Diapositivas del curso de Probabilidad y Estadística en la Prepa-UVAQ campus Santo Tomas Moro. Aprendemos la formula de la Distribución Binomial (de Bernoulli) y como usarla.
La distribución binomial describe experimentos con dos posibles resultados (éxito o fracaso) que se repiten un número fijo de veces (n). La probabilidad de éxito es la misma para cada repetición y las repeticiones son independientes. La distribución binomial se caracteriza por el número de repeticiones n, el número de éxitos x, y la probabilidad de éxito p en cada repetición. Se usa para modelar muchos fenómenos del mundo real como encuestas de opinión o pruebas clínicas.
DISTRIBUCIÓN BERNOULLI Y DISTRIBUCIÓN BINOMIALSonyé Lockheart
Este documento describe las distribuciones de Bernoulli y binomial. La distribución de Bernoulli modela experimentos con dos resultados posibles (éxito o fracaso) con probabilidades p y q. La distribución binomial modela el número de éxitos en n ensayos independientes con probabilidad constante p de éxito en cada uno. Proporciona fórmulas para calcular las probabilidades de resultados específicos y explica cómo usar tablas binomiales para tales cálculos.
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.
Este documento describe la distribución binomial, incluyendo sus propiedades, la función de probabilidad binomial, ejemplos y cómo calcular la media y desviación estándar. También cubre la aproximación a la distribución normal y proporciona ejercicios de práctica.
La distribución binomial se utiliza para modelar experimentos con dos posibles resultados, como lanzar una moneda o sacar un número en un dado. Se caracteriza por tener un número fijo de pruebas independientes, cada una con la misma probabilidad de éxito. La función binomial permite calcular la probabilidad de obtener un número específico de éxitos tras realizar múltiples pruebas de Bernoulli.
El documento explica el Teorema de Bayes, que expresa la probabilidad condicional de un evento A dado un evento B en términos de la probabilidad condicional de B dado A y la probabilidad marginal de A. Luego presenta la fórmula de Bayes y resuelve varios ejercicios numéricos aplicando esta fórmula para calcular probabilidades condicionales.
Este documento presenta 20 ejercicios de probabilidad con sus respectivas soluciones. Los ejercicios cubren temas como probabilidad simple, probabilidad condicional, eventos mutuamente excluyentes y probabilidad con y sin reemplazamiento. El documento fue preparado por la alumna Lucía Regalado Montenegro para su curso de Estadística II dictado por el profesor Ing. Francisco Bahamonde en la Carrera de Contabilidad y Auditoría de la Facultad de Ciencias Administrativas de la Universidad Central del Ecuador.
La probabilidad es una medida numérica de la posibilidad de que ocurra un evento. Existen propiedades como la suma de probabilidades de un suceso y su contrario es 1, y la probabilidad de un suceso imposible es 0. La probabilidad de la unión de sucesos se calcula usando las leyes de probabilidad. Un ejemplo común es la distribución binomial que modela el número de éxitos en ensayos de Bernoulli independientes.
La distribución binomial describe experimentos con dos posibles resultados (éxito o fracaso) que se repiten un número fijo de veces (n). La probabilidad de éxito es la misma para cada repetición y las repeticiones son independientes. La distribución binomial se caracteriza por el número de repeticiones n, el número de éxitos x, y la probabilidad de éxito p en cada repetición. Se usa para modelar muchos fenómenos del mundo real como encuestas de opinión o pruebas clínicas.
DISTRIBUCIÓN BERNOULLI Y DISTRIBUCIÓN BINOMIALSonyé Lockheart
Este documento describe las distribuciones de Bernoulli y binomial. La distribución de Bernoulli modela experimentos con dos resultados posibles (éxito o fracaso) con probabilidades p y q. La distribución binomial modela el número de éxitos en n ensayos independientes con probabilidad constante p de éxito en cada uno. Proporciona fórmulas para calcular las probabilidades de resultados específicos y explica cómo usar tablas binomiales para tales cálculos.
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.
Este documento describe la distribución binomial, incluyendo sus propiedades, la función de probabilidad binomial, ejemplos y cómo calcular la media y desviación estándar. También cubre la aproximación a la distribución normal y proporciona ejercicios de práctica.
