Este documento resume conceptos clave de distribución de probabilidades, incluyendo variables aleatorias, funciones de probabilidad y distribución, mediana, media, varianza, y distribuciones discretas como la binomial, hipergeométrica y de Poisson. Explica cómo calcular estadísticos como la mediana y cómo aplicar estas distribuciones a ejemplos numéricos.
Este documento presenta las distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo la distribución binomial, de Poisson, geométrica e hipergeométrica. Se define la distribución binomial y se describen sus propiedades como la función de probabilidad, el valor esperado, la varianza y la desviación estándar. Finalmente, se provee un ejemplo numérico para ilustrar cómo calcular probabilidades usando una distribución binomial.
Este documento resume tres tipos de distribuciones de probabilidad discreta: distribuciones binomiales, de Bernoulli y de Poisson. Explica que las distribuciones binomiales modelan experimentos que ocurren un número fijo de veces con dos posibles resultados, mientras que las distribuciones de Poisson se usan cuando el número de ensayos es muy grande. Además, proporciona ejemplos de cómo calcular la probabilidad de diferentes resultados usando las fórmulas correspondientes a cada distribución.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables aleatorias, distribuciones de probabilidad, media, varianza, distribuciones binomiales, hipergeométricas y de Poisson. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de la media, varianza y probabilidades en diferentes tipos de distribuciones.
Este documento presenta una introducción a las distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discretas, incluyendo la binomial, hipergeométrica y de Poisson. Explica las características y fórmulas de cada distribución, y proporciona ejemplos para ilustrar su uso en diferentes contextos como la fabricación, los negocios y la educación.
Este documento trata sobre la probabilidad y contiene información sobre cómo se define la probabilidad, la terminología básica en probabilidad como punto muestral y evento, las fuentes y enfoques de probabilidad como el enfoque clásico y de frecuencia relativa, y las reglas básicas de probabilidad como la adición y multiplicación para eventos. También explica conceptos como probabilidad condicionada y el teorema de Bayes.
El documento describe diferentes distribuciones de probabilidad discretas y continuas como la binomial, Poisson, normal y exponencial. Define conceptos como variable aleatoria, función de probabilidad y valor esperado, y presenta ejemplos para ilustrar el cálculo de probabilidades usando estas distribuciones.
Capítulo 06, Distribuciones discretas de probabilidadAlejandro Ruiz
Este documento presenta los conceptos básicos de las distribuciones de probabilidad discreta. Explica las características de las distribuciones binomial, hipergeométrica y de Poisson, incluyendo cómo calcular probabilidades usando estas distribuciones. También define términos como variable aleatoria, media, varianza y desviación estándar en el contexto de las distribuciones discretas. El documento concluye con ejemplos numéricos que ilustran los conceptos.
Este documento presenta las distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo la distribución binomial, de Poisson, geométrica e hipergeométrica. Se define la distribución binomial y se describen sus propiedades como la función de probabilidad, el valor esperado, la varianza y la desviación estándar. Finalmente, se provee un ejemplo numérico para ilustrar cómo calcular probabilidades usando una distribución binomial.
Este documento resume tres tipos de distribuciones de probabilidad discreta: distribuciones binomiales, de Bernoulli y de Poisson. Explica que las distribuciones binomiales modelan experimentos que ocurren un número fijo de veces con dos posibles resultados, mientras que las distribuciones de Poisson se usan cuando el número de ensayos es muy grande. Además, proporciona ejemplos de cómo calcular la probabilidad de diferentes resultados usando las fórmulas correspondientes a cada distribución.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables aleatorias, distribuciones de probabilidad, media, varianza, distribuciones binomiales, hipergeométricas y de Poisson. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de la media, varianza y probabilidades en diferentes tipos de distribuciones.
Este documento presenta una introducción a las distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discretas, incluyendo la binomial, hipergeométrica y de Poisson. Explica las características y fórmulas de cada distribución, y proporciona ejemplos para ilustrar su uso en diferentes contextos como la fabricación, los negocios y la educación.
Este documento trata sobre la probabilidad y contiene información sobre cómo se define la probabilidad, la terminología básica en probabilidad como punto muestral y evento, las fuentes y enfoques de probabilidad como el enfoque clásico y de frecuencia relativa, y las reglas básicas de probabilidad como la adición y multiplicación para eventos. También explica conceptos como probabilidad condicionada y el teorema de Bayes.
