Este documento presenta un texto sobre problemas de inferencia estadística. En el Capítulo 1 se introduce la distribución normal y el teorema del límite central. Se define la distribución normal indicando sus características geométricas y estadísticas. Luego, se explica la distribución normal estándar y cómo usar la tabla de distribución normal para calcular probabilidades. Finalmente, se indica que entre μ - σ y μ + σ se encuentra el 68.27% de las observaciones de una distribución normal.
Distribuciones muestrales. distribucion muestral de mediaseraperez
Este documento describe las distribuciones muestrales, en particular la distribución muestral de medias. Explica que las medias calculadas a partir de muestras aleatorias de la misma población varían y siguen una distribución normal aproximada. También presenta fórmulas para calcular la probabilidad de que una media muestral tome un valor en particular utilizando la distribución normal estándar. Finalmente, resuelve varios problemas de probabilidad utilizando estas distribuciones muestrales.
El documento presenta varios problemas de probabilidad y estadística resueltos. En el primer problema, se calcula la probabilidad de que a lo más uno de seis personas prefiera la opción A y la probabilidad de que al menos tres personas prefieran A. En el segundo problema, se analiza la probabilidad de obtener un número defectuoso de tarjetas de circuito en muestras de 25 tarjetas.
Este documento presenta la resolución de 6 problemas relacionados con distribuciones de probabilidad. En el primer problema se resume un caso sobre el funcionamiento de una máquina de refrescos y se concluye que la decisión tomada fue razonable. Los problemas 2 a 5 involucran el cálculo de probabilidades utilizando distribuciones normales y chi cuadrado. El sexto problema pide encontrar valores críticos de chi cuadrado para diferentes niveles de significancia.
Problemas resueltos de distribución muestralasrodriguez75
Este documento presenta la resolución de 5 preguntas sobre distribución muestral. La primera pregunta calcula la probabilidad de que la media de un muestra de 100 recién nacidos sea mayor a 3030 gramos. La segunda pregunta encuentra la probabilidad de que la vida promedio de una muestra de 16 focos sea menor a 775 horas. La tercera pregunta determina el número de medias muestrales que caen dentro de dos rangos dados para 200 muestras de 25 estudiantes.
Este documento explica las distribuciones discretas de probabilidad, incluyendo la distribución binomial y la distribución de Poisson. Proporciona ejemplos y ejercicios para ilustrar cómo calcular probabilidades usando estas distribuciones.
Este documento presenta nueve problemas de probabilidad discreta. Cada problema describe una situación y pregunta por la probabilidad de ciertos eventos dados los parámetros de la distribución de probabilidad subyacente. Se resuelven los problemas aplicando conceptos como la distribución binomial, el valor esperado, la varianza y el cálculo de probabilidades para eventos compuestos.
Este documento presenta un texto sobre problemas de inferencia estadística. En el Capítulo 1 se introduce la distribución normal y el teorema del límite central. Se define la distribución normal indicando sus características geométricas y estadísticas. Luego, se explica la distribución normal estándar y cómo usar la tabla de distribución normal para calcular probabilidades. Finalmente, se indica que entre μ - σ y μ + σ se encuentra el 68.27% de las observaciones de una distribución normal.
Distribuciones muestrales. distribucion muestral de mediaseraperez
Este documento describe las distribuciones muestrales, en particular la distribución muestral de medias. Explica que las medias calculadas a partir de muestras aleatorias de la misma población varían y siguen una distribución normal aproximada. También presenta fórmulas para calcular la probabilidad de que una media muestral tome un valor en particular utilizando la distribución normal estándar. Finalmente, resuelve varios problemas de probabilidad utilizando estas distribuciones muestrales.
El documento presenta varios problemas de probabilidad y estadística resueltos. En el primer problema, se calcula la probabilidad de que a lo más uno de seis personas prefiera la opción A y la probabilidad de que al menos tres personas prefieran A. En el segundo problema, se analiza la probabilidad de obtener un número defectuoso de tarjetas de circuito en muestras de 25 tarjetas.
