1. La probabilidad de que la variable aleatoria X tome valores menores a 3 es del 15,87%.
2. El porcentaje del área de la curva cuando X toma valores mayores a 7 es 15,87%.
3. La probabilidad de que X tome valores entre 3 y 7 es del 68,26%.
Seminario 8: Distribuciones de probabilidad de variables continuas y discretas. María Vm
El documento resume los pasos para resolver 4 problemas relacionados con la distribución normal. 1) Calcula la probabilidad de valores menores a 3 como 15.87%. 2) Calcula la probabilidad de valores mayores a 7 como 15.27%. 3) Calcula la probabilidad de valores entre 3 y 7 como 68.86%. 4) Determina el intervalo centrado en la media con probabilidad de 62% como de 3.24 a 6.76.
Seminario 8: Distribuciones de probabilidad de variables continuas y discretas.María Vm
El documento resume los pasos para resolver 4 problemas relacionados con la distribución normal. 1) Calcula la probabilidad de valores menores a 3 como 15.87%. 2) Calcula la probabilidad de valores mayores a 7 como 15.27%. 3) Calcula la probabilidad de valores entre 3 y 7 como 68.86%. 4) Determina que el intervalo centrado en la media con probabilidad 62% es de 3.24 a 6.76.
Este documento presenta 4 problemas sobre la distribución normal para una variable aleatoria X con parámetros μ=5 y σ=2. El primer problema determina la probabilidad de que X sea menor que 3 (15.87%). El segundo determina el porcentaje del área cuando X es mayor que 7 (15.87%). El tercer problema calcula la probabilidad de que X esté entre 3 y 7 (68.3%). Finalmente, el cuarto problema encuentra el intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0.62, el cual es entre 3.24 y
Este documento presenta 4 problemas relacionados con una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. El resumen calcula: 1) la probabilidad de que X sea menor que 3 (15,87%), 2) el porcentaje de área cuando X es mayor que 7 (15,87%), 3) la probabilidad de que X esté entre 3 y 7 (68,26%), y 4) un intervalo centrado en la media donde la probabilidad de que X pertenezca es 0,62, entre 3,24 y 6,76.
Este documento presenta cuatro problemas relacionados con una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. 1) Determina la probabilidad de que X sea menor que 3 (15,87%). 2) Determina el porcentaje de área bajo la curva cuando X es mayor que 7 (15,87%). 3) Determina la probabilidad de que X esté entre 3 y 7 (68,26%). 4) Determina un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0,62, resultando en el
Este documento resume cuatro problemas relacionados con una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. El primero calcula la probabilidad de que X sea menor que 3 (15,87%). El segundo determina el porcentaje de área cuando X es mayor que 7 (también 15,87%). El tercero encuentra la probabilidad de que X esté entre 3 y 7 (68,26%). Y el cuarto identifica el intervalo centrado en 5 para que la probabilidad de X sea de 0,62, entre 3,24 y 6,76.
El documento describe cómo calcular diferentes probabilidades para una variable aleatoria X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. Se pide determinar la probabilidad de que X tome valores menores a 3, mayor a 7, y entre 3 y 7. También se pide determinar un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0.62.
Este documento resume los pasos para calcular diferentes probabilidades asociadas a una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. En particular, determina: (1) la probabilidad de que X sea menor a 3 es 0.1587; (2) la probabilidad de que X sea mayor a 7 es 15.87%; y (3) la probabilidad de que X esté entre 3 y 7 es 0.6826. Además, identifica un intervalo centrado en la media de 5 tal que la probabilidad de que X pertenezca a él es 0.62
Seminario 8: Distribuciones de probabilidad de variables continuas y discretas. María Vm
El documento resume los pasos para resolver 4 problemas relacionados con la distribución normal. 1) Calcula la probabilidad de valores menores a 3 como 15.87%. 2) Calcula la probabilidad de valores mayores a 7 como 15.27%. 3) Calcula la probabilidad de valores entre 3 y 7 como 68.86%. 4) Determina el intervalo centrado en la media con probabilidad de 62% como de 3.24 a 6.76.
Seminario 8: Distribuciones de probabilidad de variables continuas y discretas.María Vm
El documento resume los pasos para resolver 4 problemas relacionados con la distribución normal. 1) Calcula la probabilidad de valores menores a 3 como 15.87%. 2) Calcula la probabilidad de valores mayores a 7 como 15.27%. 3) Calcula la probabilidad de valores entre 3 y 7 como 68.86%. 4) Determina que el intervalo centrado en la media con probabilidad 62% es de 3.24 a 6.76.