La distribución binomial se utiliza para modelar experimentos con dos posibles resultados, como lanzar una moneda o sacar un número en un dado. Se caracteriza por tener un número fijo de pruebas independientes, cada una con la misma probabilidad de éxito. La función binomial permite calcular la probabilidad de obtener un número específico de éxitos tras realizar múltiples pruebas de Bernoulli.
El documento explica el Teorema de Bayes, que expresa la probabilidad condicional de un evento A dado un evento B en términos de la probabilidad condicional de B dado A y la probabilidad marginal de A. Luego presenta la fórmula de Bayes y resuelve varios ejercicios numéricos aplicando esta fórmula para calcular probabilidades condicionales.
Este documento presenta 20 ejercicios de probabilidad con sus respectivas soluciones. Los ejercicios cubren temas como probabilidad simple, probabilidad condicional, eventos mutuamente excluyentes y probabilidad con y sin reemplazamiento. El documento fue preparado por la alumna Lucía Regalado Montenegro para su curso de Estadística II dictado por el profesor Ing. Francisco Bahamonde en la Carrera de Contabilidad y Auditoría de la Facultad de Ciencias Administrativas de la Universidad Central del Ecuador.
La probabilidad es una medida numérica de la posibilidad de que ocurra un evento. Existen propiedades como la suma de probabilidades de un suceso y su contrario es 1, y la probabilidad de un suceso imposible es 0. La probabilidad de la unión de sucesos se calcula usando las leyes de probabilidad. Un ejemplo común es la distribución binomial que modela el número de éxitos en ensayos de Bernoulli independientes.
Este documento resume las fórmulas para la distribución binomial y Poisson. Explica cómo calcular la media, varianza y desviación estándar para la binomial, y cómo calcular la probabilidad de ocurrencia para la Poisson. También incluye un enlace a una presentación sobre estas distribuciones.
Estudio de los conceptos de la probabilidadDaday Rivas
El documento presenta varios experimentos de probabilidad. En uno se prueban dos piezas y se clasifican como aceptables, reparables o chatarra. Otro experimento involucra la selección aleatoria de un candidato para presidente de una compañía entre cinco opciones. Finalmente, se promoverán a dos empleados de un grupo con seis hombres y tres mujeres.
Este documento compara las distribuciones de Poisson y binomial. La distribución de Poisson se aplica a experimentos con un gran número de pruebas independientes y una probabilidad pequeña de éxito en cada prueba. La distribución binomial se aplica a experimentos con un número fijo de pruebas independientes y una probabilidad constante de éxito en cada prueba. El documento proporciona ejemplos de cómo modelar el número de eventos como variables aleatorias de Poisson o binomial y cita referencias sobre estos temas.
El documento describe los axiomas y propiedades fundamentales de los números reales. Define las operaciones básicas de adición, multiplicación, división y sus propiedades. Explica los axiomas de la igualdad, orden y supremo. También presenta teoremas importantes para resolver ecuaciones de primer y segundo grado.
Variables aleatorias discretas y continuasScarlet Íglez
Una variable aleatoria es una variable estadística cuyos valores se obtienen de mediciones en algún tipo de experimento aleatorio. Formalmente, una variable aleatoria es una función, que asigna eventos. Por ejemplo, lanzar un dado o una moneda.
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 introduce los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad. Explica que la probabilidad se refiere a la posibilidad de que ocurra un evento en particular o a su frecuencia relativa. Luego describe los tres enfoques para determinar la probabilidad: clásico a priori, clásico empírico y subjetivo. Finalmente, introduce conceptos como sucesos, operaciones con eventos como la multiplicación y la probabilidad condicional.
Eventos mutuamente excluyentes y no excluyentes CUT
Tema de estadística que de manera breve, trato de explicar como suceden los eventos mutuamente excluyente y no excluyentes, y con ejemplos hacer mas comprensible el titulo de este documento.
Este documento describe conceptos básicos de probabilidad y estadística como variable aleatoria, distribución de probabilidad, experimentos de Bernoulli y binomiales. Define una variable aleatoria como una función que asigna valores numéricos a los resultados de un experimento aleatorio. Explica que una distribución de probabilidad refleja el comportamiento probabilístico de una variable aleatoria. Finalmente, detalla las distribuciones de Bernoulli y binomial, indicando que la primera tiene dos posibles resultados y la segunda consiste en múltiples ensayos de Bernoulli independientes.
