Ernestopp
•Descargar como PPTX, PDF•
0 recomendaciones•117 vistas
Este documento clasifica y define las variables aleatorias. Existen variables cualitativas que toman valores nominales o denotan una cualidad, y variables cualitativas-ordinales donde es posible ordenar los resultados. También existen variables cuantitativas que asumen valores numéricos, permitiendo operaciones aritméticas. Las variables pueden ser discretas, tomando valores contables, o continuas, tomando cualquier valor real. Formalmente, una variable aleatoria es una función definida en el espacio muestral de un experimento aleatorio.
Denunciar
Compartir
Denunciar
Compartir
Recomendados
Variables
Este documento trata sobre generadores de variables aleatorias. Explica conceptos como variables aleatorias discretas y continuas, y sus modelos como uniforme, binomial, geométrica, normal y otros. También define qué son las variables aleatorias, su valor esperado, y diferentes tipos como discretas y continuas.
Variable Aleatoria
Este documento describe conceptos básicos sobre variables aleatorias. Explica que una variable aleatoria es un valor numérico afectado por el azar, como la probabilidad de que una persona enferme de cólera. Detalla que las variables aleatorias pueden ser discretas, si sus valores forman un conjunto discreto, o continuas, si sus valores abarcan un intervalo de números reales. Además, define la esperanza como la suma del producto de la probabilidad de cada suceso por su valor, y la varianza como un momento de la distribución de probabilidad respecto a la esperanza
Distribucion de probabilidades. anibaldiaz
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discreta y continua, incluyendo la distribución binomial y la distribución de Poisson. Explica qué son las variables aleatorias discretas y continuas, y proporciona ejemplos de cómo calcular probabilidades usando las fórmulas de la distribución binomial y Poisson.
Variable aleatoria
Este documento habla sobre las variables aleatorias. Define una variable aleatoria como una función que asigna eventos de un experimento aleatorio. Explica que las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas dependiendo de si su rango de valores es un conjunto discreto o un intervalo de números reales. También describe la distribución de probabilidad como la función que asigna a cada suceso posible sobre la variable aleatoria la probabilidad de que dicho suceso ocurra.
Anova1
Este documento describe un experimento que analiza si el rendimiento en una tarea de destreza motora se ve afectado por el tiempo de práctica previa. Se crearon tres grupos con diferentes tiempos de práctica (0, 5 y 10 minutos) y se midió el rendimiento de 30 sujetos en cada grupo. El documento explica cómo el análisis de varianza (ANOVA) permite descomponer la variabilidad total en componentes inter e intragrupo para determinar si existen diferencias significativas entre los grupos.
Conceptos básicos de estadística
Este documento describe los conceptos básicos de estadística, incluyendo las variables discretas y continuas, así como las funciones y distribuciones de probabilidad. Las variables discretas toman valores aislados con probabilidades asociadas, mientras que las variables continuas pueden tomar cualquier valor dentro de un rango. La función de probabilidad asigna la probabilidad de que ocurra un suceso particular, y la distribución de probabilidad describe las probabilidades de los posibles valores de una variable aleatoria a través de pares de valores y funciones.
Distribuciones de probabilidad discretas
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo la uniforme discreta, binomial, hipergeométrica, geométrica y binomial negativa. Explica las características de cada distribución y los tipos de problemas o experimentos aleatorios a los que se aplican comúnmente.
Estadística Básica
Este documento proporciona una introducción básica a la estadística. Explica conceptos clave como sucesos, probabilidades, variables aleatorias discretas y continuas, valores esperados, momentos, distribuciones conjuntas de variables y más. Define diferentes tipos de variables aleatorias y funciones como funciones de probabilidad, densidad y distribución. Además, traza la historia de la estadística y algunos de sus principales contribuidores.
Recomendados
Variables
Este documento trata sobre generadores de variables aleatorias. Explica conceptos como variables aleatorias discretas y continuas, y sus modelos como uniforme, binomial, geométrica, normal y otros. También define qué son las variables aleatorias, su valor esperado, y diferentes tipos como discretas y continuas.