El documento describe diferentes distribuciones de probabilidad discretas y continuas como la binomial, Poisson, normal y exponencial. Define conceptos como variable aleatoria, función de probabilidad y valor esperado, y presenta ejemplos para ilustrar el cálculo de probabilidades usando estas distribuciones.
Capítulo 06, Distribuciones discretas de probabilidadAlejandro Ruiz
Este documento presenta los conceptos básicos de las distribuciones de probabilidad discreta. Explica las características de las distribuciones binomial, hipergeométrica y de Poisson, incluyendo cómo calcular probabilidades usando estas distribuciones. También define términos como variable aleatoria, media, varianza y desviación estándar en el contexto de las distribuciones discretas. El documento concluye con ejemplos numéricos que ilustran los conceptos.
El documento explica conceptos básicos de estadística como distribución de probabilidad, variables aleatorias, media y varianza. Define una distribución de probabilidad como una lista de todos los resultados posibles de un experimento junto con su probabilidad. Explica que la media es el valor promedio esperado de una variable y se calcula sumando cada resultado multiplicado por su probabilidad. Finalmente, la varianza mide el grado de dispersión en una distribución y se calcula restando la media a cada valor, elevando la diferencia al cuadrado y multiplicando por la probabilidad correspondiente.
Este documento presenta una introducción a las distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo distribuciones binomiales, hipergeométricas y de Poisson. Explica cómo calcular la media, varianza y desviación estándar para cada distribución. Luego aplica estas distribuciones a ejemplos prácticos sobre fallas de computadoras en un laboratorio y puntas de prueba dañadas en un almacén.
Este documento presenta diferentes distribuciones de probabilidad discretas. Explica la distribución binomial cuando hay dos resultados posibles, una probabilidad constante y pruebas independientes. Luego describe la distribución hipergeométrica cuando las pruebas no son independientes. Finalmente, introduce la distribución multinomial para más de dos resultados posibles y la distribución de Poisson.
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.
Este documento describe las distribuciones de probabilidad y variables aleatorias. Explica que las distribuciones de probabilidad representan poblaciones teóricas y pueden ser discretas o continuas. Detalla los tipos comunes de distribuciones discretas y continuas y cómo definir una variable aleatoria. También explica cómo construir una función de probabilidad para una variable aleatoria discreta y cómo calcular la probabilidad acumulada. Finalmente, discute el uso del valor esperado en la toma de decisiones y proporciona un ejemplo numérico.
Este documento presenta conceptos fundamentales de probabilidad y distribuciones de probabilidad discretas como Bernoulli, binomial, Poisson y exponencial. Explica las fórmulas y características de cada distribución con ejemplos ilustrativos. Además, proporciona problemas de aplicación para que el lector practique el cálculo de probabilidades con diferentes escenarios.
Este documento presenta 8 ejercicios de estadística inferencial que involucran pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y proporciones. Los ejercicios cubren temas como comparar medias poblacionales usando datos muestrales, estimar proporciones en poblaciones, y construir intervalos de confianza para medias y proporciones con diferentes niveles de confianza.
El documento describe diferentes distribuciones de probabilidad como la binomial, hipergeométrica y de Poisson. La distribución binomial se aplica cuando se realizan múltiples experimentos de Bernoulli independientes. La distribución hipergeométrica modela la probabilidad de eventos en una muestra aleatoria sin reemplazo. La distribución de Poisson describe la probabilidad de eventos que ocurren a una tasa promedio conocida e independientemente del tiempo.
Este documento define los intervalos de confianza como un par de números entre los cuales se estima que estará cierto valor desconocido con una determinada probabilidad de acierto. Explica que estos números determinan un intervalo que se calcula a partir de datos de una muestra y que la probabilidad de éxito en la estimación se representa con 1 - α y se denomina nivel de confianza.
Este documento describe las distribuciones discretas de probabilidad. Explica que una distribución discreta asigna valores de probabilidad a cada resultado posible de una variable aleatoria discreta. Presenta ejemplos de distribuciones binomiales, que modelan experimentos con dos resultados posibles, y distribuciones de Poisson, que modelan el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo. También cubre conceptos como esperanza matemática y varianza para estas distribuciones.
