentales, y el teorema de Bayes. También ofrece ejemplos de cómo las personas usan probabilidades en deportes, juegos, seguros, pronósticos del tiempo y más. Finalmente, incluye ejercicios para aplicar estos conceptos.
Primera Unidad del Curso de Probabilidad y Estadística impartido en Universidad LaSalle Oaxaca, Ingeniería en Software y Sistemas Computacionales, con una introducción a Python.
El documento resume las características de las distribuciones de probabilidad discreta más importantes como la binomial, hipergeométrica y de Poisson. Explica que una variable aleatoria discreta solo puede tomar valores enteros de un conjunto finito o infinito numerable. Luego describe cada distribución, incluyendo sus fórmulas y cómo aplicarlas para calcular probabilidades en diferentes ejemplos.
Este documento presenta los conceptos fundamentales de la probabilidad que se desarrollarán. Incluye definiciones de experimentos, resultados y conjuntos, así como los tres enfoques básicos para estudiar la probabilidad y las dos reglas de la probabilidad. También cubre temas como uniones, intersecciones, árboles de probabilidad, tablas de probabilidad, probabilidad condicional y el teorema de Bayes. Finalmente, introduce algunas aplicaciones de la combinatoria.
Este documento describe las distribuciones binomial y binomial negativa. La distribución binomial modela experimentos con dos resultados posibles (éxito/fracaso) y una probabilidad constante de éxito. La binomial negativa modela experimentos que continúan hasta obtener un número fijo de éxitos. El documento provee fórmulas para calcular las probabilidades, media y varianza de ambas distribuciones y resuelve ejercicios numéricos como ejemplos.
The document discusses the Bhagavad Gita and its relevance to management. It notes that the Gita provides guidance on being a long-term manager and leader free from vices, with a fighting spirit. It also discusses willpower, facing challenges courageously, proper utilization of resources, work commitment, and the importance of motivation and maintaining good mental health. The Gita's teachings on duty without attachment can guide managers to improve themselves and their organizations.
El documento habla sobre los indicadores de desempeño social y los derechos de las comunidades locales. Describe los objetivos, políticas y procedimientos de una organización para gestionar sus impactos sociales y relaciones con las comunidades, incluyendo la formación del personal, la evaluación del desempeño y el cumplimiento normativo. También incluye una lista de indicadores clave de desempeño social.
Este documento trata sobre la presentación de una empresa sobre la incorporación de tecnología LED en equipos de regulación de tráfico. La empresa propone reemplazar las lámparas incandescentes y halógenas usadas actualmente en semáforos por módulos LED, lo que permitiría ahorrar hasta un 90% en consumo eléctrico y costos de mantenimiento debido a la larga vida útil de los LED. Adicionalmente, los LED tienen ventajas como alta eficiencia energética, baja generación de calor, resistencia a vibrac
Normas ohsas-18001 prevencion de riesgos laborales (1)Jose Ramirez
Este documento describe los diferentes sistemas de gestión de prevención de riesgos laborales, incluyendo el sistema legal español, el sistema británico OHSAS 18001 y la propuesta de la OIT. Explica los elementos clave de un sistema de gestión como la política, organización, planificación, identificación de peligros, evaluación de riesgos, objetivos y programas de gestión. Finalmente, resume los requisitos de implantación y operación de un sistema de acuerdo con la norma OHSAS 18001.
Este documento trata sobre comportamiento de grupos. Explica que los grupos pueden ser formales o informales, y describe diferentes tipos de grupos como grupos de mando, de trabajo, de interés y de amistad. También describe por qué la gente se une a grupos y el modelo de cinco etapas del desarrollo de grupos. Finalmente, analiza factores que influyen en el comportamiento de grupos de trabajo como la estructura, recursos y cultura organizacional.