Variable Aleatoria
Este documento describe conceptos básicos sobre variables aleatorias. Explica que una variable aleatoria es un valor numérico afectado por el azar, como la probabilidad de que una persona enferme de cólera. Detalla que las variables aleatorias pueden ser discretas, si sus valores forman un conjunto discreto, o continuas, si sus valores abarcan un intervalo de números reales. Además, define la esperanza como la suma del producto de la probabilidad de cada suceso por su valor, y la varianza como un momento de la distribución de probabilidad respecto a la esperanza
Distribucion de probabilidades. anibaldiaz
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discreta y continua, incluyendo la distribución binomial y la distribución de Poisson. Explica qué son las variables aleatorias discretas y continuas, y proporciona ejemplos de cómo calcular probabilidades usando las fórmulas de la distribución binomial y Poisson.
Variable aleatoria
Este documento habla sobre las variables aleatorias. Define una variable aleatoria como una función que asigna eventos de un experimento aleatorio. Explica que las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas dependiendo de si su rango de valores es un conjunto discreto o un intervalo de números reales. También describe la distribución de probabilidad como la función que asigna a cada suceso posible sobre la variable aleatoria la probabilidad de que dicho suceso ocurra.
Anova1
Este documento describe un experimento que analiza si el rendimiento en una tarea de destreza motora se ve afectado por el tiempo de práctica previa. Se crearon tres grupos con diferentes tiempos de práctica (0, 5 y 10 minutos) y se midió el rendimiento de 30 sujetos en cada grupo. El documento explica cómo el análisis de varianza (ANOVA) permite descomponer la variabilidad total en componentes inter e intragrupo para determinar si existen diferencias significativas entre los grupos.
Conceptos básicos de estadística
Este documento describe los conceptos básicos de estadística, incluyendo las variables discretas y continuas, así como las funciones y distribuciones de probabilidad. Las variables discretas toman valores aislados con probabilidades asociadas, mientras que las variables continuas pueden tomar cualquier valor dentro de un rango. La función de probabilidad asigna la probabilidad de que ocurra un suceso particular, y la distribución de probabilidad describe las probabilidades de los posibles valores de una variable aleatoria a través de pares de valores y funciones.
Distribuciones de probabilidad discretas
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo la uniforme discreta, binomial, hipergeométrica, geométrica y binomial negativa. Explica las características de cada distribución y los tipos de problemas o experimentos aleatorios a los que se aplican comúnmente.
Estadística Básica
Este documento proporciona una introducción básica a la estadística. Explica conceptos clave como sucesos, probabilidades, variables aleatorias discretas y continuas, valores esperados, momentos, distribuciones conjuntas de variables y más. Define diferentes tipos de variables aleatorias y funciones como funciones de probabilidad, densidad y distribución. Además, traza la historia de la estadística y algunos de sus principales contribuidores.
19 regresion
El documento presenta un análisis de regresión para estimar la relación entre el precio y el área de viviendas. Explica conceptos clave como la ecuación de regresión, el coeficiente de correlación, el método de mínimos cuadrados y supuestos del modelo de regresión lineal. Finalmente, analiza posibles problemas como la multicolinealidad y heterocedasticidad.
Anova2
El documento describe el análisis de varianza (ANOVA) de dos factores, incluyendo la interacción entre factores, ejemplos, el modelo de ANOVA, grados de libertad, cuadrados medios, tablas resumen y contrastes. Explica cómo realizar un ANOVA de dos factores en SPSS y analizar los resultados, incluidas las comparaciones posteriores.
Anova3
1. Se describe un modelo de ANOVA de dos factores con un factor de medida repetida y otro completamente aleatorio.
2. La varianza total se descompone en intersujetos y intrasujetos, con sus correspondientes sumas de cuadrados.
3. Se explican los grados de libertad, las medias cuadráticas y las razones F para este tipo de diseños.
Simulacion distribucion de probabilidad
Este documento describe las distribuciones de probabilidad, que indican los valores posibles de un experimento aleatorio. Existen dos tipos: variables aleatorias discretas, que toman valores enteros finitos, y variables continuas, que toman valores fraccionarios infinitos. Se explican las propiedades de cada una y conceptos como esperanza matemática, varianza y la distribución binomial.
Variables aleatorias
Este documento describe variables aleatorias y funciones de distribución. Explica que una variable aleatoria puede ser discreta, tomando valores finitos o infinitos numerables, o continua, tomando valores infinitos no numerables. También define la función de distribución F(x) que describe el comportamiento probabilístico de una variable aleatoria X asociada a un experimento aleatorio. Finalmente, introduce la varianza como una medida de la dispersión de los valores de una variable aleatoria.
