Distribución Bernoulli
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Este documento describe la distribución de Bernoulli, la cual se usa para calcular la probabilidad de éxito o fracaso en un solo intento, como lanzar una moneda y que salga cara (probabilidad 0,5). Explica que el éxito se representa con 1 y el fracaso con 0, y cómo simularla usando números aleatorios menores o iguales a la probabilidad para contar como éxito. También incluye código de ejemplo en Java.
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La distribución binomial mide el número de éxitos en una secuencia de n pruebas independientes de Bernoulli con una probabilidad p de éxito en cada prueba. Por ejemplo, se calcula la probabilidad de que salga cara 3 veces al lanzar una moneda 10 veces. El documento también proporciona enlaces a videos de simulación de la distribución binomial.
Annerys taveras
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Tarea 3.1
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COMO REALIZAR OPERACIONES CON FRACCIONES EN EXCEL
Esta es una presentación realizada por Adriana Hernández Hernández, con la finalidad de que mi profesor y otras personas que tengan axeso a slideshare puedan observar mis presentaciones en power point
BLOGS EDUCATIVOS EN LA UPN 211
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Video coferencias
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Fracciones
El documento presenta una introducción a las fracciones. Explica que una fracción es la parte de un entero y está compuesta de un numerador y denominador. El denominador indica las partes en que se divide el entero, mientras que el numerador indica las partes que se toman. Luego clasifica las fracciones en propias, impropias y mixtas, y cubre conceptos como conversión, equivalencia y comparación de fracciones. Finalmente, hace preguntas para evaluar la comprensión del tema.
Practica 1 panel de control
Este documento proporciona instrucciones para desactivar el firewall y el sonido de Windows, borrar el historial de los navegadores Google Chrome y Mozilla Firefox, y analizar el disco duro.
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El documento presenta varios ejemplos de experimentos de Bernoulli, incluyendo lanzar una moneda al aire, seleccionar componentes defectuosos de una población, y la probabilidad de éxito en una conversión de dos puntos en fútbol americano. Explica que un experimento de Bernoulli tiene dos posibles resultados (éxito o fracaso) y define la probabilidad de éxito p.
Distribucion geometrica
Este documento describe la distribución geométrica y proporciona ejemplos de su aplicación. La distribución geométrica modela procesos de prueba repetitiva donde se busca el primer éxito. Se define mediante la probabilidad p de éxito y q de fracaso, siendo la probabilidad de x ensayos para el primer éxito q^(x-1)p. Se resuelven seis ejemplos calculando estas probabilidades para procesos como lanzar una moneda o inspeccionar productos.
Distribución de Bernoulli,poisson,gama,T-studentt
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.
Poisson e hipergeometrica
La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran ciertos eventos al azar en intervalos de tiempo, área o volumen fijos. Se aplica cuando el número de ensayos es grande y la probabilidad de éxito en cada uno es baja. La función de probabilidad de Poisson depende de la tasa promedio de ocurrencia de eventos y el número de eventos observados. La media y la varianza de una distribución de Poisson son iguales a su parámetro de tasa promedio.
WEIBULL
Este documento presenta los índices utilizados para evaluar el plan de mantenimiento de una empresa. Explica índices relacionados con la administración, eficacia y costos del mantenimiento, así como índices de seguridad, formación y confiabilidad, mantenibilidad y disponibilidad. Proporciona fórmulas matemáticas para calcular cada índice y referencias bibliográficas. El objetivo es medir el desempeño del plan de mantenimiento y tomar decisiones para mejorar la gestión y resultados.
Distribución binomial
La distribución binomial describe la probabilidad de obtener un número específico de éxitos en una serie de ensayos independientes con dos posibles resultados. El documento explica el origen de esta distribución, sus características principales como la probabilidad constante de éxito en cada ensayo y los resultados independientes, y proporciona las fórmulas clave para calcular la probabilidad, media y varianza de una distribución binomial.
Distribucion 4 erlang
1) La distribución Erlang describe el tiempo de espera hasta el suceso número k en un proceso de Poisson.
2) Se aplica en modelos de sistemas masivos de servicio como centrales telefónicas y call centers.
