Diapos pdf
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Este documento presenta 4 ejercicios de probabilidad y estadística relacionados con situaciones médicas y de transporte público. El primer ejercicio calcula la probabilidad de que un paciente pediátrico sea menor de 24 meses. El segundo ejercicio determina las probabilidades de padecer hipertensión o hiperlipemia. El tercer ejercicio calcula la probabilidad de avería de autobuses de diferentes líneas. Y el cuarto ejercicio encuentra la probabilidad de acertar el blanco al disparar.
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Este documento presenta 4 ejercicios de probabilidad y estadística resueltos. El primer ejercicio calcula la probabilidad de que un paciente en un hospital sea menor de 24 meses. El segundo representa las probabilidades de dos enfermedades usando un diagrama de Venn. El tercero calcula la probabilidad de averías en autobuses de diferentes líneas. El cuarto encuentra la probabilidad de acertar el blanco si dos personas disparan de manera independiente.
Seminario 7
Este documento presenta 4 problemas de probabilidad y estadística resueltos. El primer problema calcula la probabilidad de que un paciente pediátrico sea menor de 24 meses. El segundo problema analiza las probabilidades de padecer hipertensión o hiperlipemia. El tercer problema calcula la probabilidad de avería de autobuses en diferentes líneas. El cuarto problema determina la probabilidad de acertar el blanco al disparar.
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El documento presenta 4 ejercicios de probabilidad resueltos. El primero calcula la probabilidad de que un paciente pediátrico sea menor de 24 meses (26%) y que sea niña (46%). El segundo calcula la probabilidad de no padecer hipertensión ni hiperlipemia (65%). El tercero calcula la probabilidad de avería de autobuses (1.95%), siendo mayor para la línea 1. El cuarto calcula la probabilidad conjunta de que 2 tiradores den en el blanco (10%).
Seminario 7 tics
1) El documento presenta varios problemas de probabilidad relacionados con pacientes en un hospital pediátrico y una compañía de autobuses. Calcula probabilidades como el 26% de que un paciente seleccionado al azar sea menor de 24 meses y el 46% de que sea una niña.
2) Analiza la probabilidad de padecer hipertensión (15%) e hiperlipemia (25%) entre pacientes de un centro de salud, representándolo en un diagrama de Venn. Calcula una probabilidad del 65% de no padecer ninguna.
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El documento presenta cuatro problemas de probabilidad. El primero analiza la probabilidad de que un paciente en un hospital sea menor de 24 meses, basado en la distribución de niños y niñas. El segundo examina las probabilidades de dos enfermedades en pacientes y su intersección. El tercero calcula la probabilidad de averías de autobuses en tres líneas. El cuarto determina la probabilidad de acertar un blanco si disparan dos personas.
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1. El documento presenta cuatro problemas de probabilidad. El primero analiza la probabilidad de que un paciente pediátrico sea menor de 24 meses y la probabilidad de que sea una niña si es menor de 24 meses. El segundo examina las probabilidades de diferentes enfermedades en pacientes y la probabilidad de no tener ninguna. El tercero calcula las probabilidades de averías en autobuses de diferentes líneas. El cuarto determina la probabilidad de acertar el blanco si disparan dos personas.
Seminario 7 estadistica
Este documento presenta cuatro problemas de probabilidad y estadística resueltos. El primer problema calcula la probabilidad de que un paciente en un hospital sea menor de 24 meses. El segundo representa gráficamente las probabilidades de dos condiciones médicas. El tercero calcula la probabilidad de averías en autobuses de diferentes líneas. El cuarto encuentra la probabilidad de acertar un blanco cuando dos personas disparan.
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Ejercicios de estadística
Este documento presenta 4 problemas de probabilidad y estadística resueltos. El primer problema involucra probabilidades condicionadas en un hospital pediátrico. El segundo usa un diagrama de Venn y probabilidades conjuntas sobre pacientes en un centro de salud. El tercer problema calcula probabilidades de averías en diferentes líneas de autobús. El cuarto problema encuentra la probabilidad de éxito al disparar al blanco usando probabilidades independientes.
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Estadistica
Este documento presenta información sobre un proyecto de estadística realizado por 5 estudiantes de la Facultad de Ciencias Administrativas de la Universidad de Guayaquil bajo la supervisión del profesor Luis Fajardo. Incluye una breve historia de Thomas Bayes y el teorema de Bayes, así como ejemplos y ejercicios de probabilidad aplicando el teorema de Bayes.