Econometria Vanessa Santiago
Este documento presenta un resumen del Capítulo 7 sobre análisis factorial del libro "Manual de Análisis Factorial". Explica los métodos de criterios en tandem y Varimax para realizar el análisis factorial, así como las estrategias de trabajo, principios de diseño, variables, coeficientes de correlación, errores comunes y diferentes técnicas como R, Q, P, O y T.
Variables Aleatorias Power Point. Karly
Este documento clasifica las variables aleatorias en cualitativas y cuantitativas. Las variables cualitativas toman valores nominales o que denotan una cualidad, mientras que las variables cuantitativas asumen valores numéricos sobre los que se pueden realizar operaciones aritméticas. También distingue entre variables ordinales, nominales, discretas y continuas. Proporciona ejemplos de cada tipo de variable.
Variables Aleatorias - Isrrael Daboin
Este documento resume los tipos de variables aleatorias, incluyendo variables discretas y continuas. Las variables discretas toman valores finitos o numerables, como el número de hijos o la puntuación de un dado. Las variables continuas toman valores en un intervalo, como la altura o duración, y pueden ser absolutamente continuas.
Ade2
El documento define tres tipos de variables:
1) Variables discretas toman valores de un conjunto numerable, mientras que variables continuas pueden tomar cualquier valor en un intervalo.
2) Las funciones de probabilidad miden la probabilidad de que un suceso ocurra y deben cumplir tres axiomas.
3) Las distribuciones de probabilidad describen los posibles resultados de un experimento y pueden ser discretas (tomar valores enteros finitos) o continuas.
SEMINARIO 8
Este documento describe cómo utilizar la prueba t de Student para comparar medias entre grupos. Explica que la prueba t requiere que los datos estén normalmente distribuidos y tengan varianzas homogéneas entre grupos. También detalla cómo se puede usar la prueba t para una muestra, dos muestras independientes y dos muestras relacionadas, y proporciona instrucciones sobre cómo determinar la normalidad de los datos y establecer el contraste de hipótesis.
Mapa conceptual
Este documento describe variables aleatorias y funciones de distribución. Explica que una variable aleatoria es una función que asigna números reales a los resultados de un experimento aleatorio, y puede ser discreta, tomando valores finitos o infinitos numerables, o continua, tomando valores infinitos no numerables. Además, la función de distribución describe el comportamiento probabilístico de una variable aleatoria y representa la probabilidad de que tome valores menores o iguales a x. Finalmente, la varianza mide la dispersión de los valores que puede tomar una variable aleatoria.
Edeli paz variable
Una variable aleatoria es una función que asigna eventos a números reales. Existen tres tipos de variables aleatorias: continuas, discretas y bidimensionales. La distribución de probabilidad de una variable aleatoria asigna una probabilidad a cada posible valor. Los parámetros clave de una variable aleatoria son la esperanza matemática y la varianza.
Teoría de la generalizabilidad de los tests
La teoría de la generalizabilidad propone un modelo estadístico para superar las limitaciones de la teoría clásica de los tests. El modelo incorpora múltiples fuentes de variación como facetas de diferenciación y generalización. Mediante un análisis de varianza, se estiman los componentes de varianza asociados a cada fuente para evaluar la adecuación de una medida. La teoría también define conceptos como puntuación universo y error de medida para estimar rasgos evaluados por un test.
Variables aleatorias
El documento define las variables aleatorias discretas y continuas. Las variables aleatorias discretas toman valores de un conjunto discreto, mientras que las variables aleatorias continuas toman valores de un intervalo continuo de números reales. También explica que el rango de una variable aleatoria es el conjunto de valores que puede tomar según la aplicación. Como ejemplo, describe una variable aleatoria que cuenta el número de caras obtenidas al lanzar dos monedas.
Ensayo estadistica
Un experimento es un procedimiento controlado para observar y medir fenómenos resultantes. Un experimento aleatorio produce resultados diferentes incluso cuando se repite de la misma manera debido a la imposibilidad de conocer con certeza el estado final. Un espacio muestral contiene todos los posibles resultados equiprobables de un experimento. Las variables aleatorias asignan números reales a los resultados de un experimento aleatorio y reflejan su comportamiento probabilístico.
Estadisticos modelos probabilisticos 29 3-2020
Este documento presenta conceptos básicos sobre modelos probabilísticos. Introduce las nociones de variable aleatoria, función de probabilidad para variables discretas y densidad para variables continuas. Explica distribuciones como la binomial, de Poisson y normal, dando ejemplos de cada una. Finalmente, describe el proceso de tipificación para comparar valores de distribuciones diferentes.