Este documento presenta una introducción a varias distribuciones discretas de probabilidad, incluyendo la distribución uniforme discreta, la distribución binomial y multinomial, la distribución hipergeométrica y la distribución binomial negativa y geométrica. Explica las propiedades y aplicaciones clave de cada distribución en 1-3 oraciones.
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis para una media poblacional cuando la desviación estándar de la población es desconocida. Explica cómo calcular el valor p y tomar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula basada en el nivel de significancia. También proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo realizar estas pruebas de hipótesis.
Este documento presenta un curso elemental de probabilidad y estadística. Incluye capítulos sobre conceptos básicos de probabilidad como espacio muestral, eventos, variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. También cubre temas introductorios de estadística como estadística descriptiva, estimación puntual y por intervalos, y pruebas de hipótesis. El autor proporciona ejercicios al final para reforzar los conceptos aprendidos.
Este documento presenta información sobre intervalos de confianza e incluye ejemplos de cálculos de intervalos de confianza para la media y la varianza basados en datos de muestras. En particular, se define qué es un intervalo de confianza, y se explican conceptos relacionados como estimación puntual, nivel de confianza y límites de confianza. Luego, se resuelven cuatro ejercicios que implican calcular intervalos de confianza para la media y varianza a diferentes niveles de confianza usando datos de muestras y t
El documento describe la distribución binomial y normal. La distribución binomial modela experimentos de Bernoulli y calcula la probabilidad de x éxitos en n ensayos. La distribución normal es una curva simétrica definida por su media y desviación estándar. Se usa para aproximar muchas variables y calcular áreas bajo la curva representativas de probabilidades.
Este documento presenta los conceptos básicos de las variables aleatorias y las distribuciones de probabilidad más comunes en estadística. Define variables aleatorias discretas y continuas, y explica la función de distribución de probabilidad. Luego describe distribuciones como la binomial, Poisson, normal, t-Student, chi-cuadrado y otras.
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.
El documento describe cuatro métodos para calcular probabilidades: 1) distribución normal, que se da cuando los datos se agrupan alrededor de un valor central sin sesgo; 2) distribución de Bernoulli, que modela experimentos con dos resultados posibles; 3) distribución binomial, que extiende la de Bernoulli a múltiples ensayos independientes; y 4) distribución de Poisson, que se aplica a sucesos aleatorios e impredecibles dentro de un intervalo dado.
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.
Ejercicios de distribuciones de probabilidadrossee2012
Este documento presenta una serie de ejercicios y soluciones relacionados con distribuciones de probabilidad comúnmente usadas como la distribución de Bernoulli, binomial y Poisson. Los ejercicios involucran calcular probabilidades para variables aleatorias discretas bajo cada una de estas distribuciones. El documento fue escrito por Rosalva Guerrero Hernández de la Universidad Tecnológica de Torreón el 18 de marzo de 2012.
El documento trata sobre inferencia estadística. Explica que la inferencia estadística comprende métodos para deducir las características de una población a partir de una muestra. Luego describe diferentes tipos de muestreo probabilístico como el aleatorio simple y estratificado. También define conceptos como muestra, distribución muestral, distribución de probabilidad discreta y continua, y el teorema central del límite. Por último, presenta algunos ejemplos para ilustrar estos conceptos.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables aleatorias, distribuciones de probabilidad, media, varianza, distribuciones binomiales, hipergeométricas y de Poisson. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de la media, varianza y probabilidades en diferentes tipos de distribuciones.
El documento explica conceptos básicos de estadística como distribución de probabilidad, variables aleatorias, media y varianza. Define una distribución de probabilidad como una lista de todos los resultados posibles de un experimento junto con su probabilidad. Explica que la media es el valor promedio esperado de una variable y se calcula sumando cada resultado multiplicado por su probabilidad. Finalmente, la varianza mide el grado de dispersión en una distribución y se calcula restando la media a cada valor, elevando la diferencia al cuadrado y multiplicando por la probabilidad correspondiente.
Este documento presenta una introducción a las distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo distribuciones binomiales, hipergeométricas y de Poisson. Explica cómo calcular la media, varianza y desviación estándar para cada distribución. Luego aplica estas distribuciones a ejemplos prácticos sobre fallas de computadoras en un laboratorio y puntas de prueba dañadas en un almacén.