Teorema de bayes
El teorema de Bayes permite calcular probabilidades a posteriori (después de observar un evento) utilizando probabilidades a priori (iniciales) y probabilidades condicionales. La fórmula de Bayes actualiza las probabilidades iniciales a la luz de nueva información.
Teorema de bayes
Este documento presenta un ejemplo de aplicación del Teorema de Bayes. Describe una situación en la que un médico descubre las tasas de emergencias y aparente descuido en diferentes departamentos de una empresa. Luego aplica el Teorema de Bayes para calcular las probabilidades condicionales de que un caso de aparente descuido provenga de cada departamento.
Bayes
El teorema de Bayes describe cómo actualizar las probabilidades de posibles causas de un suceso cuando se obtiene nueva información sobre si ese suceso ocurrió o no. Específicamente, el teorema relaciona las probabilidades a priori de las posibles causas con las probabilidades condicionales de observar el suceso, dado cada causa, para derivar las probabilidades a posteriori de las causas, una vez conocido que el suceso ocurrió. El teorema se ilustra con ejemplos como predecir la probabilidad de que un empleado sea ingeniero bas
T E O R E M A D E B A Y E S
El Teorema de Bayes permite calcular la probabilidad de las causas de un suceso a partir de los efectos observados, siguiendo el proceso inverso al Teorema de la probabilidad total. Fue publicado por primera vez en 1763 tras la muerte de Thomas Bayes. La fórmula de Bayes calcula la probabilidad a posteriori de un suceso A, dado que ha ocurrido un suceso B, a partir de las probabilidades a priori de A y la probabilidad condicional de B dado A. Se proveen dos ejemplos para ilustrar cómo aplicar la fórmula de Bayes
Probabilidades Parte III Teorema de Bayes
En este slide les presentamos lo que respecta al Teorema de Bayes, que corresponde al Capitulo 5, espero les sea de mucha ayuda en su formaciòn como estudiantes.
Saludos...
Ejemplos del teorema de Bayes
El documento presenta 4 ejemplos de problemas de probabilidad. El primer ejemplo involucra 3 máquinas y sus probabilidades de producir piezas defectuosas. El segundo ejemplo trata sobre 3 urnas con bolas de colores diferentes. El tercer ejemplo calcula la probabilidad de que un empleado directivo sea ingeniero. El cuarto ejemplo calcula la probabilidad de que no haya habido ningún incidente dado que sonó la alarma. Se proveen soluciones detalladas a cada uno utilizando diagramas de árbol y el teorema de Bayes. Adicionalmente, se
Probabilidad Condicional
El documento presenta conceptos sobre probabilidad condicional y teoremas como el de Bayes. Explica que la probabilidad condicional P(A|B) representa la probabilidad de que ocurra A dado que ocurrió B. También define eventos independientes como aquellos donde la probabilidad conjunta es igual al producto de las probabilidades individuales. Presenta ejemplos para calcular probabilidades condicionales.
Teorema de bayes probabilidad condicional y probabilidad total
este trabajo explica las definiciones, formulas y hay 3 problemas resueltos sobre el teorema de bayes, probabilidad condicional y probabilidad total
Seminario 7
La probabilidad permite inferir lo desconocido a partir de lo conocido y tomar decisiones con menor riesgo de error. Se presentan 4 ejercicios que calculan probabilidades condicionadas y probabilidades totales usando datos como porcentajes de pacientes con diferentes enfermedades o cirugías y géneros. Los ejercicios concluyen expresando las probabilidades requeridas en cada caso.
Teorema de Bayes - Mauricio Olaya
El documento presenta una introducción al teorema de Bayes en la teoría de probabilidades, explicando que permite calcular probabilidades posteriores (a posteriori) basadas en probabilidades previas conocidas (a priori) y en la probabilidad de los eventos del experimento. A continuación, presenta 5 ejemplos de aplicación del teorema de Bayes para calcular diferentes probabilidades condicionales.
Teorema de bayes
Este documento explica el Teorema de Bayes, el cual permite calcular las probabilidades a posteriori de un suceso A (por ejemplo, el estado del tiempo) después de conocer que ocurrió un suceso B (un accidente), a partir de las probabilidades a priori de A y las probabilidades condicionadas de B dado A. Como ejemplo, calcula las probabilidades a posteriori de que estuviera lloviendo, nevando o hubiera niebla el día de un accidente, sabiendo las probabilidades iniciales del tiempo y la probabilidad de accidente para cada estado del tiempo.