This document summarizes a paper about corporate psychopaths and their implications for business and society. It defines corporate psychopaths as managers without conscience who are willing to lie and manipulate others to advance their careers. It suggests corporate psychopaths may exist in larger numbers in senior management due to traits like charm and lack of remorse that help them get promoted. Finally, it discusses how the presence of corporate psychopaths could threaten business performance and corporate social responsibility by putting their own interests above the company's.
The document discusses the components of communication including the source, message, channel, receiver, feedback, environment, context, and interference. It explores each component in detail with examples. Two common models of communication are examined: the transactional model which views communication as an overlapping process, and the constructivist model which focuses on negotiated shared meaning between individuals.
Este documento propone sustituir la iluminación actual de semáforos, compuesta por lámparas incandescentes y halógenas, por tecnología LED. Los LED ofrecen ventajas como ahorro energético de hasta el 90%, bajos costos de mantenimiento debido a su larga vida útil de 10 años, y reducción de emisiones contaminantes.
1. El documento presenta información sobre los fundamentos de la organización, incluyendo la definición de organización, principios de administración, y elementos de la estructura organizativa como la especialización, departamentalización, cadena de mando y ámbito de control. 2. Se discuten diferentes tipos de estructuras organizativas como la funcional, por producto/medios y su aplicación. 3. La conclusión enfatiza que el estudio de la estructura organizacional permite un acercamiento objetivo a cómo funcionan las organizaciones.
1. Anxiety disorders are characterized by excessive and persistent worry, fear or anxiety that interferes with daily functioning. They differ from ordinary worries in their severity, frequency and impact.
2. Common anxiety disorders include generalized anxiety disorder, panic disorder, phobias, obsessive-compulsive disorder and post-traumatic stress disorder. Each has distinct symptoms but all involve disproportionate fear responses.
3. Potential causes of anxiety disorders include biological factors like neurotransmitter imbalances, genetic predispositions or brain abnormalities. Psychological theories also point to learned fears from conditioning or repressed unconscious urges.
Mala toma de decisiones de un auditor con respecto a su ética profesionalKarime Tlaiye
El documento describe la importancia de la ética profesional de un auditor y cómo afecta la toma de decisiones durante una auditoría. Explica que un auditor debe basar sus decisiones en información financiera precisa y completa de la empresa para cumplir con sus principios éticos de honestidad, integridad y responsabilidad. También destaca que decisiones incorrectas podrían perjudicar a la empresa debido a que el auditor es el único responsable por los resultados de la auditoría.
UML es un lenguaje estándar para modelar sistemas de software que incluye varios diagramas para representar diferentes aspectos como casos de uso, clases, secuencias y actividades. Se desarrolló para facilitar la comunicación entre equipos de desarrollo y documentar el diseño de sistemas. Existen herramientas libres como ArgoUML y Poseidon para UML que permiten crear y editar modelos UML.
Este documento presenta el proyecto de vida de Natalia Barco Guapacha. Incluye un análisis de sus metas a corto y largo plazo en diferentes áreas como la familia, la escuela y el trabajo. También incluye un plan de acción para alcanzar una meta relacionada con la graduación y el inicio de un negocio y estudios de odontología. Finalmente, presenta un contrato consigo misma para comprometerse a seguir los pasos necesarios para lograr sus objetivos.
El documento describe la evolución histórica de la protección de los derechos humanos en México desde el siglo XIX hasta la creación de la Comisión Nacional de los Derechos Humanos en 1992. Explica que a lo largo del siglo XX surgieron diversos organismos para proteger los derechos de los ciudadanos frente al poder público a nivel federal, estatal y municipal. Finalmente, en 1992 los derechos humanos fueron elevados a rango constitucional con la creación de la CNDH como organismo autónomo.
1) O documento apresenta um caderno pedagógico sobre o ensino religioso no ensino fundamental, com o objetivo de subsidiar professores com conteúdos e orientações metodológicas.