La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran ciertos eventos discretos en un intervalo, como nacimientos en un hospital. La fórmula toma en cuenta el promedio de ocurrencias (λ) y calcula la probabilidad de que ocurran k eventos. En un ejemplo, se calcula la probabilidad de que nazcan 3 o menos de 3 varones en una semana en un hospital donde el promedio es de 7 nacimientos de varones por semana.
La distribución binomial describe experimentos con dos posibles resultados (éxito/fracaso) donde la probabilidad de éxito es constante. Se utiliza en situaciones como lanzar una moneda o dados múltiples veces. La distribución depende del número de pruebas, la probabilidad de éxito y se usa para calcular la probabilidad de obtener un cierto número de éxitos. Jacob Bernoulli introdujo este concepto y la función matemática para calcular las probabilidades.
Distribución de Probabilidad Discreta. Estadística, Douglas A. Lind, William ...Daday Rivas
Este documento presenta varios problemas de probabilidad y estadística relacionados con distribuciones discretas y continuas. Incluye preguntas sobre distribuciones binomiales, de Poisson, hipergeométrica y otras, así como cálculos de media, varianza y desviación estándar. El documento proporciona información para resolver más de 60 problemas diferentes.
Este documento trata sobre conceptos de probabilidad. Explica que la probabilidad se utiliza para expresar la posibilidad de que ocurra un evento o la incertidumbre en ingeniería. La probabilidad de un evento puede interpretarse como el grado de certeza o una frecuencia relativa y puede medirse entre 0 y 1. También presenta algunas reglas como que la probabilidad de la unión de eventos mutuamente excluyentes es la suma de sus probabilidades individuales.
Este documento describe la distribución normal o gaussiana, la distribución de probabilidad continua más importante debido a su frecuencia y aplicaciones. Fue descubierta por primera vez por De Moivre en 1733 y luego estudiada de forma independiente por Laplace y Gauss en relación con la teoría de errores. Caracteriza variables aleatorias continuas a través de sus parámetros de media y desviación típica.
Este documento describe las distribuciones de probabilidad bidimensionales o conjuntas. Define las funciones de probabilidad conjunta, marginal y condicional para variables aleatorias discretas y continuas. También explica cómo calcular la independencia entre variables aleatorias a partir de estas funciones y cómo transformar variables aleatorias bidimensionales mediante transformaciones biunívocas.
Este documento presenta 17 ejercicios de estadística sobre distribuciones muestrales. Los ejercicios cubren conceptos como distribución muestral, error estándar, teorema del límite central y probabilidades asociadas a diferentes distribuciones y tamaños de muestra. Los ejercicios piden calcular valores estadísticos e interpretar resultados para diferentes conjuntos de datos.
El documento explica los conceptos de relación y función matemática. Una relación es una correspondencia entre dos conjuntos donde cada elemento del primer conjunto se corresponde con cero, uno o más elementos del segundo conjunto. Una función es una relación especial donde cada elemento del primer conjunto solo se corresponde con un único elemento del segundo conjunto. El documento proporciona ejemplos y propiedades de relaciones y funciones como ser inyectiva, sobreyectiva o biyectiva.
Este documento describe las tablas de contingencia, que son tablas de doble entrada que muestran la distribución conjunta de dos variables categóricas. Las celdas de la tabla muestran las frecuencias con las que ocurren combinaciones de categorías. Las tablas de contingencia son útiles para calcular probabilidades condicionales e incondicionales.
La distribución binomial se utiliza para calcular la probabilidad de que ocurra un evento con dos posibles resultados (éxito o fracaso) en un número fijo de ensayos. El documento explica las propiedades de un experimento de Bernoulli, cómo construir una distribución binomial utilizando la cantidad de pruebas (n), la probabilidad de éxito (p) y la función matemática, y cómo utilizar tablas de probabilidad binomial para resolver problemas.
La distribución binomial describe experimentos con dos posibles resultados (éxito o fracaso), donde la probabilidad de éxito es constante en cada prueba independiente, y el número total de pruebas es fijo. Por ejemplo, predecir si un producto estará defectuoso o no basado en pruebas independientes donde la tasa de defectos es constante.
Este documento resume las fórmulas para la distribución binomial y Poisson. Explica cómo calcular la media, varianza y desviación estándar para la binomial, y cómo calcular la probabilidad de ocurrencia para la Poisson. También incluye un enlace a una presentación sobre estas distribuciones.