Trabajo de bayes [principal]
Este documento describe varias reglas de probabilidad, incluyendo la regla de multiplicación, eventos dependientes e independientes, y la regla de Bayes. La regla de multiplicación establece que la probabilidad de varios eventos independientes es el producto de sus probabilidades individuales. La regla de Bayes calcula probabilidades condicionales, como la probabilidad de que un evento ocurra dado que otro evento ocurrió. El documento proporciona ejemplos para ilustrar cada concepto.
Homenaje dr fausto galdo profesor 2013.4.19
La Real Academia de Medicina y Cirugía de Galicia homenajea al Académico Numerario de Reumatología Dr. Fausto Galdo. Se muestra su faceta como profesor
Diapositivas seminario 4 pdf
Este documento proporciona instrucciones para completar dos ejercicios en SPSS. Primero, explica cómo crear una matriz de datos ingresando variables y valores en SPSS y exportarla a Excel. Luego, detalla cómo abrir el archivo de Excel en SPSS e importar datos específicos de dos hojas diferentes a SPSS.
Base de datos pubmed
Este documento explica cómo usar la base de datos PubMed para buscar artículos y crear bibliografías. Describe los pasos de realizar una búsqueda estratégica utilizando descriptores en inglés, seleccionar artículos relevantes, guardarlos en el gestor de referencias RefWorks y generar una bibliografía en formato uniforme.
Modelo Gavilan, Paso 4
El documento compara el concepto de infierno en la religión cristiana y la mitología griega. Explica que en la religión cristiana, el infierno es un lugar de castigo para las almas de los pecadores luego de la muerte. También describe el Hades de la mitología griega como el inframundo donde las almas son juzgadas y purificadas. Relaciona varios mitos del Hades como los de Tántalo, Ticio y Sísifo con los pecados capitales en el cristianismo.
Laporan transpirasi
Dokumen tersebut membahas penelitian tentang pengaruh suhu terhadap kelelahan otot pada perempuan dan laki-laki. Data kelelahan otot dikumpulkan sebelum dan sesudah tangan dimasukkan ke air dingin, yang menunjukkan bahwa laki-laki memiliki ketahanan otot lebih lama dibanding perempuan. Suhu yang lebih rendah dapat mempengaruhi fungsi otot dan menyebabkan kelelahan lebih cepat.
Río xanaes
El Río Xanaes, también conocido como Río Segundo, es el río más importante de la región de Gran Córdoba. Nace en la confluencia de los ríos Anizacate y Los Molinos y desemboca en la Laguna Mar Chiquita, cruzando los departamentos de Santa María, Río Segundo y San Justo. La localidad de Despeñaderos se encuentra ubicada a orillas del Río Xanaes y su economía se basa principalmente en la agricultura y el turismo debido a su impresionante paisaje natural.
Antecedentes históricos de internet
Internet comenzó en 1969 como un proyecto militar llamado ARPANET desarrollado por el Pentágono para permitir la comunicación en caso de un ataque nuclear. En los años 70 se desarrollaron los protocolos TCP/IP que actualmente se usan a nivel mundial. En 1983, ARPANET adoptó TCP/IP como su protocolo principal. En 1990, Tim Berners-Lee creó HTML y el primer navegador y servidor web en el CERN, sentando las bases para la World Wide Web.
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Bayes
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- 1. SEMINARIO 7 EJERCICIOS ESTADÍSTICA Raquel Navarro Jiménez Grupo 1, Valme
- 2. 1) En la sala de pediatría de un hospital, el 60% de los pacientes son niñas. De los niños el 35% son menores de 24 meses. El 20% de las niñas tienen menos de 24 meses. Un pediatra que ingresa a la sala selecciona un infante al azar. a. Determine el valor de la probabilidad de que sea menor de 24 meses. A=Niñas; B=Niños; M=Menores de 24 meses P(A)=0'6 P(M/A)=0'2→ P(B)=0'4 P(M/B)=0'35→ -Para saber la probabilidad de que sea menor de 24 meses resolvemos la siguiente ecuación: P(M)=P(A) x P(M/A) + P(B) x P(M/B) P(M)=0'6 x 0'2 + 0'4 x 0'35=0'12 + 0'14=0'26 -La probabilidad de que sea menor de 24 meses es del 26%.