2) O material está dividido em 8 unidades temáticas sobre diversos aspectos do fenômeno religioso como diversidade religiosa, lugares sagrados, textos sagrados, organizações religiosas, simbologia religiosa, ritos, festas e vida e morte.
3) Cada unidade inclui fundamentação teórica, texto para professores e encamin
The Coca-Cola Company: 125 años de identidadnoradriana.com
El documento proporciona una breve historia de Coca-Cola. Comenzó siendo vendida como un medicamento en 1886 y se popularizó rápidamente. A lo largo de los años, Coca-Cola ha mantenido un logotipo e imagen corporativa reconocible mientras se adaptaba a los cambios culturales. Actualmente es la marca más valorada del mundo y se ha convertido en un ícono del diseño gráfico por su longevidad y reconocimiento global.
The Emperor's New Clothes - Meaningful interactions in stressful situationsPortia Tung
See the Emperor in all his glory! Which role will you play? We all interact with different types of characters in our daily lives which may lead to stressful situations. Together, we will learn how to communicate more effectively with others, especially at times of stress, by transforming our behavior from incongruence to congruence. We will learn to recognise incongruence by role-playing the 5 Coping Stances based on the Satir Model, then learn how to begin transforming our behavior from one of incongruence to congruence by thinking about interactions in terms of Self, Other and Context.
Este documento trata sobre las ondas electromagnéticas y la propagación de radio. Explica que las ondas electromagnéticas se propagan a través de oscilaciones de campos eléctricos y magnéticos sin necesidad de un medio material. También describe los principios básicos de cómo una emisora de radio convierte señales de audio en ondas de radiofrecuencia que pueden ser transmitidas a través del espacio y recibidas por un receptor. Finalmente, explica brevemente diferentes métodos para manipular las ondas de radiofrecuencia, como la modulación
El documento resume la época del Porfiriato en México desde 1877 hasta 1911. Incluye secciones sobre la política durante el Porfiriato (dividida en tres etapas), la economía, la sociedad y la cultura durante este periodo. También incluye biografías de figuras importantes como Porfirio Díaz, Bernardo Reyes y otros.
1. El documento describe los sistemas de gestión de prevención de riesgos laborales, incluyendo el sistema legal español, el sistema británico OHSAS 18001 y las directrices de la OIT. 2. Explica los elementos clave de un sistema de gestión como la política, organización, planificación, control y evaluación. 3. Se enfoca en la norma OHSAS 18001, describiendo sus requisitos para la identificación de peligros, evaluación de riesgos, objetivos y programa de gestión.
Este documento presenta resúmenes breves de varias distribuciones de probabilidad comunes, incluidas las distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson, normal y t-Student. Explica los conceptos clave de cada distribución, como los parámetros involucrados y cómo modelan diferentes tipos de fenómenos aleatorios.
Este documento presenta resúmenes breves de varias distribuciones de probabilidad comunes, incluidas las distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson, normal y t-Student. Explica los conceptos clave de cada distribución, como los parámetros involucrados y cómo modelan diferentes tipos de fenómenos aleatorios.
Este documento presenta varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas. Brevemente describe la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t student, incluyendo sus parámetros clave y usos comunes. También proporciona ejemplos y gráficos para ilustrar estas distribuciones.
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.
La distribución de Bernoulli describe experimentos con dos resultados posibles (éxito o fracaso), asignando una probabilidad fija p al éxito. La distribución binomial se aplica a experimentos repetidos independientes con dos resultados posibles, como lanzar una moneda varias veces. La distribución de Poisson modela el número de eventos aleatorios que ocurren en un intervalo, cuando la tasa de ocurrencia es constante. La distribución normal describe muchos fenómenos naturales y se caracteriza por una curva en forma de campana.
La distribución de Bernoulli describe experimentos con dos resultados posibles, llamados éxito y fracaso, con probabilidades constantes p y q=1-p, respectivamente. Se usa para modelar situaciones como lanzar una moneda o dados, donde cada prueba es independiente.