El paralelismo en la Teoría Clásica de los Tests
Este documento describe los supuestos clásicos de la teoría de los tests sobre la replicabilidad, el paralelismo y la equivalencia. Explica que dos tests son paralelos si tienen la misma puntuación verdadera, varianza de error y medias/varianzas observadas. Esto permite estimar la fiabilidad empíricamente. También describe cómo usar la regresión lineal para estimar la puntuación verdadera individual a partir de la observada, construyendo intervalos de confianza. Finalmente, presenta un ejemplo numérico.
Mapa conceptual
Este documento define conceptos básicos de probabilidad y estadística como variable aleatoria, función de distribución, y varianza. Una variable aleatoria asigna números reales a los resultados de un experimento aleatorio, mientras que la función de distribución describe el comportamiento probabilístico de una variable aleatoria asociada a un experimento. La varianza mide la dispersión de los valores de una variable aleatoria respecto a su media para casos discretos y continuos.
Estadistica 6
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad, incluyendo distribuciones discretas como la de Bernoulli y binomial, distribuciones continuas como la normal, y la distribución de Poisson para sucesos raros. Explica conceptos clave como función de probabilidad, función de densidad, función de distribución, valor esperado y varianza. También describe cómo la distribución normal surge de manera natural en muchos procesos y cómo estimadores estadísticos calculados en muestras tienden a distribuciones normales debido al teorema del límite central.
Variable aleatoria alfredo tuviñez
Este documento define y describe las variables aleatorias discretas y continuas. Las variables aleatorias discretas se asocian con experimentos donde la variable medida puede tomar valores en un intervalo, como mediciones biométricas. Las variables aleatorias continuas corresponden a variables donde la medida puede tomar cualquier valor en un intervalo y ofrecen una descripción de las probabilidades de valores posibles.
V.a
Este documento trata sobre variables aleatorias. Explica que una variable aleatoria asigna valores numéricos a los resultados de experimentos aleatorios. Describe que hay dos definiciones de variable aleatoria, una intuitiva y otra formal basada en conceptos matemáticos avanzados. También distingue entre variables aleatorias discretas y continuas, dependiendo de si su rango de valores es discreto o continuo. Además, detalla algunas medidas como el valor esperado que caracterizan las variables aleatorias.
Más contenido relacionado
La actualidad más candente
19 regresion
El documento presenta un análisis de regresión para estimar la relación entre el precio y el área de viviendas. Explica conceptos clave como la ecuación de regresión, el coeficiente de correlación, el método de mínimos cuadrados y supuestos del modelo de regresión lineal. Finalmente, analiza posibles problemas como la multicolinealidad y heterocedasticidad.
Anova2
El documento describe el análisis de varianza (ANOVA) de dos factores, incluyendo la interacción entre factores, ejemplos, el modelo de ANOVA, grados de libertad, cuadrados medios, tablas resumen y contrastes. Explica cómo realizar un ANOVA de dos factores en SPSS y analizar los resultados, incluidas las comparaciones posteriores.
Anova3
1. Se describe un modelo de ANOVA de dos factores con un factor de medida repetida y otro completamente aleatorio.
2. La varianza total se descompone en intersujetos y intrasujetos, con sus correspondientes sumas de cuadrados.
3. Se explican los grados de libertad, las medias cuadráticas y las razones F para este tipo de diseños.
Simulacion distribucion de probabilidad
Este documento describe las distribuciones de probabilidad, que indican los valores posibles de un experimento aleatorio. Existen dos tipos: variables aleatorias discretas, que toman valores enteros finitos, y variables continuas, que toman valores fraccionarios infinitos. Se explican las propiedades de cada una y conceptos como esperanza matemática, varianza y la distribución binomial.
Variables aleatorias
Este documento describe variables aleatorias y funciones de distribución. Explica que una variable aleatoria puede ser discreta, tomando valores finitos o infinitos numerables, o continua, tomando valores infinitos no numerables. También define la función de distribución F(x) que describe el comportamiento probabilístico de una variable aleatoria X asociada a un experimento aleatorio. Finalmente, introduce la varianza como una medida de la dispersión de los valores de una variable aleatoria.
Econometria Vanessa Santiago
Este documento presenta un resumen del Capítulo 7 sobre análisis factorial del libro "Manual de Análisis Factorial". Explica los métodos de criterios en tandem y Varimax para realizar el análisis factorial, así como las estrategias de trabajo, principios de diseño, variables, coeficientes de correlación, errores comunes y diferentes técnicas como R, Q, P, O y T.