Este documento presenta la resolución de 6 problemas relacionados con distribuciones de probabilidad. En el primer problema se resume un caso sobre el funcionamiento de una máquina de refrescos y se concluye que la decisión tomada fue razonable. Los problemas 2 a 5 involucran el cálculo de probabilidades utilizando distribuciones normales y chi cuadrado. El sexto problema pide encontrar valores críticos de chi cuadrado para diferentes niveles de significancia.
Problemas resueltos de distribución muestralasrodriguez75
Este documento presenta la resolución de 5 preguntas sobre distribución muestral. La primera pregunta calcula la probabilidad de que la media de un muestra de 100 recién nacidos sea mayor a 3030 gramos. La segunda pregunta encuentra la probabilidad de que la vida promedio de una muestra de 16 focos sea menor a 775 horas. La tercera pregunta determina el número de medias muestrales que caen dentro de dos rangos dados para 200 muestras de 25 estudiantes.
Este documento explica las distribuciones discretas de probabilidad, incluyendo la distribución binomial y la distribución de Poisson. Proporciona ejemplos y ejercicios para ilustrar cómo calcular probabilidades usando estas distribuciones.
Este documento presenta nueve problemas de probabilidad discreta. Cada problema describe una situación y pregunta por la probabilidad de ciertos eventos dados los parámetros de la distribución de probabilidad subyacente. Se resuelven los problemas aplicando conceptos como la distribución binomial, el valor esperado, la varianza y el cálculo de probabilidades para eventos compuestos.
El documento presenta 13 problemas de probabilidad que involucran la distribución hipergeométrica. Cada problema proporciona datos como el tamaño total de la población (N), la cantidad de elementos con una característica deseada (m), el tamaño de la muestra extraída (n) y la cantidad de elementos en la muestra con dicha característica (k). Luego se calcula la probabilidad de k usando la fórmula de la distribución hipergeométrica y se interpretan los resultados.
1. El documento presenta ejemplos de distribuciones de probabilidad muestral como la normal, binomial y la diferencia de proporciones. Incluye cálculos de probabilidades y estimaciones de parámetros poblacionales a partir de muestras aleatorias.
2. También explica cómo construir intervalos de confianza para la media, proporción y diferencia de medias poblacionales basados en datos muestrales. Los intervalos permiten estimar rangos de valores para los parámetros con un determinado nivel de confianza.
3. Los ejemp
Este documento presenta varios ejercicios resueltos relacionados con la aplicación del Teorema del Límite Central. En los ejercicios se calculan probabilidades para variables aleatorias con distribuciones normales dados diferentes tamaños de muestra. Por ejemplo, se calcula la probabilidad de que el diámetro promedio de una muestra de anillos esté dentro de un rango específico y cómo esta probabilidad cambia con un tamaño de muestra mayor.
Este documento presenta varios problemas de probabilidad y estadística. En el primer problema, se calcula la probabilidad de que a lo más uno de seis personas prefiera la opción A y la probabilidad de que al menos tres personas prefieran A. El segundo problema involucra el cálculo de probabilidades asociadas con el número defectuoso de tarjetas de circuito en una muestra. El tercer problema determina la probabilidad de que exactamente dos de diez teléfonos deban reemplazarse dentro del período de garantía.
1) El documento presenta ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como Bernoulli, binomial, Poisson, normal y gamma. Incluye ejemplos numéricos para calcular probabilidades usando cada distribución.
2) Se explican conceptos básicos de cada distribución como la probabilidad de éxito, el número de ensayos, la media y desviación estándar.
3) Los ejemplos cubren temas como lanzar monedas, dados, tiros al blanco, solicitudes de préstamo y tiempos de viaje, entre otros. Se calculan probabilidades para
Este documento describe conceptos relacionados con distribuciones de probabilidad binomial y Poisson. Explica las fórmulas para calcular la probabilidad de éxitos en una distribución binomial y la varianza en distribuciones binomiales y de Poisson. Además, presenta ejemplos numéricos de cálculos de probabilidades para estas distribuciones.