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.
1) El documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas como la Bernoulli, binomial, Poisson, normal y gamma. 2) Explica conceptos clave como probabilidad de éxito y fracaso, y cómo se aplican estas distribuciones a experimentos aleatorios simples y complejos. 3) Proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular la probabilidad de diferentes resultados usando cada distribución.
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.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, y la distribución gamma. Proporciona definiciones, fórmulas y ejemplos para cada distribución. También explica cómo se pueden usar estas distribuciones para modelar diferentes tipos de fenómenos aleatorios.
Procesos industriales área manufacturaYovana Marin
Este documento proporciona información sobre varias distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución gamma y la distribución t de Student. Define cada distribución y proporciona ejemplos para ilustrar sus características y cómo se pueden usar para modelar diferentes tipos de datos.
Este documento introduce varias distribuciones de probabilidad comúnmente usadas. Describe la distribución de Bernoulli como una distribución discreta que toma valores de 1 o 0 dependiendo de si ocurre o no un suceso con probabilidad p. Luego explica la distribución binomial para experimentos repetidos con dos resultados posibles. Finalmente, resume las distribuciones de Poisson y normal, indicando que Poisson modela eventos aleatorios en el tiempo y que la normal tiene una forma de campana.
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.
Este documento presenta información sobre diferentes distribuciones de probabilidad como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y normal. Explica conceptos clave como probabilidad de éxito y fracaso. También describe características de cada distribución como el número de resultados posibles y cómo modelar eventos aleatorios.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad importantes como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Cada una tiene propiedades únicas que la hacen adecuada para modelar diferentes tipos de fenómenos aleatorios.
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.
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.
Este documento resume varias distribuciones de probabilidad importantes como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y normal. Explica que una distribución de probabilidad indica los posibles valores de un experimento aleatorio y sus probabilidades. Luego describe las características y fórmulas de cada distribución, incluyendo ejemplos para ilustrar su aplicación.
procedimiento de carga y descarga de transportes de combustible liquidos y glp
descarga por las puras
1. “Año de la Promoción de la Industria Responsable y del
Compromiso Climático”
14 de enero de
2014
1
TEMA: TEORIA DE POISSON
ALUMNAS:
Ariza Espinoza, Gisela
Huanca Alarcón, Gabriela
Jaimes Loarte, Stefany
PROFESOR:
Luis Daniel Mejía Gutierrez
Ciclo: IV
Aula: 301
Turno: Noche
Año:
2014
2. “Año de la Promoción de la Industria Responsable y del
Compromiso Climático”
14 de enero de
2014
2
DEDICATORIA
Quiero dedicarle este trabajo
A Dios que me ha dado la vida y fortaleza
para terminar este trabajo,
A mis Padres por estar ahí cuando más los necesité.
3. “Año de la Promoción de la Industria Responsable y del
Compromiso Climático”
14 de enero de
2014
3
INTRODUCCION DE PROBABILIDAD
En la vida cotidiana aparecen muchas situaciones en las que
los resultados observados son diferentes aunque las
condiciones iniciales en las que se produce la experiencia
sean las mismas. Por ejemplo, al lanzar una moneda unas
veces resultará cara y otra cruz... Estos fenómenos,
denominados aleatorios, se ven afectados por la
incertidumbre.
En el lenguaje habitual, frases como "probablemente...", "es
poco probable que...", "hay muchas posibilidades de que..."
hacen referencia a esta incertidumbre.
La teoría de la probabilidad pretende ser una herramienta para
modernizar y tratar con situaciones de este tipo; Por otra
parte, cuando aplicamos las técnicas estadísticas a la
recogida, análisis e interpretación de los datos, la teoría de la
probabilidad proporciona una base para evaluar la fiabilidad
de las conclusiones alcanzadas y las inferencias realizadas.