- 3. b. Si el infante resulta ser menor de 24 meses. Determine la probabilidad que sea una niña. -Para determinar la probabilidad existente de que sea una niña se resuelve la siguiente ecuación, en la cual posicionamos la ''M'' en el denominador porque es la condición principal que nos ponen, que el infante es menor de 24 meses. P(A/M)=(P(A) x P(M/A)) / (P(A) x P(M/A) + P(B) x P(M/B)) P(A/M)=(0'6 x 0'2) / (0'6 x 0'2 + 0'4 x 0'35) =0'12 / 0'26=0'46 -Si el infante resulta ser menor de 24 meses, la probabilidad de que sea una niña es del 46%.
- 4. 2) Un 15% de los pacientes atendidos en la Consulta de Enfermería del Centro de Salud de El Cachorro padecen hipertensión arterial (A), y el 25% hiperlipemia (B). El 5% son hipertensos e hiperlipémicos. a. Cuál es la P de A, de B y de la unión. P(A)=15 / 100=0'15 P(B)=25 / 100=0'25 P(M)=5 / 100=0'05 -La P de A es 0'15, la de B es 0'25 y la de la unión es 0'05. b. Representa la situación en un diagrama de Venn. Amarillo=0'10 Celeste=0'20 Rosa=0'05 Blanco=0'65
- 5. c. Calcula la probabilidad de que una persona al azar no padezca ni A ni B. -La probabilidad de que una persona no padezca ni A ni B se averigua de la siguiente manera: P=0'10 + 0'20 + 0'05=0'35 1-0'35=0,65 -Según hemos comprobado, la probabilidad de que una persona no padezca ninguna de las enfermedades es del 65%.
- 6. 3) Una compañía de transporte público tiene tres líneas en una ciudad, de forma que el 45% de los autobuses cubre el servicio de la línea 1, el 25% cubre la línea 2 y el 30% cubre el servicio de la línea 3. Se sabe que la probabilidad de que, diariamente, un autobús se averíe es del 2%, 3% y 1% respectivamente, para cada línea. A=Avería; B=Línea 1; C=Línea 2; D=Línea 3 P(B)=0'45 P(A/B)=0'02→ P(C)=0'25 P(A/C)=0'03→ P(D)=0'30 P(A/D)=0'01→ a. Calcular la probabilidad de que, en un día, un autobús sufra una avería. P(A)=P(B) x P(A/B) + P(C) x P(A/C) + P(D) x P(A/D) P(A)=0'45 x 0'02 + 0'25 x 0'03 + 0'30 x 0'01=0'009 + 0'0075 +0'003=0'0195 -La probabilidad de que un autobús sufra una avería es del 1'95%.
- 7. b. Calcular la probabilidad de que, en un día, un autobús no sufra una avería. -Para saber la probabilidad de que un autobús no sufra una avería, hacemos el siguiente cálculo: 1-P(de que no lo sufra)=1-0'0195=0'9805 -La probabilidad de que un autobús no sufra una avería es del 98'05%.
- 8. c. ¿De qué línea de transporte es más probable que un autobús sufra una avería? P(B/A)=P(B) x P(A/B) / P(B) x P(A/B) + P(C) x P(A/C) + P(D) x P(A/D) P(B/A)=0'009 / 0'0195=0'46 → LÍNEA 1 P(C/A)=P(C) x P(A/C) / P(B) x P(A/B) + P(C) x P(A/C) + P(D) xP(A/D) P(C/A)=0'0075 / 0'0195=0'38 → LÍNEA 2 P(D/A)=P(D) x P(A/D) / P(B) x P(A/B) + P(C) x P(A/C) + P(D) xP(A/D) P(D/A)=0'003 / 0'0195=0'15 → LÍNEA 3 -Es más probable que sufra una avería la línea 1, con un 46%, ya que la línea 2 tiene un 38% de probabilidad y la 3 un 15%.
- 9. 4) La probabilidad de que A dé en el blanco es 1/4 y la de B es 2/5. Si A y B disparan, ¿cuál es la probabilidad de que pegue en el blanco? P(A)=1/4=0'25 P(B)=2/5=0'40 -La probabilidad de que pegue en el blanco la averiguamos utilizando el método de intersección, porque lo que vamos a averiguar son dos sucesos independientes uno del otro. P(A B)=P(A) x P(B) P(A B)=0'25 x 0'40=0'1 -La probabilidad de que pegue en el blanco es de un 10%.