Este documento presenta 4 problemas sobre la distribución normal para una variable aleatoria X con parámetros μ=5 y σ=2. El primer problema determina la probabilidad de que X sea menor que 3 (15.87%). El segundo determina el porcentaje del área cuando X es mayor que 7 (15.87%). El tercer problema calcula la probabilidad de que X esté entre 3 y 7 (68.3%). Finalmente, el cuarto problema encuentra el intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0.62, el cual es entre 3.24 y
Este documento presenta 4 problemas relacionados con una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. El resumen calcula: 1) la probabilidad de que X sea menor que 3 (15,87%), 2) el porcentaje de área cuando X es mayor que 7 (15,87%), 3) la probabilidad de que X esté entre 3 y 7 (68,26%), y 4) un intervalo centrado en la media donde la probabilidad de que X pertenezca es 0,62, entre 3,24 y 6,76.
Este documento presenta cuatro problemas relacionados con una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. 1) Determina la probabilidad de que X sea menor que 3 (15,87%). 2) Determina el porcentaje de área bajo la curva cuando X es mayor que 7 (15,87%). 3) Determina la probabilidad de que X esté entre 3 y 7 (68,26%). 4) Determina un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0,62, resultando en el
Este documento resume cuatro problemas relacionados con una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. El primero calcula la probabilidad de que X sea menor que 3 (15,87%). El segundo determina el porcentaje de área cuando X es mayor que 7 (también 15,87%). El tercero encuentra la probabilidad de que X esté entre 3 y 7 (68,26%). Y el cuarto identifica el intervalo centrado en 5 para que la probabilidad de X sea de 0,62, entre 3,24 y 6,76.
El documento describe cómo calcular diferentes probabilidades para una variable aleatoria X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. Se pide determinar la probabilidad de que X tome valores menores a 3, mayor a 7, y entre 3 y 7. También se pide determinar un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0.62.
Este documento resume los pasos para calcular diferentes probabilidades asociadas a una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. En particular, determina: (1) la probabilidad de que X sea menor a 3 es 0.1587; (2) la probabilidad de que X sea mayor a 7 es 15.87%; y (3) la probabilidad de que X esté entre 3 y 7 es 0.6826. Además, identifica un intervalo centrado en la media de 5 tal que la probabilidad de que X pertenezca a él es 0.62
Este documento presenta cuatro ejercicios sobre una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. El primer ejercicio calcula la probabilidad de que X sea menor que 3 (15,87%). El segundo calcula la probabilidad de que X sea mayor que 7 (15,87%). El tercer ejercicio calcula la probabilidad de que X esté entre 3 y 7 (68,27%). El cuarto ejercicio determina el intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo es 0,62,
Este documento presenta un ejercicio sobre la distribución normal para una variable aleatoria X con parámetros μ=5 y σ=2. Se piden calcular la probabilidad de que X tome valores menores a 3, mayores a 7 y entre 3 y 7. También se pide determinar un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0.62.
Este documento presenta cuatro ejercicios sobre la distribución normal de una variable aleatoria X con parámetros μ=5 y σ=2. El primer ejercicio pide calcular la probabilidad de que X sea menor que 3. El segundo pide el porcentaje de área cuando X es mayor que 7. El tercero pide la probabilidad de que X esté entre 3 y 7. Y el cuarto pide determinar el intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0.62.
El documento presenta 4 problemas relacionados con una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. Se pide determinar la probabilidad de que X tome valores menores a 3, mayor a 7, y entre 3 y 7. También se pide determinar un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0,62.
Este documento presenta cuatro ejercicios sobre la distribución normal. El primero calcula la probabilidad de valores menores a 3 como 15.87%. El segundo encuentra la probabilidad de valores mayores a 7 como también 15.87%. El tercero determina la probabilidad de valores entre 3 y 7 como 68.26%. El cuarto identifica el intervalo centrado en la media con probabilidad de 0.62 como entre 3.24 y 6.76.
Este documento presenta un ejercicio sobre la distribución normal de variables. Se pide determinar la probabilidad de que una variable aleatoria X siga una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2 para diferentes valores de X. Esto incluye calcular la probabilidad de X < 3, la probabilidad de X > 7, y la probabilidad de 3 ≤ X ≤ 7. También se pide determinar un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0.62.