1. Se realizó un experimento para determinar el efecto del alcohol en el rendimiento de una tarea. Diez personas realizaron la tarea sin y con alcohol en su organismo. Los resultados no mostraron evidencia estadística de que el tiempo promedio antes fuera menor a después por más de diez minutos.
2. Se analizaron los resultados de medir el contenido de 25 botellas llenadas de forma aleatoria. Los criterios para determinar si el proceso está fuera de control y la prueba estadística propuesta.
3. Se midieron 16 vig
1) El documento presenta varios ejemplos de probabilidad utilizando distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson y normal. Explica cómo calcular la probabilidad de eventos específicos en cada uno de estos tipos de distribuciones.
2) También incluye ejemplos de cómo calcular áreas bajo la curva normal y percentiles para distribuciones normales.
3) En total, el documento cubre cinco tipos diferentes de distribuciones de probabilidad comúnmente utilizadas y cómo calcular probabilidades con cada una de ellas a través de una variedad de ej
Este documento presenta varios ejemplos ilustrativos de las principales distribuciones de probabilidad como Bernoulli, Poisson, binomial, gamma y t-student. Cada ejemplo incluye los parámetros de la distribución y el cálculo de probabilidades relevantes para la situación planteada como la probabilidad de éxito, media, varianza u otros valores estadísticos. Los ejemplos cubren aplicaciones comunes de estas distribuciones en diferentes campos como estadística, contabilidad, ingeniería y medicina.
Este documento presenta 10 ejercicios resueltos sobre distribución normal. Los ejercicios involucran calcular probabilidades y áreas bajo la curva para variables aleatorias normales. Se proporcionan valores de media y desviación estándar, y se piden valores como probabilidades de que una variable tome un valor en particular o entre dos valores.
Este documento presenta 9 problemas de probabilidad y estadística resueltos utilizando la distribución binomial. Cada problema proporciona los datos relevantes, aplica la fórmula binomial para calcular la probabilidad de posibles resultados y llega a una conclusión. Los problemas cubren temas como la probabilidad de éxitos en lanzamientos de monedas o tiros, el número esperado de sucesos y desviación típica.
1) Se calcula la probabilidad de que la temperatura máxima en junio esté entre 21° y 27° dado que sigue una distribución normal con media 23° y desviación típica 5°.
2) Se calculan varias probabilidades relacionadas con los pesos de 500 estudiantes dados sus parámetros normales.
3) Se calculan varias probabilidades relacionadas con la vida de ratones dados sus parámetros normales.
Esto resume los cálculos de probabilidad requeridos para varias situaciones dadas sus distribuciones normales.
Este documento presenta ejercicios de probabilidad sobre distribuciones discretas. En el primer ejercicio, se calcula la probabilidad de que menos de 6 personas tengan que repetir un curso de entrenamiento (98.5%), la probabilidad de que exactamente 10 personas aprueben el curso (1.67%), y la probabilidad de que más de 12 personas aprueben el curso (73.46%). El segundo ejercicio calcula el tiempo promedio para que fallen 3 computadoras en un avión (6,000 horas) y la probabilidad de que fallen en un vuelo de 5 horas (1.249
Este documento presenta varios problemas de probabilidad y estadística relacionados con distribuciones normales. Incluye cálculos de áreas bajo la curva normal, valores-z, probabilidades y porcentajes. Los problemas abarcan temas como máquinas expendedoras, tiempos de viaje, resistencia de materiales y control de calidad.
Este documento presenta 16 problemas relacionados con distribuciones de probabilidad binomial, Poisson y normal. Los problemas cubren conceptos como probabilidades, valores esperados, desviaciones estándar y porcentajes asociados con diferentes rangos de valores de estas distribuciones.
Tarea 15 de PROBABILIDAD Y ESTADISTICA CON RESPUESTASIPN
Este documento presenta 16 problemas relacionados con distribuciones de probabilidad como chi cuadrada, t de Student, F y normal. Los problemas cubren temas como calcular valores críticos para diferentes niveles de significancia, encontrar probabilidades asociadas a estas distribuciones y realizar pruebas de hipótesis para comparar varianzas. El objetivo general es practicar conceptos estadísticos fundamentales como descripciones de datos, distribuciones de muestreo y pruebas de hipótesis.