Debido al importante papel desempeñado por
la probabilidad dentro de la estadística, es necesario
familiarizarse con sus elementos básicos, lo que constituye el
objetivo del presente tema.
4. “Año de la Promoción de la Industria Responsable y del
Compromiso Climático”
14 de enero de
2014
4
PROBABILIDAD
CONCEPTO
Las probabilidades constituyen una rama de las matemáticas que se ocupa de
medir o determinar cuantitativamente la posibilidad de que un suceso o
experimento produzca un determinado resultado. La probabilidad está basada
en el estudio de la combinatoria y es fundamento necesario de la estadística.
La creación de la probabilidad se atribuye a los matemáticos franceses del
siglo XVII Blaise Pascal y Pierre de Fermat, aunque algunos matemáticos
anteriores, como Gerolamo Cardano en el siglo XVI, habían aportado
importantes contribuciones a su desarrollo.
La probabilidad matemática comenzó como un intento de responder a varias
preguntas que surgían en los juegos de azar, por ejemplo saber cuántas veces
se han de lanzar un par de dados para que la probabilidad de que salga seis sea
el 50 por ciento.
La probabilidad de un resultado se representa con un número entre 0 y 1,
ambos inclusive. La probabilidad 0 indica que el resultado no ocurrirá nunca,
y la probabilidad 1 que el resultado ocurrirá siempre. Los problemas más
sencillos estudian la probabilidad de un suceso favorable en un experimento o
acontecimiento con un número finito de resultados, todos ellos con igual
probabilidad de ocurrir.
Si un experimento tiene n posibles resultados, y f de ellos se consideran
favorables, la probabilidad de un suceso favorable es f/n.
5. “Año de la Promoción de la Industria Responsable y del
Compromiso Climático”
14 de enero de
2014
5
TEORIA DE POISSON
En teoría de la probabilidad y la estadística, la distribución de Poisson es una
distribución de probabilidad discreta que expresa la probabilidad de que un
determinado número de eventos que ocurren en un intervalo fijo de tiempo
y/o espacio si estos eventos se producen con una tasa media conocida e
independientemente del tiempo desde el último evento. La distribución de
Poisson también puede ser utilizado para el número de eventos en otros
intervalos especificados tales como la distancia, área o volumen.
Por ejemplo, supongamos que alguien normalmente recibe 4 piezas de correo
por día en promedio. Habrá, sin embargo, una cierta extensión: a veces un
poco más, a veces un poco menos, de vez en cuando nada en absoluto.
Teniendo en cuenta sólo la tasa media, durante un cierto período de
observación, y suponiendo que el proceso, o la mezcla de los procesos, que
produce el flujo del evento es esencialmente aleatoria, la distribución de
Poisson especifica qué tan probable es que el recuento será 3, o 5 , o 10, o
cualquier otro número, durante un período de observación. Es decir, que
predice el grado de propagación en torno a una tasa media conocida de
ocurrencia.
La derivación de la sección de distribución de Poisson muestra la relación con
una definición formal.
Antecedentes históricos de la distribución de Poisson fue descrito por
Gullberg
PROPIEDADES
La función de masa o densidad de la distribución de Poisson es
donde
k es el número de ocurrencias del evento o fenómeno (la función nos da la
probabilidad de que el evento suceda precisamente k veces).
λ es un parámetro positivo que representa el número de veces que se
espera que ocurra el fenómeno durante un intervalo dado. Por ejemplo, si
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Compromiso Climático”
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el suceso estudiado tiene lugar en promedio 4 veces por minuto y estamos
interesados en la probabilidad de que ocurra k veces dentro de un intervalo
de 10 minutos, usaremos un modelo de distribución de Poisson con λ =
10×4 = 40.
e es la base de los logaritmos naturales (e = 2,71828...)