Este documento presenta un ejercicio sobre la distribución normal de variables. Se pide determinar la probabilidad de que una variable aleatoria X siga una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2 para diferentes valores de X. Esto incluye calcular la probabilidad de X < 3, la probabilidad de X > 7, y la probabilidad de 3 ≤ X ≤ 7. También se pide determinar un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0.62.
Este documento resume los pasos para calcular diferentes probabilidades utilizando una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. Calcula la probabilidad de que la variable X tome valores menores a 3 (15,87%), mayores a 7 (15,87%), y entre 3 y 7 (68,26%). También determina un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0,62, el cual resulta estar entre 3,24 y 6,76.
Este documento presenta 4 ejercicios sobre una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. Los ejercicios consisten en calcular la probabilidad de que X tome valores en diferentes intervalos y determinar un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a él sea 0.62.
El documento presenta 4 ejercicios sobre probabilidad utilizando distribuciones normales con medias (μ) de 5 y desviaciones estándares (σ) de 2. El primer ejercicio calcula la probabilidad de que la variable aleatoria x tome valores menores que 3 obteniendo un 15,87%. El segundo ejercicio calcula la probabilidad de que x sea mayor que 7 también obteniendo un 15,87%. El tercer ejercicio calcula la probabilidad de que x esté entre 3 y 7 resultando en un 68,26%. El cuarto ejercicio determina que el intervalo para que
La distribución normal describe cómo se distribuyen muchas variables en la naturaleza. Se define por dos parámetros: la media y la desviación estándar. El documento explica cómo calcular la probabilidad de que un valor caiga dentro de un rango usando la función de densidad de probabilidad normal y tablas z. Proporciona ejemplos como calcular la probabilidad de que el peso de una caja caiga entre dos valores o el ingreso de un supervisor entre la media y un valor dado.
Este documento presenta varios ejemplos numéricos de cálculos de probabilidad utilizando la distribución normal estándar. En el primer ejemplo, calcula la probabilidad de que una variable aleatoria tome un valor menor que 3 o mayor que 7. En el segundo ejemplo, resuelve un problema inverso donde se da la probabilidad de 0.62 y se deben encontrar los límites del intervalo.
El documento presenta 4 problemas relacionados con una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ = 5 y σ = 2. El primer problema pide calcular la probabilidad de que X sea menor que 3, el segundo pide el porcentaje de área por encima de 7, el tercero pide la probabilidad entre 3 y 7, y el cuarto pide un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad dentro del intervalo sea 0,62.
Este documento describe cómo calcular la confiabilidad de un proceso mediante el uso de la recta de regresión de mínimos cuadrados para determinar el nivel de correlación entre un conjunto de datos. Se aplica la fórmula de correlación a un conjunto de datos de ejemplo y se obtiene un valor de 0,6082. Según los rangos provistos, este valor indica una confiabilidad entre media y alta para el proceso.
Este documento presenta los resultados finales de un estudio realizado en Argentina sobre las características clínicas de 332 casos hospitalizados y fallecidos por el virus de la influenza A H1N1 entre abril y julio de 2009. Los casos se distribuyeron principalmente en las provincias de Buenos Aires, Santa Fe y Córdoba, con edades entre 0 y 88 años y una media de 34.8 años. La sintomatología más común al ingreso incluyó fiebre, tos y dificultad respiratoria.
Este documento describe un laboratorio virtual de física propuesto para mejorar la educación en ciencias en Latinoamérica. Actualmente, los resultados educativos en matemáticas y ciencias son bajos. El laboratorio virtual ofrecería experimentos de bajo costo para profesores y estudiantes. El modelo de negocio incluye vender el software a escuelas por $500 cada uno, con la meta de vender 200 licencias el primer año en Ecuador. El equipo detrás del proyecto incluye físicos, educadores y programadores con experiencia en enseñanza
Este documento presenta un estudio de caso sobre el uso de indicadores altmetrics en el Repositorio Académico de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (RAUPC). Se analizan 202 artículos científicos en el RAUPC y se encuentra que solo el 14.85% tiene actividad en altmetrics. Los artículos con DOI muestran mayor presencia en redes sociales como Mendeley, Twitter y Facebook. El uso de herramientas como Altmetric Explorer ha permitido aumentar la visibilidad y el acceso a los documentos del RAUPC.