Se lleva a cabo un experimento para comparar el desgaste por abrasivo de dos materiales laminados. El material 1 tuvo un desgaste promedio de 85 unidades y el material 2 de 81 unidades. Usando una prueba t de Student con un nivel de significancia del 0.05, no se puede concluir que el desgaste del material 1 exceda el del material 2 en más de 2 unidades.
Este documento presenta la distribución normal y proporciona ejemplos resueltos de probabilidades utilizando esta distribución. Explica que la distribución normal describe muchos fenómenos naturales y está definida por una media y desviación estándar. Luego resuelve diez problemas que implican calcular probabilidades para variables aleatorias con distribuciones normales.
El documento presenta varios problemas de probabilidad y estadística resueltos. En el primer problema, se calcula la probabilidad de que a lo más uno de seis personas prefiera la opción A y la probabilidad de que al menos tres personas prefieran A. En el segundo problema, se analiza la probabilidad de obtener un número defectuoso de tarjetas de circuito en muestras de 25 tarjetas.
1. El documento presenta varios ejemplos de cálculos de probabilidad utilizando diferentes distribuciones de probabilidad como Bernoulli, Binomial, Poisson, Normal y Gamma.
2. Se calculan probabilidades de eventos como sacar una carta o alumno en particular, que sobrevivan cierto número de personas, que salgan más caras que cruces al lanzar una moneda varias veces, entre otros.
3. Los cálculos incluyen determinar la media, varianza, probabilidades absolutas y percentiles para cada distribución y ejemplo presentado.
El documento presenta cuatro ejemplos de probabilidades usando distribuciones de Bernoulli. El primer ejemplo calcula la probabilidad de que un alumno en particular sea seleccionado al azar de una clase de 16 alumnos. El segundo ejemplo calcula la probabilidad de que un boleto en particular sea seleccionado de una urna con 342 boletos. El tercer ejemplo calcula la probabilidad de sacar cruz o cara al lanzar una moneda. El cuarto ejemplo calcula la probabilidad de sacar una carta en particular de un mazo de 9 cartas.
Este documento contiene información sobre una materia de Probabilidad y Estadística impartida por el profesor Edgar Gerardo Mata Ortiz a la alumna Lizandra Ayari Rodríguez Ortiz en la Universidad Tecnológica de Torreón. Incluye ejemplos y ejercicios resueltos sobre distribuciones de probabilidad como Bernoulli, Binomial, Poisson, Normal, Gamma y de Weibull.
El documento presenta 13 problemas de probabilidad que involucran la distribución hipergeométrica. Cada problema proporciona datos como el tamaño total de la población (N), la cantidad de elementos con una característica deseada (m), el tamaño de la muestra extraída (n) y la cantidad de elementos en la muestra con dicha característica (k). Luego se calcula la probabilidad de k usando la fórmula de la distribución hipergeométrica y se interpretan los resultados.
1. El documento presenta ejemplos de distribuciones de probabilidad muestral como la normal, binomial y la diferencia de proporciones. Incluye cálculos de probabilidades y estimaciones de parámetros poblacionales a partir de muestras aleatorias.
2. También explica cómo construir intervalos de confianza para la media, proporción y diferencia de medias poblacionales basados en datos muestrales. Los intervalos permiten estimar rangos de valores para los parámetros con un determinado nivel de confianza.
3. Los ejemp
Este documento presenta varios ejercicios resueltos relacionados con la aplicación del Teorema del Límite Central. En los ejercicios se calculan probabilidades para variables aleatorias con distribuciones normales dados diferentes tamaños de muestra. Por ejemplo, se calcula la probabilidad de que el diámetro promedio de una muestra de anillos esté dentro de un rango específico y cómo esta probabilidad cambia con un tamaño de muestra mayor.