Este documento presenta diferentes distribuciones de probabilidad discretas. Explica la distribución binomial cuando hay dos resultados posibles, una probabilidad constante y pruebas independientes. Luego describe la distribución hipergeométrica cuando las pruebas no son independientes. Finalmente, introduce la distribución multinomial para más de dos resultados posibles y la distribución de Poisson.
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.
Este documento describe las distribuciones de probabilidad y variables aleatorias. Explica que las distribuciones de probabilidad representan poblaciones teóricas y pueden ser discretas o continuas. Detalla los tipos comunes de distribuciones discretas y continuas y cómo definir una variable aleatoria. También explica cómo construir una función de probabilidad para una variable aleatoria discreta y cómo calcular la probabilidad acumulada. Finalmente, discute el uso del valor esperado en la toma de decisiones y proporciona un ejemplo numérico.
Este documento presenta conceptos fundamentales de probabilidad y distribuciones de probabilidad discretas como Bernoulli, binomial, Poisson y exponencial. Explica las fórmulas y características de cada distribución con ejemplos ilustrativos. Además, proporciona problemas de aplicación para que el lector practique el cálculo de probabilidades con diferentes escenarios.
Este documento presenta 8 ejercicios de estadística inferencial que involucran pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y proporciones. Los ejercicios cubren temas como comparar medias poblacionales usando datos muestrales, estimar proporciones en poblaciones, y construir intervalos de confianza para medias y proporciones con diferentes niveles de confianza.
El documento describe diferentes distribuciones de probabilidad como la binomial, hipergeométrica y de Poisson. La distribución binomial se aplica cuando se realizan múltiples experimentos de Bernoulli independientes. La distribución hipergeométrica modela la probabilidad de eventos en una muestra aleatoria sin reemplazo. La distribución de Poisson describe la probabilidad de eventos que ocurren a una tasa promedio conocida e independientemente del tiempo.
Este documento define los intervalos de confianza como un par de números entre los cuales se estima que estará cierto valor desconocido con una determinada probabilidad de acierto. Explica que estos números determinan un intervalo que se calcula a partir de datos de una muestra y que la probabilidad de éxito en la estimación se representa con 1 - α y se denomina nivel de confianza.
Este documento describe las distribuciones discretas de probabilidad. Explica que una distribución discreta asigna valores de probabilidad a cada resultado posible de una variable aleatoria discreta. Presenta ejemplos de distribuciones binomiales, que modelan experimentos con dos resultados posibles, y distribuciones de Poisson, que modelan el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo. También cubre conceptos como esperanza matemática y varianza para estas distribuciones.
Este documento presenta una introducción a varias distribuciones discretas de probabilidad, incluyendo la distribución uniforme discreta, la distribución binomial y multinomial, la distribución hipergeométrica y la distribución binomial negativa y geométrica. Explica las propiedades y aplicaciones clave de cada distribución en 1-3 oraciones.
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis para una media poblacional cuando la desviación estándar de la población es desconocida. Explica cómo calcular el valor p y tomar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula basada en el nivel de significancia. También proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo realizar estas pruebas de hipótesis.
Este documento presenta un curso elemental de probabilidad y estadística. Incluye capítulos sobre conceptos básicos de probabilidad como espacio muestral, eventos, variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. También cubre temas introductorios de estadística como estadística descriptiva, estimación puntual y por intervalos, y pruebas de hipótesis. El autor proporciona ejercicios al final para reforzar los conceptos aprendidos.
Este documento presenta información sobre intervalos de confianza e incluye ejemplos de cálculos de intervalos de confianza para la media y la varianza basados en datos de muestras. En particular, se define qué es un intervalo de confianza, y se explican conceptos relacionados como estimación puntual, nivel de confianza y límites de confianza. Luego, se resuelven cuatro ejercicios que implican calcular intervalos de confianza para la media y varianza a diferentes niveles de confianza usando datos de muestras y t
El documento describe la distribución binomial y normal. La distribución binomial modela experimentos de Bernoulli y calcula la probabilidad de x éxitos en n ensayos. La distribución normal es una curva simétrica definida por su media y desviación estándar. Se usa para aproximar muchas variables y calcular áreas bajo la curva representativas de probabilidades.