3) Las fórmulas Erlang B y C calculan la probabilidad de bloqueo y espera usando esta distribución.
distribucion-de-weibull
Este documento describe el modelo de distribución de Weibull, que se usa comúnmente en análisis de fiabilidad. El modelo de Weibull puede tomar diferentes formas dependiendo de sus parámetros, lo que permite usar el mismo modelo para diferentes tasas de falla. El documento explica cómo estimar los parámetros del modelo a través de métodos gráficos y analíticos y cómo usar el modelo para realizar cálculos de fiabilidad.
Distribución hipergeometrica
La distribución hipergeométrica se aplica para muestras sin reemplazo de una población finita. La fórmula incluye el número de éxitos en la muestra (X), el número total de éxitos en la población (T), el tamaño total de la población (N) y el tamaño de la muestra (n). El documento proporciona dos ejemplos numéricos de cómo calcular la probabilidad de X éxitos en la muestra usando esta distribución.
Distribucion exponencial
El documento describe la distribución exponencial, una distribución de probabilidad continua utilizada para modelar el tiempo entre eventos. Explica que sigue una función de densidad de probabilidad exponencial y analiza propiedades como la media y función de distribución. Luego presenta ejemplos como el tiempo entre desintegraciones de partículas radiactivas y el tiempo de espera en una línea telefónica.
Distribucion uniforme continua
Este documento describe la distribución uniforme continua, la cual asigna la misma probabilidad a todos los valores posibles dentro de un intervalo dado. Explica que la densidad de probabilidad es constante dentro del intervalo y cero fuera de él. Presenta fórmulas para calcular la función de distribución, esperanza y varianza para esta distribución, y resuelve ejemplos numéricos.
Distribucion hipergeometrica
La distribución hipergeométrica se utiliza para calcular la probabilidad de una selección aleatoria de objetos sin repetición de una población. La distribución de Poisson se basa en el conteo de eventos dentro de un intervalo de tiempo, área o volumen. La distribución multinomial es una generalización de la binomial que permite más de dos posibles resultados en cada ensayo.
Ejercicios de distribución binomial, hipergeométrica y de poisson para saia
Este documento presenta varios ejercicios sobre distribuciones de probabilidad como binomial, hipergeométrica y Poisson. Incluye problemas sobre la probabilidad de eventos en muestras aleatorias tomadas de poblaciones con diferentes proporciones de elementos y eventos que ocurren con diferentes frecuencias medias. Los ejercicios abarcan temas como exámenes, familias, componentes electrónicos y lesiones laborales.
Ejemplos distribución poisson
El documento presenta 5 ejemplos de cómo calcular la probabilidad de eventos usando la distribución de Poisson. En cada ejemplo se da el número de muestras (n), la probabilidad de éxito (p), y se pide calcular la probabilidad (X) de que ocurran cierto número de éxitos.
Comprimir archivos
Este documento simula la compresión de archivos convirtiendo primero la información a una representación de 8 bits para simular cómo se almacena en la memoria. Explica que la representación en 8 bits es clave para la simulación y proporciona un enlace a un video que explica más detalles sobre el proceso de compresión.
Anális de algoritmos Recursivos Fibonacci
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Recursividad 2T(n)=T(n/2)+n
El documento repite el título "Recursividad" diez veces seguidas, con el autor "Ing.Víctor Viera B." Debajo del décimo título aparece la palabra "Bibliografía", indicando que el documento trata sobre recursividad y proporciona referencias bibliográficas al respecto.
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Este documento trata sobre recursividad y repite el título "Recursividad" y el autor "Ing. Víctor Viera Balanta" varias veces sin ofrecer más información relevante. Presenta una ecuación matemática sin contexto o explicación.
Complejidad y recursividad T(n) = 2T(n-1) + 2n-1
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Árboles N-arios
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estructuras de datos ii Contenidos
Este documento presenta la asignatura Estructura de Datos II de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Ibagué. El curso enseña sobre estructuras de datos estáticas y dinámicas necesarias para resolver problemas de información, desarrollando habilidades para analizar, diseñar y aplicar soluciones usando computadoras y lenguajes de programación. Los temas incluyen procesamiento de archivos, recursividad, árboles, y grafos. La evaluación se basa en pruebas escritas, talleres y trabajos
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