Este documento presenta varios problemas de probabilidad y estadística. En el primer problema, se calcula la probabilidad de que a lo más uno de seis personas prefiera la opción A y la probabilidad de que al menos tres personas prefieran A. El segundo problema involucra el cálculo de probabilidades asociadas con el número defectuoso de tarjetas de circuito en una muestra. El tercer problema determina la probabilidad de que exactamente dos de diez teléfonos deban reemplazarse dentro del período de garantía.
1) El documento presenta ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como Bernoulli, binomial, Poisson, normal y gamma. Incluye ejemplos numéricos para calcular probabilidades usando cada distribución.
2) Se explican conceptos básicos de cada distribución como la probabilidad de éxito, el número de ensayos, la media y desviación estándar.
3) Los ejemplos cubren temas como lanzar monedas, dados, tiros al blanco, solicitudes de préstamo y tiempos de viaje, entre otros. Se calculan probabilidades para
Este documento describe conceptos relacionados con distribuciones de probabilidad binomial y Poisson. Explica las fórmulas para calcular la probabilidad de éxitos en una distribución binomial y la varianza en distribuciones binomiales y de Poisson. Además, presenta ejemplos numéricos de cálculos de probabilidades para estas distribuciones.
1. Se realizó un experimento para determinar el efecto del alcohol en el rendimiento de una tarea. Diez personas realizaron la tarea sin y con alcohol en su organismo. Los resultados no mostraron evidencia estadística de que el tiempo promedio antes fuera menor a después por más de diez minutos.
2. Se analizaron los resultados de medir el contenido de 25 botellas llenadas de forma aleatoria. Los criterios para determinar si el proceso está fuera de control y la prueba estadística propuesta.
3. Se midieron 16 vig
1) El documento presenta varios ejemplos de probabilidad utilizando distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson y normal. Explica cómo calcular la probabilidad de eventos específicos en cada uno de estos tipos de distribuciones.
2) También incluye ejemplos de cómo calcular áreas bajo la curva normal y percentiles para distribuciones normales.
3) En total, el documento cubre cinco tipos diferentes de distribuciones de probabilidad comúnmente utilizadas y cómo calcular probabilidades con cada una de ellas a través de una variedad de ej
Este documento presenta varios ejemplos ilustrativos de las principales distribuciones de probabilidad como Bernoulli, Poisson, binomial, gamma y t-student. Cada ejemplo incluye los parámetros de la distribución y el cálculo de probabilidades relevantes para la situación planteada como la probabilidad de éxito, media, varianza u otros valores estadísticos. Los ejemplos cubren aplicaciones comunes de estas distribuciones en diferentes campos como estadística, contabilidad, ingeniería y medicina.
Este documento presenta 10 ejercicios resueltos sobre distribución normal. Los ejercicios involucran calcular probabilidades y áreas bajo la curva para variables aleatorias normales. Se proporcionan valores de media y desviación estándar, y se piden valores como probabilidades de que una variable tome un valor en particular o entre dos valores.
Este documento presenta 9 problemas de probabilidad y estadística resueltos utilizando la distribución binomial. Cada problema proporciona los datos relevantes, aplica la fórmula binomial para calcular la probabilidad de posibles resultados y llega a una conclusión. Los problemas cubren temas como la probabilidad de éxitos en lanzamientos de monedas o tiros, el número esperado de sucesos y desviación típica.
1) Se calcula la probabilidad de que la temperatura máxima en junio esté entre 21° y 27° dado que sigue una distribución normal con media 23° y desviación típica 5°.
2) Se calculan varias probabilidades relacionadas con los pesos de 500 estudiantes dados sus parámetros normales.
3) Se calculan varias probabilidades relacionadas con la vida de ratones dados sus parámetros normales.
Esto resume los cálculos de probabilidad requeridos para varias situaciones dadas sus distribuciones normales.