Este documento presenta los conceptos básicos de las variables aleatorias y las distribuciones de probabilidad más comunes en estadística. Define variables aleatorias discretas y continuas, y explica la función de distribución de probabilidad. Luego describe distribuciones como la binomial, Poisson, normal, t-Student, chi-cuadrado y otras.
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.
El documento describe cuatro métodos para calcular probabilidades: 1) distribución normal, que se da cuando los datos se agrupan alrededor de un valor central sin sesgo; 2) distribución de Bernoulli, que modela experimentos con dos resultados posibles; 3) distribución binomial, que extiende la de Bernoulli a múltiples ensayos independientes; y 4) distribución de Poisson, que se aplica a sucesos aleatorios e impredecibles dentro de un intervalo dado.
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.
Ejercicios de distribuciones de probabilidadrossee2012
Este documento presenta una serie de ejercicios y soluciones relacionados con distribuciones de probabilidad comúnmente usadas como la distribución de Bernoulli, binomial y Poisson. Los ejercicios involucran calcular probabilidades para variables aleatorias discretas bajo cada una de estas distribuciones. El documento fue escrito por Rosalva Guerrero Hernández de la Universidad Tecnológica de Torreón el 18 de marzo de 2012.
El documento trata sobre inferencia estadística. Explica que la inferencia estadística comprende métodos para deducir las características de una población a partir de una muestra. Luego describe diferentes tipos de muestreo probabilístico como el aleatorio simple y estratificado. También define conceptos como muestra, distribución muestral, distribución de probabilidad discreta y continua, y el teorema central del límite. Por último, presenta algunos ejemplos para ilustrar estos conceptos.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables aleatorias, distribuciones de probabilidad, media, varianza, distribuciones binomiales, hipergeométricas y de Poisson. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de la media, varianza y probabilidades en diferentes tipos de distribuciones.
Este documento presenta información sobre diferentes tipos de distribuciones de probabilidad como la distribución de Poisson, binomial, geométrica, t-student y exponencial. Explica conceptos clave como media, varianza y desviación estándar. También proporciona detalles históricos sobre creadores de distribuciones como Jakob Bernoulli y Simeón Poisson. El objetivo es dar a conocer estas distribuciones y cómo aplicarlas.
Este documento presenta información sobre diferentes tipos de distribuciones de probabilidad como la distribución de Poisson, binomial, geométrica, t-student y exponencial. Explica conceptos clave como media, varianza y desviación estándar. También proporciona detalles históricos sobre creadores de distribuciones como Jakob Bernoulli y Simeón Poisson. El objetivo es dar a conocer estas distribuciones y cómo aplicarlas.
Este documento presenta información sobre diferentes tipos de distribuciones de probabilidad como la distribución de Poisson, binomial, geométrica, t-student y exponencial. Explica conceptos clave como media, varianza y desviación estándar. También proporciona detalles históricos sobre creadores de estas distribuciones como Jakob Bernoulli y cómo se aplican estos conceptos estadísticos.
El documento describe varias distribuciones de probabilidad, incluyendo distribuciones discretas como la binomial, de Poisson, geométrica e hipergeométrica, y distribuciones continuas como la normal, exponencial, t de Student y Gamma. También explica las características de las distribuciones binomial y de Poisson, así como la distribución de Bernoulli.
Este documento resume diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discretas. Define conceptos como variable aleatoria, variable discreta y continua. Explica distribuciones como la de Bernoulli, binomial, geométrica, binomial negativa y multinomial. También cubre conceptos como función de distribución de probabilidad acumulada, esperanza matemática, varianza y desviación estándar.
Distribuciones Muestrales y Estimación de los Parámetros de una Poblaciónjosegonzalez1606
Distribuciones Muestrales y Estimación de los Parámetros de una Población
Integrantes:
José González C.I: 28.576.187 Marcell Girardi C.I: 24. 491.579 Yulianny Marcano C.I: 26. 385.075 Alejandro Brito C.I: 24.947.747 José Pereira C.I: 28.095. 315
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 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.
Este documento trata sobre el Teorema del Límite Central. Explica que cuando el tamaño de la muestra es grande, la distribución de muestreo de la media se aproxima a una distribución normal, independientemente de la distribución de la población. También introduce conceptos como estadígrafos, muestreo aleatorio simple, ley de los grandes números y distribuciones muestrales basadas en la normalidad.