Variables Aleatorias Power Point. Karly
Este documento clasifica las variables aleatorias en cualitativas y cuantitativas. Las variables cualitativas toman valores nominales o que denotan una cualidad, mientras que las variables cuantitativas asumen valores numéricos sobre los que se pueden realizar operaciones aritméticas. También distingue entre variables ordinales, nominales, discretas y continuas. Proporciona ejemplos de cada tipo de variable.
Variables Aleatorias - Isrrael Daboin
Este documento resume los tipos de variables aleatorias, incluyendo variables discretas y continuas. Las variables discretas toman valores finitos o numerables, como el número de hijos o la puntuación de un dado. Las variables continuas toman valores en un intervalo, como la altura o duración, y pueden ser absolutamente continuas.
Ade2
El documento define tres tipos de variables:
1) Variables discretas toman valores de un conjunto numerable, mientras que variables continuas pueden tomar cualquier valor en un intervalo.
2) Las funciones de probabilidad miden la probabilidad de que un suceso ocurra y deben cumplir tres axiomas.
3) Las distribuciones de probabilidad describen los posibles resultados de un experimento y pueden ser discretas (tomar valores enteros finitos) o continuas.
SEMINARIO 8
Este documento describe cómo utilizar la prueba t de Student para comparar medias entre grupos. Explica que la prueba t requiere que los datos estén normalmente distribuidos y tengan varianzas homogéneas entre grupos. También detalla cómo se puede usar la prueba t para una muestra, dos muestras independientes y dos muestras relacionadas, y proporciona instrucciones sobre cómo determinar la normalidad de los datos y establecer el contraste de hipótesis.
Mapa conceptual
Este documento describe variables aleatorias y funciones de distribución. Explica que una variable aleatoria es una función que asigna números reales a los resultados de un experimento aleatorio, y puede ser discreta, tomando valores finitos o infinitos numerables, o continua, tomando valores infinitos no numerables. Además, la función de distribución describe el comportamiento probabilístico de una variable aleatoria y representa la probabilidad de que tome valores menores o iguales a x. Finalmente, la varianza mide la dispersión de los valores que puede tomar una variable aleatoria.
Edeli paz variable
Una variable aleatoria es una función que asigna eventos a números reales. Existen tres tipos de variables aleatorias: continuas, discretas y bidimensionales. La distribución de probabilidad de una variable aleatoria asigna una probabilidad a cada posible valor. Los parámetros clave de una variable aleatoria son la esperanza matemática y la varianza.
Teoría de la generalizabilidad de los tests
La teoría de la generalizabilidad propone un modelo estadístico para superar las limitaciones de la teoría clásica de los tests. El modelo incorpora múltiples fuentes de variación como facetas de diferenciación y generalización. Mediante un análisis de varianza, se estiman los componentes de varianza asociados a cada fuente para evaluar la adecuación de una medida. La teoría también define conceptos como puntuación universo y error de medida para estimar rasgos evaluados por un test.
Variables aleatorias
El documento define las variables aleatorias discretas y continuas. Las variables aleatorias discretas toman valores de un conjunto discreto, mientras que las variables aleatorias continuas toman valores de un intervalo continuo de números reales. También explica que el rango de una variable aleatoria es el conjunto de valores que puede tomar según la aplicación. Como ejemplo, describe una variable aleatoria que cuenta el número de caras obtenidas al lanzar dos monedas.
Ensayo estadistica
Un experimento es un procedimiento controlado para observar y medir fenómenos resultantes. Un experimento aleatorio produce resultados diferentes incluso cuando se repite de la misma manera debido a la imposibilidad de conocer con certeza el estado final. Un espacio muestral contiene todos los posibles resultados equiprobables de un experimento. Las variables aleatorias asignan números reales a los resultados de un experimento aleatorio y reflejan su comportamiento probabilístico.
Estadisticos modelos probabilisticos 29 3-2020
Este documento presenta conceptos básicos sobre modelos probabilísticos. Introduce las nociones de variable aleatoria, función de probabilidad para variables discretas y densidad para variables continuas. Explica distribuciones como la binomial, de Poisson y normal, dando ejemplos de cada una. Finalmente, describe el proceso de tipificación para comparar valores de distribuciones diferentes.