Este documento presenta ejercicios de probabilidad sobre distribuciones discretas. En el primer ejercicio, se calcula la probabilidad de que menos de 6 personas tengan que repetir un curso de entrenamiento (98.5%), la probabilidad de que exactamente 10 personas aprueben el curso (1.67%), y la probabilidad de que más de 12 personas aprueben el curso (73.46%). El segundo ejercicio calcula el tiempo promedio para que fallen 3 computadoras en un avión (6,000 horas) y la probabilidad de que fallen en un vuelo de 5 horas (1.249
Este documento presenta varios problemas de probabilidad y estadística relacionados con distribuciones normales. Incluye cálculos de áreas bajo la curva normal, valores-z, probabilidades y porcentajes. Los problemas abarcan temas como máquinas expendedoras, tiempos de viaje, resistencia de materiales y control de calidad.
Este documento presenta 16 problemas relacionados con distribuciones de probabilidad binomial, Poisson y normal. Los problemas cubren conceptos como probabilidades, valores esperados, desviaciones estándar y porcentajes asociados con diferentes rangos de valores de estas distribuciones.
Tarea 15 de PROBABILIDAD Y ESTADISTICA CON RESPUESTASIPN
Este documento presenta 16 problemas relacionados con distribuciones de probabilidad como chi cuadrada, t de Student, F y normal. Los problemas cubren temas como calcular valores críticos para diferentes niveles de significancia, encontrar probabilidades asociadas a estas distribuciones y realizar pruebas de hipótesis para comparar varianzas. El objetivo general es practicar conceptos estadísticos fundamentales como descripciones de datos, distribuciones de muestreo y pruebas de hipótesis.
Se lleva a cabo un experimento para comparar el desgaste por abrasivo de dos materiales laminados. El material 1 tuvo un desgaste promedio de 85 unidades y el material 2 de 81 unidades. Usando una prueba t de Student con un nivel de significancia del 0.05, no se puede concluir que el desgaste del material 1 exceda el del material 2 en más de 2 unidades.
Este documento presenta la distribución normal y proporciona ejemplos resueltos de probabilidades utilizando esta distribución. Explica que la distribución normal describe muchos fenómenos naturales y está definida por una media y desviación estándar. Luego resuelve diez problemas que implican calcular probabilidades para variables aleatorias con distribuciones normales.
El documento presenta varios problemas de probabilidad y estadística resueltos. En el primer problema, se calcula la probabilidad de que a lo más uno de seis personas prefiera la opción A y la probabilidad de que al menos tres personas prefieran A. En el segundo problema, se analiza la probabilidad de obtener un número defectuoso de tarjetas de circuito en muestras de 25 tarjetas.
1. El documento presenta varios ejemplos de cálculos de probabilidad utilizando diferentes distribuciones de probabilidad como Bernoulli, Binomial, Poisson, Normal y Gamma.
2. Se calculan probabilidades de eventos como sacar una carta o alumno en particular, que sobrevivan cierto número de personas, que salgan más caras que cruces al lanzar una moneda varias veces, entre otros.
3. Los cálculos incluyen determinar la media, varianza, probabilidades absolutas y percentiles para cada distribución y ejemplo presentado.
El documento presenta cuatro ejemplos de probabilidades usando distribuciones de Bernoulli. El primer ejemplo calcula la probabilidad de que un alumno en particular sea seleccionado al azar de una clase de 16 alumnos. El segundo ejemplo calcula la probabilidad de que un boleto en particular sea seleccionado de una urna con 342 boletos. El tercer ejemplo calcula la probabilidad de sacar cruz o cara al lanzar una moneda. El cuarto ejemplo calcula la probabilidad de sacar una carta en particular de un mazo de 9 cartas.
Este documento contiene información sobre una materia de Probabilidad y Estadística impartida por el profesor Edgar Gerardo Mata Ortiz a la alumna Lizandra Ayari Rodríguez Ortiz en la Universidad Tecnológica de Torreón. Incluye ejemplos y ejercicios resueltos sobre distribuciones de probabilidad como Bernoulli, Binomial, Poisson, Normal, Gamma y de Weibull.
Este documento describe diferentes distribuciones probabilísticas, incluyendo la binomial, Poisson y hipergeométrica. Explica que una variable aleatoria puede ser discreta o continua, y proporciona ejemplos de cómo calcular la probabilidad de resultados específicos para cada distribución.