Este documento presenta un resumen de trabajo sobre distribuciones de probabilidad realizado por un estudiante llamado Oscar Torres Rivera para su clase de Estadística impartida por el profesor Gerardo Edgar Mata Ortiz. El trabajo explica seis distribuciones comunes: Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t-student.
El documento resume tres distribuciones de probabilidad discretas comúnmente utilizadas: binomial, hipergeométrica y de Poisson. Explica que la binomial se usa para procesos de Bernoulli con dos resultados posibles, la hipergeométrica cuando se seleccionan muestras de una población finita, y la de Poisson cuando los eventos ocurren en intervalos de tiempo cortos de forma aleatoria e independiente.
Este documento explica los conceptos básicos de una investigación estadística, incluyendo cómo definir la variable y la población a estudiar, los tipos de muestras, cómo recopilar datos, y cómo analizar los datos mediante tablas de frecuencias, gráficos y medidas como la media, moda, varianza y desviación típica. Se utiliza un ejemplo numérico para ilustrar estos conceptos estadísticos fundamentales.
Este documento describe diferentes distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución binomial, la distribución de Poisson y la distribución normal. Explica las características y propiedades clave de cada distribución, así como cómo calcular probabilidades y otros estadísticos relevantes usando estas distribuciones teóricas. También proporciona ejemplos numéricos para ilustrar los conceptos.
El documento describe diferentes distribuciones estadísticas como la binomial, Poisson y normal. Explica cómo calcular la probabilidad de resultados en experimentos aleatorios como lanzar una moneda o anotar goles en un partido de fútbol usando estas distribuciones. También proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar los conceptos estadísticos a datos reales.
Este documento describe diferentes tipos de variables aleatorias y sus distribuciones de probabilidad. Explica que las variables pueden ser discretas o continuas, e ilustra cada tipo con ejemplos. También define conceptos clave como variable aleatoria, valor esperado, distribuciones binomial, de Poisson, normal y funciones de densidad de probabilidad. Finalmente, incluye ejemplos para ilustrar cómo calcular la probabilidad de diferentes sucesos aleatorios según cada tipo de distribución.
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.
Este documento define conceptos básicos de estadística como variables cualitativas, cuantitativas, tablas de frecuencias, media, mediana y moda. Explica que la estadística se ocupa de recopilar y analizar datos numéricos para resolver problemas. También describe métodos para recopilar datos como observación sistemática y encuestas, así como conceptos de probabilidad y representación gráfica de datos.
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
Ofrecemos herramientas y metodologías para que las personas con ideas de negocio desarrollen un prototipo que pueda ser probado en un entorno real.
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El curso de Texto Integrado de 8vo grado es un programa académico interdisciplinario que combina los contenidos y habilidades de varias asignaturas clave. A través de este enfoque integrado, los estudiantes tendrán la oportunidad de desarrollar una comprensión más holística y conexa de los temas abordados.
En el área de Estudios Sociales, los estudiantes profundizarán en el estudio de la historia, geografía, organización política y social, y economía de América Latina. Analizarán los procesos de descubrimiento, colonización e independencia, las características regionales, los sistemas de gobierno, los movimientos sociales y los modelos de desarrollo económico.
En Lengua y Literatura, se enfatizará el desarrollo de habilidades comunicativas, tanto en la expresión oral como escrita. Los estudiantes trabajarán en la comprensión y producción de diversos tipos de textos, incluyendo narrativos, expositivos y argumentativos. Además, se estudiarán obras literarias representativas de la región latinoamericana.
El componente de Ciencias Naturales abordará temas relacionados con la biología, la física y la química, con un enfoque en la comprensión de los fenómenos naturales y los desafíos ambientales de América Latina. Se explorarán conceptos como la biodiversidad, los recursos naturales, la contaminación y el desarrollo sostenible.
En el área de Matemática, los estudiantes desarrollarán habilidades en áreas como la aritmética, el álgebra, la geometría y la estadística. Estos conocimientos matemáticos se aplicarán a la resolución de problemas y al análisis de datos, en el contexto de las temáticas abordadas en las otras asignaturas.
A lo largo del curso, se fomentará la integración de los contenidos, de manera que los estudiantes puedan establecer conexiones significativas entre los diferentes campos del conocimiento. Además, se promoverá el desarrollo de habilidades transversales, como el pensamiento crítico, la resolución de problemas, la investigación y la colaboración.