Estudio de los conceptos de la probabilidadDaday Rivas
El documento presenta varios experimentos de probabilidad. En uno se prueban dos piezas y se clasifican como aceptables, reparables o chatarra. Otro experimento involucra la selección aleatoria de un candidato para presidente de una compañía entre cinco opciones. Finalmente, se promoverán a dos empleados de un grupo con seis hombres y tres mujeres.
Este documento compara las distribuciones de Poisson y binomial. La distribución de Poisson se aplica a experimentos con un gran número de pruebas independientes y una probabilidad pequeña de éxito en cada prueba. La distribución binomial se aplica a experimentos con un número fijo de pruebas independientes y una probabilidad constante de éxito en cada prueba. El documento proporciona ejemplos de cómo modelar el número de eventos como variables aleatorias de Poisson o binomial y cita referencias sobre estos temas.
El documento describe los axiomas y propiedades fundamentales de los números reales. Define las operaciones básicas de adición, multiplicación, división y sus propiedades. Explica los axiomas de la igualdad, orden y supremo. También presenta teoremas importantes para resolver ecuaciones de primer y segundo grado.
Variables aleatorias discretas y continuasScarlet Íglez
Una variable aleatoria es una variable estadística cuyos valores se obtienen de mediciones en algún tipo de experimento aleatorio. Formalmente, una variable aleatoria es una función, que asigna eventos. Por ejemplo, lanzar un dado o una moneda.
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 introduce los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad. Explica que la probabilidad se refiere a la posibilidad de que ocurra un evento en particular o a su frecuencia relativa. Luego describe los tres enfoques para determinar la probabilidad: clásico a priori, clásico empírico y subjetivo. Finalmente, introduce conceptos como sucesos, operaciones con eventos como la multiplicación y la probabilidad condicional.
Eventos mutuamente excluyentes y no excluyentes CUT
Tema de estadística que de manera breve, trato de explicar como suceden los eventos mutuamente excluyente y no excluyentes, y con ejemplos hacer mas comprensible el titulo de este documento.
Este documento describe conceptos básicos de probabilidad y estadística como variable aleatoria, distribución de probabilidad, experimentos de Bernoulli y binomiales. Define una variable aleatoria como una función que asigna valores numéricos a los resultados de un experimento aleatorio. Explica que una distribución de probabilidad refleja el comportamiento probabilístico de una variable aleatoria. Finalmente, detalla las distribuciones de Bernoulli y binomial, indicando que la primera tiene dos posibles resultados y la segunda consiste en múltiples ensayos de Bernoulli independientes.
La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran ciertos eventos discretos en un intervalo, como nacimientos en un hospital. La fórmula toma en cuenta el promedio de ocurrencias (λ) y calcula la probabilidad de que ocurran k eventos. En un ejemplo, se calcula la probabilidad de que nazcan 3 o menos de 3 varones en una semana en un hospital donde el promedio es de 7 nacimientos de varones por semana.
La distribución binomial describe experimentos con dos posibles resultados (éxito/fracaso) donde la probabilidad de éxito es constante. Se utiliza en situaciones como lanzar una moneda o dados múltiples veces. La distribución depende del número de pruebas, la probabilidad de éxito y se usa para calcular la probabilidad de obtener un cierto número de éxitos. Jacob Bernoulli introdujo este concepto y la función matemática para calcular las probabilidades.
Distribución de Probabilidad Discreta. Estadística, Douglas A. Lind, William ...Daday Rivas
Este documento presenta varios problemas de probabilidad y estadística relacionados con distribuciones discretas y continuas. Incluye preguntas sobre distribuciones binomiales, de Poisson, hipergeométrica y otras, así como cálculos de media, varianza y desviación estándar. El documento proporciona información para resolver más de 60 problemas diferentes.
Este documento trata sobre conceptos de probabilidad. Explica que la probabilidad se utiliza para expresar la posibilidad de que ocurra un evento o la incertidumbre en ingeniería. La probabilidad de un evento puede interpretarse como el grado de certeza o una frecuencia relativa y puede medirse entre 0 y 1. También presenta algunas reglas como que la probabilidad de la unión de eventos mutuamente excluyentes es la suma de sus probabilidades individuales.