El paralelismo en la Teoría Clásica de los Tests
Este documento describe los supuestos clásicos de la teoría de los tests sobre la replicabilidad, el paralelismo y la equivalencia. Explica que dos tests son paralelos si tienen la misma puntuación verdadera, varianza de error y medias/varianzas observadas. Esto permite estimar la fiabilidad empíricamente. También describe cómo usar la regresión lineal para estimar la puntuación verdadera individual a partir de la observada, construyendo intervalos de confianza. Finalmente, presenta un ejemplo numérico.
Mapa conceptual
Este documento define conceptos básicos de probabilidad y estadística como variable aleatoria, función de distribución, y varianza. Una variable aleatoria asigna números reales a los resultados de un experimento aleatorio, mientras que la función de distribución describe el comportamiento probabilístico de una variable aleatoria asociada a un experimento. La varianza mide la dispersión de los valores de una variable aleatoria respecto a su media para casos discretos y continuos.
Estadistica 6
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad, incluyendo distribuciones discretas como la de Bernoulli y binomial, distribuciones continuas como la normal, y la distribución de Poisson para sucesos raros. Explica conceptos clave como función de probabilidad, función de densidad, función de distribución, valor esperado y varianza. También describe cómo la distribución normal surge de manera natural en muchos procesos y cómo estimadores estadísticos calculados en muestras tienden a distribuciones normales debido al teorema del límite central.
La actualidad más candente (20)
Similar a Ernestopp
Variable aleatoria alfredo tuviñez
Este documento define y describe las variables aleatorias discretas y continuas. Las variables aleatorias discretas se asocian con experimentos donde la variable medida puede tomar valores en un intervalo, como mediciones biométricas. Las variables aleatorias continuas corresponden a variables donde la medida puede tomar cualquier valor en un intervalo y ofrecen una descripción de las probabilidades de valores posibles.
V.a
Este documento trata sobre variables aleatorias. Explica que una variable aleatoria asigna valores numéricos a los resultados de experimentos aleatorios. Describe que hay dos definiciones de variable aleatoria, una intuitiva y otra formal basada en conceptos matemáticos avanzados. También distingue entre variables aleatorias discretas y continuas, dependiendo de si su rango de valores es discreto o continuo. Además, detalla algunas medidas como el valor esperado que caracterizan las variables aleatorias.
Grupo 11- Tarea 1.pptx
El documento presenta una discusión sobre los supuestos de un modelo de regresión lineal simple. Explica que los supuestos son: 1) que el término de error sigue una distribución normal, 2) que el valor esperado del término de error es cero, 3) que la varianza del término de error es constante, y 4) que los términos de error no están correlacionados. También indica que se asume que las variables explicativas toman valores fijos en muestras repetidas.
Presentación mapa conceptual
Este documento presenta un mapa conceptual sobre variables aleatorias. Define una variable aleatoria como una regla que asigna un valor numérico a cada resultado de un experimento aleatorio. Clasifica las variables aleatorias como continuas o discretas, dependiendo de si su función de distribución es continua o si su rango es finito o infinito numerable, respectivamente. Además, provee un ejemplo de una variable aleatoria discreta que cuenta el número de caras obtenidas al lanzar dos monedas.
Variables aleatorias
Este documento define y explica conceptos clave relacionados con variables aleatorias. Explica que una variable aleatoria es una variable estadística cuyos valores provienen de experimentos aleatorios. Señala que una variable aleatoria puede ser discreta, si su rango es un conjunto discreto de valores, o continua, si su rango abarca un intervalo de números reales. Además, define el rango de una variable aleatoria como el conjunto de valores que puede tomar según la aplicación.
Numeros aleatorios
Este documento define variables aleatorias y tipos de variables aleatorias. Explica que una variable aleatoria es una función que asocia números reales con los resultados de un experimento aleatorio, y que puede tomar valores discretos o continuos. También describe que la distribución de probabilidad de una variable aleatoria asigna una probabilidad a cada posible valor de la variable y debe ser continua por la derecha, monotónicamente decreciente.
variable
El documento presenta una definición de variables, describiendo variables cualitativas, cuantitativas, aleatorias y estadísticas. Explica conceptos como población, muestra, parámetros, estadísticos y escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y razón. Como ejemplo, describe una encuesta sobre el estado de pupitres aplicada a estudiantes de un colegio.
xdoc.mx-variables-aleatorias-continuas-y-discretas.pdf
Este documento describe las variables aleatorias continuas y discretas. Explica que una variable aleatoria es una función que asigna números reales a los resultados de un experimento aleatorio. Las variables pueden ser discretas, si su rango de valores posibles es un conjunto numerable, o continuas, si su rango abarca todo un intervalo de números reales. También define la distribución de probabilidad de una variable aleatoria como la función que asigna una probabilidad a cada valor posible de la variable.