Experiencia de la Revista de Investigaciones Veterinarias del Perú (RIVEP) en...Open Access Peru
Presentación a cargo de Josmel Pacheco, Mg. en Gestión de Información y del Conocimiento de la Universidad Mayor de San Marcos (UNMSM). Esta presentación fue parte de la Mesa 4 de la Semana del Acceso Abierto en el Perú 2012
Comentarios al proyecto de Ley sobre creación de repositorio: importancia de ...Open Access Peru
Presentación de Liliana Eléspuru, jefa de Recursos de Información del Centro de Información de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) del Perú. Esta ponencia fue parte de la Mesa 3 de la Semana del Acceso Abierto en el Perú
Este documento describe un proyecto llamado HA-TENEA en la Universidad de La Frontera en Chile. El proyecto busca transformar la biblioteca universitaria para que contribuya más a la formación profesional de los estudiantes, especialmente a nivel de pregrado. El proyecto propone actualizar los servicios y recursos de la biblioteca para apoyar mejor los nuevos hábitos de aprendizaje de los estudiantes y alinearse con la política de formación profesional de la universidad. Algunas metas clave incluyen agregar valor a la formación
Este documento presenta cuatro ejercicios sobre una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. El primer ejercicio calcula la probabilidad de que X sea menor que 3 (15,87%). El segundo calcula la probabilidad de que X sea mayor que 7 (15,87%). El tercer ejercicio calcula la probabilidad de que X esté entre 3 y 7 (68,27%). El cuarto ejercicio determina el intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo es 0,62,
Este documento presenta un ejercicio sobre la distribución normal para una variable aleatoria X con parámetros μ=5 y σ=2. Se piden calcular la probabilidad de que X tome valores menores a 3, mayores a 7 y entre 3 y 7. También se pide determinar un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0.62.
Este documento presenta cuatro ejercicios sobre la distribución normal de una variable aleatoria X con parámetros μ=5 y σ=2. El primer ejercicio pide calcular la probabilidad de que X sea menor que 3. El segundo pide el porcentaje de área cuando X es mayor que 7. El tercero pide la probabilidad de que X esté entre 3 y 7. Y el cuarto pide determinar el intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0.62.
El documento presenta 4 problemas relacionados con una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. Se pide determinar la probabilidad de que X tome valores menores a 3, mayor a 7, y entre 3 y 7. También se pide determinar un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0,62.
Este documento presenta cuatro ejercicios sobre la distribución normal. El primero calcula la probabilidad de valores menores a 3 como 15.87%. El segundo encuentra la probabilidad de valores mayores a 7 como también 15.87%. El tercero determina la probabilidad de valores entre 3 y 7 como 68.26%. El cuarto identifica el intervalo centrado en la media con probabilidad de 0.62 como entre 3.24 y 6.76.
Este documento presenta un ejercicio sobre la distribución normal de variables. Se pide determinar la probabilidad de que una variable aleatoria X siga una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2 para diferentes valores de X. Esto incluye calcular la probabilidad de X < 3, la probabilidad de X > 7, y la probabilidad de 3 ≤ X ≤ 7. También se pide determinar un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0.62.
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Este documento resume los pasos para calcular diferentes probabilidades utilizando una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. Calcula la probabilidad de que la variable X tome valores menores a 3 (15,87%), mayores a 7 (15,87%), y entre 3 y 7 (68,26%). También determina un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0,62, el cual resulta estar entre 3,24 y 6,76.
Este documento presenta 4 ejercicios sobre una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. Los ejercicios consisten en calcular la probabilidad de que X tome valores en diferentes intervalos y determinar un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a él sea 0.62.
El documento presenta 4 ejercicios sobre probabilidad utilizando distribuciones normales con medias (μ) de 5 y desviaciones estándares (σ) de 2. El primer ejercicio calcula la probabilidad de que la variable aleatoria x tome valores menores que 3 obteniendo un 15,87%. El segundo ejercicio calcula la probabilidad de que x sea mayor que 7 también obteniendo un 15,87%. El tercer ejercicio calcula la probabilidad de que x esté entre 3 y 7 resultando en un 68,26%. El cuarto ejercicio determina que el intervalo para que
La distribución normal describe cómo se distribuyen muchas variables en la naturaleza. Se define por dos parámetros: la media y la desviación estándar. El documento explica cómo calcular la probabilidad de que un valor caiga dentro de un rango usando la función de densidad de probabilidad normal y tablas z. Proporciona ejemplos como calcular la probabilidad de que el peso de una caja caiga entre dos valores o el ingreso de un supervisor entre la media y un valor dado.
Este documento presenta varios ejemplos numéricos de cálculos de probabilidad utilizando la distribución normal estándar. En el primer ejemplo, calcula la probabilidad de que una variable aleatoria tome un valor menor que 3 o mayor que 7. En el segundo ejemplo, resuelve un problema inverso donde se da la probabilidad de 0.62 y se deben encontrar los límites del intervalo.