Este documento describe la distribución normal o gaussiana, la distribución de probabilidad continua más importante debido a su frecuencia y aplicaciones. Fue descubierta por primera vez por De Moivre en 1733 y luego estudiada de forma independiente por Laplace y Gauss en relación con la teoría de errores. Caracteriza variables aleatorias continuas a través de sus parámetros de media y desviación típica.
Este documento describe las distribuciones de probabilidad bidimensionales o conjuntas. Define las funciones de probabilidad conjunta, marginal y condicional para variables aleatorias discretas y continuas. También explica cómo calcular la independencia entre variables aleatorias a partir de estas funciones y cómo transformar variables aleatorias bidimensionales mediante transformaciones biunívocas.
Este documento presenta 17 ejercicios de estadística sobre distribuciones muestrales. Los ejercicios cubren conceptos como distribución muestral, error estándar, teorema del límite central y probabilidades asociadas a diferentes distribuciones y tamaños de muestra. Los ejercicios piden calcular valores estadísticos e interpretar resultados para diferentes conjuntos de datos.
El documento explica los conceptos de relación y función matemática. Una relación es una correspondencia entre dos conjuntos donde cada elemento del primer conjunto se corresponde con cero, uno o más elementos del segundo conjunto. Una función es una relación especial donde cada elemento del primer conjunto solo se corresponde con un único elemento del segundo conjunto. El documento proporciona ejemplos y propiedades de relaciones y funciones como ser inyectiva, sobreyectiva o biyectiva.
Este documento describe las tablas de contingencia, que son tablas de doble entrada que muestran la distribución conjunta de dos variables categóricas. Las celdas de la tabla muestran las frecuencias con las que ocurren combinaciones de categorías. Las tablas de contingencia son útiles para calcular probabilidades condicionales e incondicionales.
La distribución binomial se utiliza para calcular la probabilidad de que ocurra un evento con dos posibles resultados (éxito o fracaso) en un número fijo de ensayos. El documento explica las propiedades de un experimento de Bernoulli, cómo construir una distribución binomial utilizando la cantidad de pruebas (n), la probabilidad de éxito (p) y la función matemática, y cómo utilizar tablas de probabilidad binomial para resolver problemas.
La distribución binomial describe experimentos con dos posibles resultados (éxito o fracaso), donde la probabilidad de éxito es constante en cada prueba independiente, y el número total de pruebas es fijo. Por ejemplo, predecir si un producto estará defectuoso o no basado en pruebas independientes donde la tasa de defectos es constante.
El documento presenta una sesión sobre estadística descriptiva. Explica conceptos como distribuciones de frecuencia, histogramas, escalas de medición, tablas de frecuencia y modelos estadísticos simples como la media, moda y mediana. También introduce la estadística inferencial y conceptos de variable aleatoria, distribuciones de probabilidad y los modelos binomial y de Poisson.
El documento introduce la distribución binomial y cómo se puede usar para calcular la probabilidad de eventos con dos resultados posibles (éxito o fracaso) en situaciones empresariales. Proporciona ejemplos como la producción de artículos y explica conceptos clave como el número de pruebas, la probabilidad de éxito y fracaso, y cómo usar la función binomial para calcular probabilidades.
La distribución binomial describe el número de éxitos en una secuencia de n ensayos de Bernoulli independientes, cada uno con una probabilidad fija p de éxito. Fue estudiada originalmente por Jakob Bernoulli y se aplica comúnmente a situaciones donde un evento puede tener dos resultados posibles (éxito o fracaso) sin punto medio. La distribución binomial cuenta el número de éxitos y tiene tres parámetros clave: el número de ensayos n, la probabilidad de éxito p en cada ensayo, y la probabilidad de fracaso q=1-p.
Este documento describe la distribución binomial y sus propiedades. Explica que la distribución binomial modela experimentos con dos resultados posibles, donde la probabilidad de éxito es constante y los resultados de cada prueba son independientes. También define la función de probabilidad binomial y cómo calcular la media y desviación estándar. Finalmente, muestra cómo usar tablas binomiales para calcular probabilidades.
Este documento presenta 5 ejercicios sobre variables aleatorias de Bernoulli. Cada ejercicio describe un escenario de probabilidad y hace preguntas sobre la probabilidad de éxito, la independencia y las relaciones entre variables aleatorias discretas.
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 la distribución binomial. Explica que se usa para situaciones con dos resultados posibles como éxito o fracaso. Describe las propiedades como la media, varianza y desviación estándar. También presenta ejemplos y ejercicios para calcular probabilidades usando la distribución binomial.