Jorman nava
Este documento resume los conceptos básicos de variables aleatorias discretas, continuas y absolutamente continuas. Define una variable aleatoria como una variable estadística cuyos valores se obtienen de mediciones en experimentos aleatorios. Explica que una variable aleatoria discreta toma valores finitos o infinitos numerables, mientras que una continua toma cualquier valor en un intervalo. Finalmente, ilustra un ejemplo de variable aleatoria finita al lanzar tres monedas.
Variable aleatoria esilda guanipa
Una variable aleatoria describe los posibles resultados de un experimento aleatorio asignando números reales a esos resultados. Las variables aleatorias pueden ser discretas, cuando los resultados se cuentan o son puntuaciones específicas, o continuas, cuando los resultados pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo. Arrojar una moneda al aire para ver si sale cara o sello es un ejemplo de experimento aleatorio cuya variable sería discreta.
Estadísticas. CV. Términos Básicos.
Términos Básicos de la Estadística: Variable, Muestra, Población, Razón, Proporción, Taza, Parámetro Estadístico, Tabulacion de Datos y Gráfica.
Variables aleatorias
Este documento clasifica las variables aleatorias en discretas y continuas. Las variables aleatorias discretas tienen un recorrido finito o infinito numerable, mientras que las variables aleatorias continuas tienen una función de distribución continua. Proporciona dos ejemplos de variables aleatorias, uno de un experimento de lanzar una moneda que sería discreta, y otro de medir alturas de salto que sería continua.
Variables Aleatorias - Mapa Conceptual
Este documento define y explica conceptos clave relacionados con variables aleatorias. Explica que una variable aleatoria es una variable estadística cuyos valores provienen de experimentos aleatorios. Distingue entre variables aleatorias discretas y continuas. También define el rango de una variable aleatoria como el conjunto de valores que puede tomar según la aplicación. Finalmente, da un ejemplo de lanzar dos monedas para ilustrar estas definiciones.
Variable Estadistica
Este documento define y explica los diferentes tipos de variables estadísticas, incluyendo variables cualitativas, cuantitativas, independientes, dependientes y moderadoras. Las variables cualitativas son nominales u ordinales, mientras que las cuantitativas son discretas o continuas. Las variables independientes no dependen de otras, mientras que las dependientes pueden verse influenciadas por las independientes. Las moderadoras afectan la relación entre las independientes y dependientes.
Términos básicos de Estadística
Este documento define varios términos básicos en estadística como variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, sumatoria y diferencias entre razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa y nominal, ordinal o de intervalo/razón. También define población como un conjunto finito con características comunes y muestra como una representación de la población.
estadística
El documento define conceptos estadísticos fundamentales como variables, muestras, parámetros, escalas de medición, razones, proporciones, tasas y frecuencias. Explica que las variables pueden ser cualitativas u cuantitativas, y que las muestras son subconjuntos de una población estadística. También define parámetros, escalas de medición, y diferentes tipos de razones, proporciones y tasas.
Analisis de metodos experimentales nallelimoreno
Este documento describe conceptos básicos de variables discretas y continuas, funciones de probabilidad y distribuciones de probabilidad. Explica que las variables discretas toman valores aislados mientras que las variables continuas pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo. También define la función de probabilidad como una función que asocia a cada punto de un espacio muestral la probabilidad de que lo asuma, y la distribución de probabilidad como una función que asigna a cada suceso posible de una variable aleatoria la probabilidad de que ocurra.
Terminos Utilizados en Estadística
Este documento describe diferentes tipos de variables estadísticas, incluyendo variables cualitativas y cuantitativas. También explica conceptos como población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Proporciona ejemplos para ilustrar cada uno de estos conceptos estadísticos fundamentales.
Tipos de variables
Este documento describe diferentes tipos de variables, incluyendo variables independientes y dependientes, cualitativas y cuantitativas, discretas y continuas, aleatorias normales y binomiales, y variables estadísticas bidimensionales. Las variables independientes no dependen de otras variables, mientras que las variables dependientes dependen de otras. Las variables cualitativas se refieren a características que no pueden medirse numéricamente, y las variables cuantitativas se expresan mediante números.