El documento presenta 4 problemas relacionados con una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ = 5 y σ = 2. El primer problema pide calcular la probabilidad de que X sea menor que 3, el segundo pide el porcentaje de área por encima de 7, el tercero pide la probabilidad entre 3 y 7, y el cuarto pide un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad dentro del intervalo sea 0,62.
Este documento describe cómo calcular la confiabilidad de un proceso mediante el uso de la recta de regresión de mínimos cuadrados para determinar el nivel de correlación entre un conjunto de datos. Se aplica la fórmula de correlación a un conjunto de datos de ejemplo y se obtiene un valor de 0,6082. Según los rangos provistos, este valor indica una confiabilidad entre media y alta para el proceso.
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Este documento describe un laboratorio virtual de física propuesto para mejorar la educación en ciencias en Latinoamérica. Actualmente, los resultados educativos en matemáticas y ciencias son bajos. El laboratorio virtual ofrecería experimentos de bajo costo para profesores y estudiantes. El modelo de negocio incluye vender el software a escuelas por $500 cada uno, con la meta de vender 200 licencias el primer año en Ecuador. El equipo detrás del proyecto incluye físicos, educadores y programadores con experiencia en enseñanza
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Investigación descriptiva sobre el rendimiento neuropsicológica en personas con esquizofrenia que acuden a rehabilitación en un centro de salud mental - Publicado en Revista de psicología UNAM
El documento describe dos cursos de simulación estocástica ofrecidos en la PUCE. El curso de Modelos Estocásticos enseña simulación de eventos discretos usando Pascal para modelar sistemas de filas de espera. Los objetivos son comprender la técnica de simulación de eventos discretos y aplicar métodos estadísticos para análisis de resultados. El programa incluye introducción a tipos de simulación, generación de números aleatorios, recolección y análisis de datos. También se describen dos ejemplos de
Este documento presenta una nueva clasificación temática de áreas, subáreas, disciplinas e isi y áreas de conocimiento. Se divide en 8 grandes áreas de conocimiento que contienen subáreas, disciplinas e isi y áreas más específicas. El objetivo es organizar de manera jerárquica los diferentes campos del saber.
Este documento describe las capacidades del Equipo 7 para transformar datos, incluyendo la creación de nuevas variables mediante ecuaciones complejas e instrucciones condicionales, así como el cálculo de variables utilizando funciones incorporadas y expresiones numéricas de otras variables.
Este documento presenta el uso del programa estadístico SPSS para el análisis de datos, incluyendo la entrada de datos, la creación de tablas y gráficos como tablas de una y doble entrada, gráficos de torta y barras. Explica detalladamente cada paso para generar estos análisis estadísticos básicos usando SPSS.
El documento presenta los conceptos básicos de la esperanza matemática, los momentos y la covarianza de variables aleatorias discretas y continuas. Define la esperanza matemática, los momentos de orden r con respecto al origen y la media, la varianza y la desviación estándar. También introduce la función generatriz de momentos, los momentos producto, y los teoremas relacionados con combinaciones lineales de variables aleatorias. Finalmente, explica la técnica de transformación de variables y la función generatriz de momentos para sumas de variables aleatorias independientes.
El Proyecto del Repositorio Institucional de la Pontificia Universidad Católi...Open Access Peru
Presentación ralizada por Raúl Sifuentes, actual Jefe de Automatización del Sistema de Bibliotecas de la PUCP, que presentó este proyecto que busca: a) migrar a plataformas que cumplan con protocolos y estándares internacionales, b) mejorar y aumentar la visibilidad académica de nuestra producción intelectual y científica, c) ordenar y normalizar el tratamiento de las tesis y revistas, y d) aumentar el número de tesis y artículos de revistas publicadas en la Web.
El documento resume la Ley de los Grandes Números y el Teorema del Límite Central. La Ley de los Grandes Números establece que la media muestral de una serie de variables aleatorias independientes convergerá casi seguramente a la media poblacional a medida que aumenta el tamaño de la muestra. El Teorema del Límite Central indica que la distribución de la media muestral de variables aleatorias independientes tenderá a una distribución normal cuando el tamaño de la muestra es grande.
El documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad, incluyendo distribuciones discretas y continuas. Define distribuciones uniformes, binomiales, de Poisson, gamma, normales y otras. Explica cómo calcular la media y varianza para cada distribución. También cubre conceptos como distribuciones multivariadas y la aproximación normal a la distribución binomial.