Mediante este enfoque de Texto Integrado, los estudiantes de 8vo grado tendrán una experiencia de aprendizaje enriquecedora y relevante, que les permitirá adquirir una visión más amplia y comprensiva de los temas estudiados.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
Inteligencia Artificial para Docentes HIA Ccesa007.pdf
Dist probabilidades-hn
1. Distribución de
Probabilidades
REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO P. P. POPULAR DE LA EDUCACION SUPERIOR
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITECNICO “SANTIAGO MARIÑO”
MATURIN-MONAGAS
Tutor:
Ing. AMELIA MALAVE
Realizado Por: Henrry Navarro
C.I.: V-10.308.539
Maturín, Julio de 2014
2. Distribución de
Probabilidades
Es la que nos indica mediante una lista todos los resultados
posibles de un experimento, junto con la probabilidad
correspondiente a cada uno de los resultados.
4. Variables Aleatorias
Es la cantidad que resulta de un experimento, puede
tomar distintos valor debido al azar
Se Clasifican en:
DISCRETAS
es aquella que sólo
puede tomar
valores enteros
CONTINUAS
es aquella
que puede tomar
todos los valores
posibles dentro de
un cierto intervalo
5. Función de Probabilidad
Ejemplo:
Podemos obtener las frecuencias
relativas de las calificaciones de un
curso y disponerlas en una tabla:
La Función de Probabilidad es la probabilidad de que la
variable aleatoria tome un valor particular:
6. Asignando un número a cada
calificación, y sustituyendo el símbolo
de frecuencia relativa por el de
probabilidad:
Finalmente tenemos la distribución de probabilidad de la variable
"calificación académica en la asignatura X". La distribución de
probabilidad de una variable aleatoria se define como el conjunto
de valores de la variable acompañados de sus probabilidades.
7. Función de Distribución
Sea X una variable aleatoria discreta cuyos valores
suponemos ordenados de menor a mayor.
Llamaremos función de distribución de la variable X,
y escribiremos F(x) a la función:
F(x) = p(X ≤ x)
La función de distribución asocia a cada valor de la
variable aleatoria la probabilidad acumulada hasta ese
valor.
Ejemplo:
Si añadimos una nueva columna con
las probabilidades acumuladas,
tenemos la función de distribución de
la v.a.
8. Mediana de una distribución
de probabilidades
Es el valor que ocupa el lugar central de todos los datos cuando
éstos están ordenados de menor a mayor.
La mediana se representa por Me.
La mediana se puede hallar sólo para variables cuantitativas.
Cálculo de la mediana Datos Agrupados
1. Ordenamos los datos de menor a mayor.
2. Si la serie tiene un número impar de medidas la mediana es
la puntuación central de la misma.
2, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6Me = 5
3. Si la serie tiene un número par de puntuaciones la mediana es
la media entre las dos puntuaciones centrales.
7, 8, 9, 10, 11, 12Me = 9.5
9. Mediana de una distribución
de probabilidades
Es el valor que ocupa el lugar central de todos los datos cuando
éstos están ordenados de menor a mayor.
La mediana se representa por Me.
La mediana se puede hallar sólo para variables cuantitativas.
Cálculo de la mediana para datos No Agrupados
La mediana se encuentra en el intervalo donde la frecuencia
acumulada llega hasta la mitad de la suma de las frecuencias
absolutas.
Es decir tenemos que buscar el intervalo en el que se encuentre
Li es el límite inferior de la clase donde se
encuentra la mediana.
es la semisuma de las frecuencias absolutas.
10. Fi-1 es la frecuencia acumulada anterior a la
clase mediana
ai es la amplitud de la clase.