Variables aleatorias discretas y continuas
Este documento describe las variables aleatorias discretas y continuas. Explica que una variable aleatoria es una función cuyos valores son los resultados numéricos posibles de un experimento estadístico. Las variables discretas toman valores en conjuntos numerables, mientras que las continuas toman valores en intervalos de números reales. También define las funciones de probabilidad, densidad y distribución para ambos tipos de variables, las cuales describen la asignación de probabilidades a los valores de la variable.
Similar a Ernestopp (20)
xdoc.mx-variables-aleatorias-continuas-y-discretas.pdf
xdoc.mx-variables-aleatorias-continuas-y-discretas.pdf
Último
SESION DE TUTORIA SOY AUTONOMO FRENTE AL CONSUMO DE DROGAS.pptx
PPT DE TUTORIA PARA 4TO GRADO DE EDUCACIÓN SECUNDARIA
LIDERAZGO E IGLECRECIMIENTO /perspectiva de liderazgo 2.pptx
Desde la perspectiva bíblica el liderazgo es un don dado por
Dios, Al igual que con todo don espiritual, el liderazgo es
esencial para el funcionamiento y crecimiento saludable del
cuerpo de Cristo para cumplir su misión en este mundo.
PATERNIDAD ESPIRITUAL.pdf GUILLERMO MALDONADO
Aprender a ver a Dios como padre y aprender amar a otros como un padre espiritual
Innovación para el impacto. La PI como palanca para la innovación.
Clausura del curso de especialización en patentes en el ámbito de la empresa.
LEY DE LA SIEMBRA 25.................pdf
Gálatas 6:7 7 No os engañéis; Dios no puede ser burlado: pues todo lo que el hombre sembrare, eso también segará.
El versículo de Gálatas 6:7 nos recuerda que nuestras acciones tienen consecuencias inevitables. La idea de "sembrar y cosechar" subraya la ley de causa y efecto en la vida espiritual y moral. No podemos engañar a Dios ni evitar las repercusiones de nuestros actos. Si sembramos bondad, cosecharemos beneficios; si sembramos maldad, enfrentaremos adversidades. Este principio nos insta a vivir con integridad y a actuar de manera justa y amorosa, sabiendo que cada decisión y acción tiene un impacto duradero en nuestra vida y en la de los demás. Es un llamado a la responsabilidad y a la reflexión sobre nuestro comportamiento diario.
Último (9)
SESION DE TUTORIA SOY AUTONOMO FRENTE AL CONSUMO DE DROGAS.pptx
SESION DE TUTORIA SOY AUTONOMO FRENTE AL CONSUMO DE DROGAS.pptx
LIDERAZGO E IGLECRECIMIENTO /perspectiva de liderazgo 2.pptx
LIDERAZGO E IGLECRECIMIENTO /perspectiva de liderazgo 2.pptx
Innovación para el impacto. La PI como palanca para la innovación.
Innovación para el impacto. La PI como palanca para la innovación.
Ernestopp
- 2. Variable Aleatroria Concepto intuitivo valor numérico que está afectado por el azar CLASIFICACION DE VARIABLES ALEATORIAS Valores se obtienen de mediciones en experimento aleatorio Se pueden representar posibles resultados de un experimento aún no realizado, o los posibles valores de una cantidad cuyo valor actualmente existente es incierto VARIABLES Variable cualitativaordinal. Es aquella variables que aún denotando resultados aleatorios de tipo cualitativo, es posible conforme al experimento aleatorios asociado a estos resultados, dotarlas de una relación de orden Variable cuantitativa. Es la que asume valores o cantidades numéricas, de modo que podemos realizar operaciones aritméticas entre estos resultados DISCRETA CONTINUA Variable cualitativa. Es aquella variable aleatoria que toma valores de tipo nominal o valores que denotan una cualidad Por ejemplo, en una epidemia de cólera, se sabe que una persona cualquierapuede enfermar o no (suceso), pero no se sabe cuál de los dos sucesosva a ocurrir DefiniciónFormal:Una variable aleatoria (v.a.) X es una función real definida en el espacio muestral, Ω, asociado a un experimento aleatorio. Ejemplo:Supongamos que se lanzan dos monedasal aire. El espacio muestral, esto es, el conjunto de resultadoselementales posibles asociado al experimento, es R. (cc,xx,cx,xc)