Este documento contiene información sobre estadística descriptiva y análisis exploratorio de datos. Explica conceptos como medidas de tendencia central, medidas de dispersión, distribución de frecuencias, representaciones gráficas, y estadísticos de asociación. También describe cómo obtener y usar el software R para realizar análisis estadísticos e incluye ejemplos de código R.
Tesis digitales: Propuesta de mejora en la UNMSMOpen Access Peru
Este documento presenta propuestas para mejorar la publicación digital de tesis electrónicas en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM) en Perú. Actualmente, UNMSM tiene más de 2,500 tesis electrónicas disponibles en su repositorio Cybertesis. Sin embargo, se identifican problemas como recursos limitados, necesidad de actualizar la plataforma tecnológica, y falta de servicios especializados para los estudiantes. La propuesta incluye mejorar la sostenibilidad, actualizar la tecnología, promover el autoarchivo,
El documento presenta información sobre el sistema de investigación universitaria, definiendo su función esencial, sus organismos de dirección e integración, y los procesos de investigación. El sistema está conformado por el Vicerrectorado de Investigación, Consejo de Investigación, Instituto Central de Gestión de Investigación, Unidades de Investigación y Comunidades del Conocimiento. Los proyectos de investigación son aprobados por fondos concursables o incentivos y forman parte del plan de investigación de la universidad.
Este documento trata sobre procesos estocásticos. Explica conceptos como proceso estocástico, estadísticos de un proceso como la media y la varianza, estacionariedad y ergodicidad. Incluye ejemplos de procesos estocásticos en sistemas de comunicaciones y cómo calcular la media, varianza y correlación de un proceso.
Este documento presenta 4 problemas relacionados con una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. El resumen calcula: 1) la probabilidad de que X sea menor que 3 (15,87%), 2) el porcentaje de área cuando X es mayor que 7 (15,87%), 3) la probabilidad de que X esté entre 3 y 7 (68,26%), y 4) un intervalo centrado en la media donde la probabilidad de que X pertenezca es 0,62, entre 3,24 y 6,76.
Este documento presenta 4 problemas relacionados con una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. El resumen calcula: 1) la probabilidad de que X sea menor que 3 (15.87%), 2) el porcentaje de área cuando X es mayor que 7 (15.87%), 3) la probabilidad de que X esté entre 3 y 7 (68.26%), y 4) un intervalo centrado en la media donde la probabilidad de que X pertenezca es 0.62, entre 3.24 y 6.76.
Este documento presenta 4 problemas relacionados con una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. El resumen calcula: 1) la probabilidad de que X sea menor que 3 (15,87%), 2) el porcentaje de área cuando X es mayor que 7 (15,87%), 3) la probabilidad de que X esté entre 3 y 7 (68,26%), y 4) un intervalo centrado en la media donde la probabilidad de que X pertenezca es 0,62, entre 3,24 y 6,76.
La variable aleatoria X sigue una distribución normal con μ=5 y σ=2. 1) La probabilidad de que X sea menor que 3 es 15.87%. 2) La probabilidad de que X sea mayor que 7 es 15.87%. 3) La probabilidad de que X esté entre 3 y 7 es 68.26%. 4) El intervalo centrado en la media con probabilidad de 0.62 es de 3.34 a 6.78.
Este documento presenta cuatro ejercicios estadísticos relacionados con una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ = 5 y σ = 2. El primer ejercicio calcula la probabilidad de que X tome valores menores a 3. El segundo calcula el porcentaje de área de la curva cuando X es mayor que 7. El tercer ejercicio determina la probabilidad de que X esté entre 3 y 7. El cuarto ejercicio encuentra un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese interval
El documento resume los pasos para resolver cuatro problemas relacionados con una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. Se determina la probabilidad de que X tome valores menores a 3, mayor a 7, y entre 3 y 7. También se determina un intervalo centrado en la media de 5 donde la probabilidad de que X pertenezca es 0.62.
Este documento resume los pasos para calcular diferentes probabilidades para una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con μ=5 y σ=2. Calcula la probabilidad de que X tome valores menores a 3, mayores a 7, y entre 3 y 7. Luego determina un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0,62.
Este documento presenta cuatro problemas relacionados con una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ = 5 y σ = 2. Calcula la probabilidad de que X tome valores menores a 3, mayores a 7 y entre 3 y 7. También determina un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0.62.