Tanto el valor esperado como la varianza de una variable aleatoria con
distribución de Poisson son iguales a λ. Los momentos de orden superior
son polinomios de Touchard en λ cuyos coeficientes tienen una
interpretación combinatorio. De hecho, cuando el valor esperado de la
distribución de Poisson es 1, entonces según la fórmula de Dobinski, el n-
ésimo momento iguala al número de particiones de tamaño n.
La moda de una variable aleatoria de distribución de Poisson con un λ no
entero es igual a , el mayor de los enteros menores que λ (los
símbolos representan la función parte entera). Cuando λ es un entero
positivo, las modas son λ y λ − 1.
La función generadora de momentos de la distribución de Poisson con valor
esperado λ es
Las variables aleatorias de Poisson tienen la propiedad de ser infinitamente
divisibles.
La divergencia Kullback-Leibler desde una variable aleatoria de Poisson de
parámetro λ0 a otra de parámetro λ es
1) Esperanza: E(X) = λ.
2) Varianza: V(X) = λ.
En esta distribución la esperanza y la varianza coinciden.
3) La suma de dos variables aleatorias independientes con distribución de
Poisson resulta en una nueva variable aleatoria, también con distribución de
Poisson, de parámetro igual a la suma de parámetros:
X1 ~ P(λ = λ1) y X2 ~ P(λ = λ2)
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y definimos Z = X1 + X2, entonces,
Z ~ P(λ = λ1 + λ2)
Características de la Distribución de Poisson
Un modelo de probabilidad de Poisson tiene las siguientes características:
1. El espacio muestra se genera por un número muy grande (puede
considerarse infinito) de repeticiones de un experimento cuyo modelo de
probabilidad es el de Bernoulli, con probabilidad de éxito muy pequeña. Por
esta razón, a la distribución de Poisson suele llamársele de eventos raros. Las
repeticiones del experimento de Bernoulli se realizan en cada uno de los puntos
de un intervalo de tiempo o espacio.
2. El número de éxitos en el intervalo li es ajeno al número de éxitos en el
intervalo lk, por lo que li Ç lk = f
3. La probabilidad de que se tengan dos o más éxitos en el mismo punto del
intervalo es cero.
4. El número promedio de éxitos en un intervalo es una constante l, que no
cambia de intervalo a intervalo.
EJEMPLOS:
Una empresa que se dedica a crear alimentos transgénicos experimenta
problemas con una plaga llamada gusano del maíz. El examen de 5000
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mazorcas seleccionadas al azar reveló que se encontraron en total 3500
gusanos.
a) ¿Cuál es la probabilidad de que una mazorca seleccionada al azar no
tenga gusanos?
b) Desarrolla una distribución de probabilidad de Poisson para este
experimento.
a) p (x = 0) = 0.4966, que se encuentra de:
μ = 3500 / 5000 = 0.7
Se utilizan las tablas de distribución de probabilidad de Poisson, haciendo
referencia a una μ = 0.7 y una X = 0
b)
Número de éxitos
x
Probabilidad de ocurrencia
P (x)
0 0.4966
1 0.3476
2 0.1217
3 0.0284
4 0.0050
5 0.0007
6 0.0001
Una representación gráfica de esta distribución de probabilidad es la siguiente:
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9
En resumen, la distribución de Poisson es parte del grupo de distribuciones
discretas. Para aplicarla, n debe ser grande y p debe ser pequeña. Todo lo que
se necesita para construir una distribución de Poisson es μ, que es el número
promedio de éxitos durante un intervalo específico. μ se calcula multiplicando
n por p.
Si un banco recibe en promedio 6 cheques sin fondo por día, ¿cuáles son
las probabilidades de que reciba, a) cuatro cheques sin fondo en un día
dado, b) 10 cheques sin fondos en cualquiera de dos días consecutivos?
Solución:
a) a) x = variable que nos define el número de cheques sin fondo
que llegan al banco en un día cualquiera = 0, 1, 2, 3, ....., etc, etc.