Este documento presenta información sobre diferentes distribuciones de probabilidad como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y t de Student. Explica cada distribución con ejemplos y ejercicios. También incluye información sobre la media, varianza y funciones de probabilidad asociadas a cada distribución.
Este documento presenta información sobre diferentes distribuciones de probabilidad como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y t de Student. Explica cada distribución con ejemplos y ejercicios. También incluye información sobre la media, varianza y funciones de probabilidad asociadas a cada distribución.
1) El documento presenta varios ejercicios estadísticos que involucran distribuciones de probabilidad como la normal, binomial y de Poisson.
2) Los ejercicios calculan probabilidades como la probabilidad de que un peso sea superior a 100 kg dado que sigue una distribución normal, o la probabilidad de que en una muestra aprueben al menos 150 personas dado el porcentaje de la población con una enfermedad.
3) Se resuelven usando fórmulas, tablas y aproximaciones de distribuciones discretas a continuas como aproximar una binomial
Este documento presenta un examen modelo de introducción al análisis de datos compuesto por 25 preguntas. El examen incluye tablas y gráficas de datos estadísticos y preguntas sobre conceptos básicos como tipos de variables, medidas de tendencia central, dispersión, correlación y probabilidad. El objetivo es evaluar los conocimientos fundamentales de los estudiantes en análisis exploratorio de datos.
Este documento presenta información sobre diferentes tipos de distribuciones de probabilidad, incluyendo Bernoulli, binomial, Poisson, log-normal, gamma y T de Student. Explica las características y fórmulas de cada distribución y proporciona ejemplos numéricos para ilustrar su aplicación.
El documento presenta 5 ejemplos que ilustran el uso de distribuciones de probabilidad como la de Bernoulli, Poisson, binomial, gamma y t-student. Cada ejemplo resuelve un problema estadístico calculando probabilidades asociadas a dichas distribuciones.
El documento presenta 5 ejemplos que ilustran el uso de distribuciones de probabilidad como la de Bernoulli, Poisson, binomial, gamma y t-student. Cada ejemplo resuelve un problema estadístico calculando probabilidades asociadas a dichas distribuciones.
Este documento presenta 5 ejemplos que ilustran el uso de distribuciones de probabilidad como la de Bernoulli, Poisson, binomial, gamma y t-student. El primer ejemplo calcula la probabilidad de que un jugador de basquetbol anote un tiro libre basado en una distribución de Bernoulli. Los otros ejemplos calculan probabilidades usando diferentes distribuciones de probabilidad discretas y continuas para modelar diferentes situaciones aleatorias.
Este documento presenta ejemplos de distribuciones de probabilidad discretas y continuas. En el primer ejemplo, se calcula la probabilidad de que un alumno obtenga al menos 14 respuestas correctas en un examen de 20 preguntas usando la distribución binomial. En el segundo ejemplo, se calculan probabilidades relacionadas con la distribución de Poisson. El tercer ejemplo presenta cálculos de probabilidad utilizando la distribución t-Student.
El documento presenta cuatro ejemplos de probabilidades de Bernoulli. El primero calcula la probabilidad de sacar la carta 9 de un mazo de 9 cartas. El segundo calcula la probabilidad de seleccionar al alumno 16 de una clase de 16 alumnos. El tercero calcula la probabilidad de ganar un automóvil al sacar el boleto 342 de una urna con 342 boletos. El cuarto calcula la probabilidad de sacar cruz al lanzar una moneda. En cada caso se presentan las fórmulas de probabilidad de Bernoulli.