El documento resume conceptos de la distribución normal y binomial. Para una variable aleatoria X normal con μ=5 y σ=2, calcula varias probabilidades. También determina un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad sea 0.62. Finalmente, calcula la probabilidad de que 2 personas de una familia de 4 se hayan vacunado contra la gripe, si la prevalencia de vacunados es del 80%.
1. Se resumen los cuatro ejercicios propuestos sobre una variable aleatoria continua con distribución normal. En el primer ejercicio se calcula la probabilidad de valores menores a 3. En el segundo ejercicio se calcula el porcentaje de valores mayores a 7. En el tercer ejercicio se calcula la probabilidad de valores entre 3 y 7. En el cuarto ejercicio se determina el intervalo centrado en la media cuya probabilidad es 0.62.
El documento presenta 4 ejercicios sobre probabilidad utilizando distribuciones normales con medias (μ) de 5 y desviaciones estándar (σ) de 2. El primer ejercicio calcula la probabilidad de que la variable aleatoria x tome valores menores que 3 obteniendo un 15,87%. El segundo ejercicio calcula la probabilidad de que x sea mayor que 7 también obteniendo un 15,87%. El tercer ejercicio calcula la probabilidad de que x esté entre 3 y 7 resultando en un 68,26%. El cuarto ejercicio determina que el intervalo para que
El documento habla sobre la varianza como una medida de dispersión que indica cuánto se alejan los valores de una variable aleatoria de su media. Explica que la varianza es la esperanza de los cuadrados de las distancias entre los valores y la media, y que cuanto mayor es la varianza, más dispersos están los valores. También presenta fórmulas para calcular la varianza a partir de la esperanza y la esperanza de los cuadrados, y muestra un ejemplo numérico para ilustrar cómo la varianza captura mejor la dispersión que la media.
El documento habla sobre la varianza como una medida de dispersión que indica cuánto se alejan los valores de una variable aleatoria de su media. Explica que la varianza es la esperanza de los cuadrados de las distancias entre los valores y la media, y provee fórmulas para calcularla. También define el desvío estándar como la raíz cuadrada de la varianza y presenta ejemplos numéricos de cálculos de varianza.
La distribución normal es la más importante en estadística debido a su frecuencia de aparición y sus aplicaciones teóricas. Fue descubierta de forma independiente por De Moivre, Laplace y Gauss en relación con la teoría de los errores de observación. Sus características principales son que tiene forma de campana, es simétrica respecto a su media y depende de dos parámetros: la media y la desviación típica.
Este documento trata sobre tres tipos de estimadores puntuales: estimadores insesgados, estimadores obtenidos con el método de momentos y estimadores obtenidos con el método de máxima verosimilitud. También discute la estimación por intervalos y el teorema del límite central.
Este documento describe las características principales de la distribución normal o gaussiana. Menciona que es la distribución continua de probabilidad más importante debido a su frecuencia de uso y aplicaciones teóricas. Fue descubierta de forma independiente por De Moivre, Laplace y Gauss en relación con la teoría de errores. Presenta algunas de sus propiedades clave como su simetría y forma de campana, así como ejemplos comunes de fenómenos que siguen esta 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 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 conceptos básicos de inferencia estadística como estimación de parámetros e intervalos de confianza. Explica cómo se pueden usar modelos probabilísticos y datos de muestras para inferir información sobre poblaciones. También describe cómo calcular intervalos de confianza para la media basados en muestras normales con varianza conocida o desconocida.
1. La probabilidad de que la variable aleatoria X tome valores menores a 3 es del 15,87%.
2. El porcentaje del área de la curva cuando X toma valores mayores a 7 es del 15,87%.
3. La probabilidad de que X tome valores entre 3 y 7 es del 68,26%.
Este documento contiene 20 preguntas sobre un artículo científico que investiga la influencia del sistema de vacío en la aparición de hematomas tras la extracción de sangre venosa. El artículo estudia una muestra de 108 pacientes divididos en dos grupos de 54, uno experimental y uno de control. Analiza variables como el sistema de extracción y la aparición de hematomas, y presenta los resultados en diagramas y tablas. Llega a dos conclusiones consistentes con los objetivos planteados.
Este documento describe cómo calcular estadísticos descriptivos y crear gráficos en SPSS. Explica cómo introducir datos y valores, calcular frecuencias como la media, mediana y desviación estándar, y crear histogramas y diagramas de cajas para visualizar la distribución de variables. El propósito es mostrar los pasos para analizar datos demográficos y relacionar variables categóricas y de escala usando SPSS.