La mediana es independiente de las amplitudes de los intervalos
Ejemplo:
fi Fi
[60, 63) 5 5
[63, 66) 18 23
[66, 69) 42 65
[69, 72) 27 92
[72, 75) 8 100
100
Calcular la mediana de una distribución estadística
que viene dada por la siguiente tabla:
11. Media
La media llamada también valor esperado,
esperanza matemática o simplemente esperanza de una
distribución de probabilidad discreta es la media aritmética
ponderada de todos los resultados posibles en los cuales los pesos
son las probabilidades respectivas de tales resultados. Se halla
multiplicando cada resultado posible por su probabilidad y sumando
los resultados. Se expresa mediante la siguiente fórmula:
12. Varianza
La varianza es el promedio de las desviaciones al cuadrado con respecto a la
media. La varianza mide la dispersión de los resultados alrededor de la media y se halla
calculando las diferencias entre cada uno de los resultados y su media, luego tales
diferencias se elevan al cuadrado y se multiplican por sus respectivas probabilidades, y
finalmente se suman los resultados: es necesario calcular la desviación estándar que se
expresa en las mismas unidades que la variable aleatoria y que por lo tanto tiene una
interpretación más lógica de la dispersión de los resultados alrededor de la media.
Se expresa mediante la siguiente fórmula:
Desviación EstándarVarianza
13. Distribución Binomial
Esta distribución aparece de forma natural al realizar
repeticiones independientes de un experimento que tenga
respuesta binaria, generalmente clasificada como “éxito” o
“fracaso”.
1. En cada prueba del experimento sólo son posibles dos resultados: el suceso A
(éxito) y su contrario
2. La probabilidad del suceso A es constante, es decir, que no varía de una prueba a
otra. Se representa por p.
3. El resultado obtenido en cada prueba es independiente de los resultados
obtenidos anteriormente
n es el número de pruebas de que consta el experimento.
p es la probabilidad de éxito.
La probabilidad de es 1− p, y la representamos por q.
La distribución binomial se suele representar por B(n, p).
14. Ejemplo:
Se lanza una moneda cuatro veces. Calcular la
probabilidad de que salgan tres caras.
K=3 , n=4 , p=0.5 (50%), q=0.5(50%)
P(X=3)= 4 *0.53*(1-0.5)1
3*(4-3)
= 0.833 La probabilidad de que salgan 3 caras es de 83.33% de
probabilidad que salgan 3 caras
15. Distribución
Hipergeometrica
En estadística, la distribución hipergeométrica es una de
las distribuciones de probabilidad discreta. Esta
distribución se utiliza para calcular la probabilidad de una
selección aleatoria de un objeto sin repetición. Aquí, el
tamaño de la población es el número total de objetos en
el experimento.
Su formula: Donde:
A continuación
explicamos:
16. Ejemplo: En una urna hay 7 bolas blancas y 5 negras. Se
sacan 4 bolas ¿Cuál es la probabilidad de que 3 sean
blancas?
Tenemos:
N = 12; N1 = 7; N2 = 5; k = 3; n = 4
Por lo tanto, P (x = 3) = 0,3535. Es
decir, la probabilidad de sacar 3 bolas
blancas es del 35,3%
17. Distribución de Poisson
Llamada así por su autor Siméon Denis Poisson, probabilista del siglo XIX,
representa el número de éxitos independientes que ocurren para intervalos
de medida específicos ( tiempos, lugares, espacios) , además con una
probabilidad de ocurrencia pequeña. Se le llama también; distribución de
los "eventos raros" pues se usa como aproximación a la binomial cuando el
tamaño de muestra es grande y la proporción de éxitos es pequeña. Esos
intervalos de medida pueden referirse a: Tiempo: (Segundo , minuto, hora,
día, semana, etc.) Área: (Segmento de línea, pulgada cuadrada, Centímetro
cuadrado, entre otras). Volumen:( Litro, galón, onza, entre otras.)
Su formula:
donde:
p(x, l) = probabilidad de que ocurran x éxitos, cuando el número
promedio de ocurrencia de ellos es l
l = media o promedio de éxitos por unidad de tiempo, área o
producto
e = 2.718
x = variable que nos denota el número de éxitos que se desea que
ocurra
18. Ejemplo:
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?
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.
l = 6 cheques sin fondo por día
e = 2.718
Es decir la probabilidad de Poisson es de 13.3% de recibir 4
cheques sin fondo al día.
19. 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.
l = 6 x 2 = 12 cheques sin fondo en promedio que llegan al banco en
dos días consecutivos
Nota: l siempre debe de estar en función de x siempre o dicho de otra
forma, debe “hablar” de lo mismo que x.
Es decir la probabilidad de Poisson es de 32.9% de recibir 4
cheques sin fondo en dos días consecutivos.