= 6 cheques sin fondo por día
= 2.718
b)
x= variable que nos define el número de cheques sin fondo que llegan
al banco en dos días consecutivos = 0, 1, 2, 3, ......, etc., etc.
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0 1 2 3 4 5 6
Probabilidad
Número de gusanos
Distribución de probabilidad de Poissin para μ =
0.7
133920
24
0024801296
4
71826
64
64
.
).)((
!
).()(
),x(p
10. “Año de la Promoción de la Industria Responsable y del
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10
= 6 x 2 = 12 cheques sin fondo en promedio que llegan al banco en
dos días consecutivos
Nota: siempre debe de estar en función de x siempre o dicho de otra
forma, debe “hablar” de lo mismo que x.
En la inspección de hojalata producida por un proceso electrolítico
continuo, se identifican 0.2 imperfecciones en promedio por minuto.
Determine las probabilidades de identificar a) una imperfección en 3
minutos, b) al menos dos imperfecciones en 5 minutos, c) cuando más
una imperfección en 15 minutos.
Solución:
b) a) x = variable que nos define el número de imperfecciones en
la hojalata por cada 3 minutos = 0, 1, 2, 3, ...., etc., etc.
= 0.2 x 3 =0.6 imperfecciones en promedio por cada 3 minutos en
la hojalata
c) b) x = variable que nos define el número de imperfecciones en
la hojalata por cada 5 minutos = 0, 1, 2, 3, ...., etc., etc.
= 0.2 x 5 =1 imperfección en promedio por cada 5 minutos en la
hojalata
=1-(0.367918+0.367918) = 0.26416
d) c) x = variable que nos define el número de imperfecciones en
la hojalata por cada 15 minutos = 0, 1, 2, 3, ....., etc., etc.
= 0.2 x 15 = 3 imperfecciones en promedio por cada 15 minutos en
la hojalata
1049530
3628800
00000615101019173646
10
718212
1210
1210
.
).)(.(
!
).()(
),x(p
3293070
1
548845060
1
718260
601
601
.
).)(.(
!
).().(
).,x(p
.
!
).)((
!
).()(
),,x(p)....etc,,,x(p
1
71821
0
71821
111011432
110
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11
= 0.0498026 + 0.149408
= 0.1992106
Supóngase que estamos investigando la seguridad de un crucero muy
peligroso. Los archivos de la policía indican una media de cinco
accidentes por mes en él. El número de accidentes está distribuido
conforme a la distribución de Poisson, y la división de seguridad en
carreteras quiere calcular la probabilidad de exactamente 0,1,2,3 y 4
accidentes en un mes determinado.
Aplicando la fórmula anterior:
P(0) = (5)0 (e-5) /0! = 0.00674
P(1) = (5)1 (e-5) /1! = 0.03370
P(2) = (5)2 (e-5) /2! = 0.08425
P(3) = (5)3 (e-5) /3! = 0.14042
P(4) = (5)4 (e-5) /4! = 0.17552
Para saber cual es la probabilidad en 3 o menos, sumaremos las
probabilidades de 0,1,2,3 lo que será igual a :
P(0) = 0.00674
P(1) = 0.03370
P(2) = 0.08425
P(3) = 0.14042
P(3 o menos) = 0.26511
!
).()(
!
).()(
),x(p),x(p),,x(p
1
71823
0
71823
3130310
3130
12. “Año de la Promoción de la Industria Responsable y del
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12
Dado que la probabilidad de que haya 3 o menos accidentes es de 0.26511
entonces la probabilidad de que ocurran más de tres debe ser = 1 –0.26511 =
0.73489.
La distribución de Poisson como una aproximación a la distribución binomial.
Algunas veces, si se desea evitar el tedioso trabajo de calcular las
distribuciones binomiales, se puede usar a cambio la de Poisson, pero debe
cumplir con ciertas condiciones como :
n=>20
p=<0.05