Este documento resume las tareas de introducir, exportar e importar datos entre los programas SPSS y Excel. Detalla los pasos para definir variables en SPSS, exportar los datos de SPSS a Excel cambiando el formato a .xls, e importar datos específicos de una hoja y rango de Excel de vuelta a SPSS.
Este documento presenta 5 referencias bibliográficas sobre el uso de wikis y redes sociales en la educación de enfermería. Las referencias describen cómo wikis han sido usados para aumentar la conciencia global de salud, promover la experimentación pedagógica, y crear experiencias de aprendizaje para estudiantes. También se discute el desarrollo de prácticas de liderazgo a través de una comunidad de aprendizaje en línea. El documento luego menciona que DeCS es un programa que permite traducir términos
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Este documento proporciona 5 referencias bibliográficas relacionadas con la prevención y tratamiento de úlceras por presión. Brevemente describe cada referencia y ofrece enlaces a textos completos sobre el tema en la base de datos Dialnet.
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.
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2. 8.1. Si X es una Variable Aleatoria Continua que sigue una
distribución Normal definida por los parámetros μ = 5 y σ = 2,
determinar:
1.‐ Determinar la probabilidad de que X tome valores menores a 3
2.‐ Determinar el porcentaje del área de la curva cuando X toma valores
mayores a 7
3.‐ Determinar la probabilidad de que X tome valores entre 3 y 7
4. Determinar un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de
que X pertenezca a ese intervalo sea 0,62.
3. 1. Determinar la probabilidad de que X tome valores menores a 3
Datos: μ = 5
σ = 2
N(5,2)
x<3
¿P(x<3)?
μ = 5
x=3
Función de tipificación:
z= x- μ z= 3-5 = -1
σ 2
A continuación, busco el valor de z en la
tabla para calcular el área bajo la curva,
es decir, la probabilidad:
P(x<3)= 0,1587 = 15,87%
S= la probabilidad de que x tome valores menores a 3 es del 15,87%
4. 2. Determinar el porcentaje del área de la curva cuando X toma valores
mayores a 7
Datos: μ = 5
σ = 2
N(5,2)
x>7
¿P(x>7)?
Tipificamos suponiendo que queremos
obtener P(x<7), ya que solo podemos
obtener el área bajo la curva desde a un
punto.
z= x- μ z= 7-5 = 1
σ 2
A continuación, busco el valor de z en la
tabla para calcular el área bajo la curva,
es decir, la probabilidad:
P(x<7)= 0,8413
Para obtener finalmente P(x>7) debemos
realizar la siguiente ecuación: 1-x
P(x>7)= 1-P(x<7)= 1-0,8413= 15,87%
S= el porcentaje del área de la curva cuando X toma valores mayores a 7 es
15,87%
μ = 5
x=7
5. 3. Determinar la probabilidad de que X tome valores entre 3 y 7
Datos: μ = 5
σ = 2
N(5,2)
x>3 y x<7
¿P(x<3<7)?
Para calcular la probabilidad de que x tome
valores entre 3 y 7 debemos calcular, por un
lado, loa probabilidad de que x tome valores
menores que 3, (P(x<3) y, por otro lado, la
probabilidad de x tome valores menores de 7,
P(x<7):
Para x<3 z= 0,1587 (apartado 1)
Para x<7 z= 0,8413 (apartado 2)
P(3<x<7)= 0,8413-0,1587= 0,6826= 68,26%
μ = 5
x=3 x=7
S= la probabilidad de que x tome valores entre 3 y 7 es del 68,26%
6. 4. Determinar un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad
de que X pertenezca a ese intervalo sea 0,62. Al ser el intervalo entre x1 y x2 0,62=62%, cada lado,
como es simétrico, es:
100-62= 38%
38/2= 19%
Para x1 el área bajo la curva es de 19%, es decir,
0,19 que corresponde a z= -0,88
Despejando en la función de tipificación la x
obtenemos su valor:
z= x- μ = -0,88= x1-5 x1= 3,24
σ 2
Para x2 el área bajo la curva es de 62+19= 81%, es
decir, 0,81 que corresponde a z= 0,88
Despejando en la función de tipificación la x
obtenemos su valor::
z= x- μ = 0,88= x2-5 x2= 6,76
σ 2
Datos: μ = 5
σ = 2
N(5,2)
μ = 5
x1 x2
62%
19% 19%
S= el intervalo es entre los puntos 3,24 y 6,76