Este documento proporciona una introducción a los conceptos básicos de estadística. Explica que la estadística estudia la recolección, análisis e interpretación de datos y que se divide en estadística descriptiva, que se dedica a resumir y visualizar datos, y estadística inferencial, que genera modelos e inferencias. También describe los orígenes de la estadística, las técnicas de recolección de datos como entrevistas y encuestas, y los tipos de variables como cualitativas y cuantit
Este documento presenta el programa de estudios de un curso de Probabilidad y Estadística I. Cubre cuatro temas principales: 1) comprender y describir la variabilidad estadística y sus aplicaciones, 2) describir y representar datos de forma tabular y gráfica, 3) aplicar la estadística descriptiva, y 4) analizar la teoría de conjuntos y sus aplicaciones a la probabilidad. La evaluación constará de tareas, actividades en clase, entrenamiento para exámenes de admisión universitaria y exámenes.
Este documento presenta el programa de estudios para el curso de Cálculo Diferencial e Integral I. Se analizarán conceptos como límites, derivadas, velocidad, rapidez, aceleración y máximos y mínimos. Los estudiantes aprenderán a resolver problemas relacionados con estos temas en contextos económicos, naturales y sociales. La evaluación constará de tareas, actividades en clase y exámenes.
Este documento presenta la definición intuitiva de límites en cálculo diferencial e integral. Explica que un límite describe el comportamiento de una función cuando la variable independiente se acerca a un valor particular. Proporciona ejemplos de cómo calcular límites mediante tabulación de valores y simplificación de expresiones racionales en formas indeterminadas como 0/0. También cubre métodos para determinar límites a partir de gráficas de funciones.
Diapositivas del curso de Probabilidad y Estadística de la PrepaUVAQ campus Santo Tomas Moro. Da una introducción a o que es la distribución normal, el uso de las tablas normal estándar, la formula de tipificación y su uso en problemas de distribución normal.
Diapositivas del curso de Probabilidad y Estadística en la Prepa-UVAQ campus Santo Tomas Moro. Vemos nociones básicas de probabilidad como los conceptos mas importantes de ella y de como calcularlo. Incluye el árbol de probabilidad, enfoques de probabilidad, así como axiomas de probabilidad, probabilidad condicional y teorema de Bayes.
Diapositivas del curso de Probabilidad y Estadística en la Prepa-UVAQ campus Santo Tomas Moro. Vemos lo que es una distribución de probabilidad, y aprendemos a calcular la esperanza, la varianza y la desviación típica(desviación estándar) de una distribución de probabilidad de variable aleatoria discreta.
Diapositivas del curso de Probabilidad y Estadística II de la PrepaUVAQ en el ciclo escolar 2014-1015.
Una descripción de lo que es la probabilidad conjunta, la clasificación de eventos y sucesos, así como el calculo de probabilidades de cada tipo de ellos. También incluye la probabilidad condicional y el teorema de Bayes.
Este documento presenta diversos conceptos y técnicas de probabilidad y conteo, incluyendo árboles de probabilidad, principios multiplicativo y aditivo, factoriales, permutaciones y combinaciones. Explica cómo aplicar estas técnicas para enumerar eventos y resolver problemas que involucren la selección y ordenamiento de objetos.
Distribuciones de frecuencia y representaciones graficasArtemio Villegas
Este documento presenta información sobre distribuciones de frecuencia y representaciones gráficas en estadística y probabilidad. Explica conceptos como datos sueltos, ordenación, distribuciones de frecuencia, elementos de una distribución de frecuencia, y diferentes tipos de gráficos como histogramas, polígonos de frecuencia y ojivas. También incluye ejemplos y actividades para practicar el cálculo de distribuciones de frecuencia y la creación de gráficos a partir de datos.
1) El documento explica cómo calcular la ecuación de la recta tangente a una curva en un punto, encontrando primero la pendiente como límite.
2) La pendiente de la recta tangente a la curva y(x)=x^2-2x+2 en el punto (0,2) es -2.
3) Se definen conceptos como derivada puntual y reglas para calcular derivadas de funciones algebraicas, trigonométricas, exponenciales y logarítmicas.
Explicamos el tema de Distribuciones de Frecuencias en la materia de Estadística. Entre otras cosas las definiciones de datos sueltos, datos ordenados y datos agrupados.
Este documento presenta una introducción a los conceptos básicos de estadística. Explica que la estadística estudia la recolección, análisis e interpretación de datos y se divide en estadística descriptiva y estadística inferencial. También describe los orígenes de la estadística, técnicas para la recolección de datos como entrevistas y encuestas, y tipos de variables como cualitativas y cuantitativas.
El documento presenta una definición intuitiva de límites en cálculo diferencial e integral. Explica que un límite describe el comportamiento de una función cuando el valor de la variable se acerca a un número particular. Proporciona ejemplos de cálculo de límites usando tablas de valores y simplificación de expresiones mediante factorización y radicalización. Finalmente, discute formas indeterminadas comunes y continuidad en funciones.
Este documento presenta el programa de estudios para el curso de Cálculo Diferencial e Integral I. Cubre temas como la evolución del cálculo, límites, razones de cambio, velocidad y aceleración, y máximos y mínimos. El curso evaluará a los estudiantes a través de tareas, actividades en clase y exámenes. Se recomienda a los estudiantes usar una libreta, lápiz, borrador y calculadora, así como descargar diapositivas adicionales. La primera tarea es traer hojas de
Este documento presenta diferentes técnicas de integración, incluyendo integración por partes y varias integrales trigonométricas. Explica la fórmula de integración por partes y cómo escoger u y dv. Luego provee ejemplos detallados de cómo aplicar esta técnica. Finalmente, describe cómo integrar funciones trigonométricas comunes transformándolas en integrales por sustitución usando identidades trigonométricas.
El Coeficiente de Correlación y la Recta de Mínimos CuadradosArtemio Villegas
Este documento trata sobre la correlación lineal y la recta de mínimos cuadrados. Explica que la correlación lineal ocurre cuando dos variables están relacionadas de forma que sus puntos en un diagrama de dispersión parecen estar sobre una línea recta. Define el coeficiente de correlación de Pearson y cómo se usa para medir la fuerza y dirección de la relación lineal entre dos variables. También explica cómo calcular la recta de mínimos cuadrados, que representa la línea de mejor ajuste para los datos.
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.
LA PEDAGOGIA AUTOGESTONARIA EN EL PROCESO DE ENSEÑANZA APRENDIZAJEjecgjv
La Pedagogía Autogestionaria es un enfoque educativo que busca transformar la educación mediante la participación directa de estudiantes, profesores y padres en la gestión de todas las esferas de la vida escolar.
SEMIOLOGIA DE HEMORRAGIAS DIGESTIVAS.pptxOsiris Urbano
Evaluación de principales hallazgos de la Historia Clínica utiles en la orientación diagnóstica de Hemorragia Digestiva en el abordaje inicial del paciente.
2. Distribución Binomial o de Bernoulli
• Supóngase que tenemos un experimento como lanzar
una moneda o un dado repetidamente, escoger una
bola de una urna repetidamente etc.
• Cada lanzamiento o escogencia se denomina una
prueba. Con cada prueba hay una probabilidad
asociada con un suceso particular como el águila en la
moneda, el 4 en el dado o la selección de una bola roja.
En algunos casos la probabilidad no cambia (como en
el lanzamiento de la moneda o del dado).
• A estas pruebas se les llama independientes y se
conocen como las pruebas de Bernoulli en memoria de
James Bernoulli quien las investigo a finales del siglo
XVII.
3. Distribución Binomial o de Bernoulli
• Sea 𝑝 la probabilidad de un suceso ocurra en una sola prueba de
Bernoulli (llamada la probabilidad de éxito). Entonces 𝑞 = 1 − 𝑝 es
la probabilidad de que el suceso no ocurra en una sola prueba
(llamada probabilidad de fracaso). La probabilidad de que el suceso
ocurra 𝑥 veces en 𝑛 pruebas (es decir 𝑥 éxitos y 𝑥 − 𝑛 fracasos )
esta dada por la siguiente función de probabilidad
𝑃 𝑥 =
𝑛
𝑥
𝑝 𝑥
𝑞 𝑛−𝑥
• Donde 𝑥 es el numero de éxitos en 𝑛 pruebas de Bernoulli, 𝑥 =
0,1,2,3, … , 𝑛. Y tambien
𝑛
𝑥
=
𝑛!
𝑥! 𝑛 − 𝑥 !
Es un Coeficiente Binomial