Este documento presenta varios ejercicios de probabilidad y estadística relacionados con distribuciones binomiales y normales. En el Ejercicio 4, se calcula la probabilidad de que un medicamento seleccionado al azar esté caducado y la probabilidad de que un medicamento caducado haya sido producido por diferentes laboratorios. En el Ejercicio 5, se calcula la probabilidad de que se curen diferentes números de pacientes dados los parámetros de una distribución binomial. En el Ejercicio 6, se calcula similarmente las probabilidades para un mayor número
Este documento introduce los métodos estadísticos no paramétricos y discute la prueba de signos. Explica que las pruebas no paramétricas no hacen suposiciones sobre la distribución de la población y pueden usarse con muestras pequeñas o datos cualitativos. Luego, describe la prueba de signos, la cual se basa en el signo de la diferencia entre observaciones y la mediana, y puede usarse para probar hipótesis sobre la mediana de una población. Finalmente, ofrece ejemplos y cálculos
Este documento presenta ejemplos de distribuciones de probabilidad discretas y continuas como la binomial, Poisson y normal. Explica conceptos como parámetros, probabilidades y cálculos estadísticos utilizando el software Epidat 3.1. Incluye problemas sobre préstamos, exámenes, muestras aleatorias y defectos para ilustrar el uso de estas distribuciones.
Este documento presenta ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Incluye ejercicios y problemas resueltos sobre cada distribución con el objetivo de explicar sus características fundamentales y cómo calcular probabilidades para diferentes escenarios.
Este documento presenta ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Incluye ejercicios y problemas resueltos sobre cada distribución para ilustrar sus características y cómo calcular probabilidades asociadas a cada una. Las distribuciones cubiertas son comúnmente usadas en estadística para modelar diferentes tipos de fenómenos aleatorios.
Este documento presenta un resumen sobre probabilidad y conceptos estadísticos relevantes para el curso de Bioestadística. Explica las definiciones de probabilidad frecuentista y bayesiana, los conceptos de sucesos, probabilidad condicionada e independencia de sucesos. También introduce el teorema de la probabilidad total y de Bayes, y cómo se aplican estas nociones a pruebas diagnósticas médicas.
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.
Este documento presenta tres secciones:
1) Explica la oración según el Catecismo de la Iglesia Católica, incluyendo definiciones, la revelación de la oración en el Antiguo y Nuevo Testamento, y las enseñanzas de Jesús.
2) Describe el "Código Oracional" de Fernando Rielo para misioneros, incluyendo que la oración sea íntima, sencilla, contrita, afectuosa, atenta, continua e intercesora.
3) Examina los fundamentos de la esp
Asesoria trabajo fin de titulacion (Lineas y proyectos de investigación )Videoconferencias UTPL
El documento presenta líneas y proyectos de investigación para guiar el trabajo de fin de titulación de estudiantes de ingeniería en administración en banca y finanzas. Incluye cuatro líneas de investigación y dos proyectos específicos sobre estructura de capital de pymes y competitividad del microcrédito para pymes. Además, provee preguntas orientadoras para que los estudiantes desarrollen sus propios temas de investigación alineados a los proyectos presentados.
Este documento describe diferentes tipos de géneros gráficos como la fotografía. Explica que las fotografías son una representación icónica de la realidad que aportan credibilidad a las palabras y refrescan la visión social de los hechos. Describe tipos de fotografías como las de identificación que muestran un solo rostro en primer plano y las de interés humano que buscan sensibilizar al lector sobre problemas sociales. También habla sobre las fotos en secuencia que detallan los diferentes aspectos de un hecho desde el principio hasta
El documento describe las características fundamentales del periodismo digital, incluyendo que debe ser periodismo de calidad con información relevante, actualizada y veraz, además de ser fácil de leer y novedoso. Explica que el periodismo digital se caracteriza por el hipertexto, la multimedialidad, la integración de texto, sonido e imágenes, y la interactividad que permite el diálogo entre usuarios. También recomienda algunos blogs y sitios web sobre periodismo.
Este documento habla sobre el periodismo responsable y los editoriales. Explica que los editoriales deben estar fundamentados en la verdad y expresar convicciones personales de una manera ordenada y lógica. También describe las columnas periodísticas como espacios de opinión abierta que interpretan y valoran la realidad desde la perspectiva de su autor. Resalta la importancia de usar un buen estilo periodístico con mesura, objetividad y claridad sobre el autor.
Este documento proporciona una introducción a la entrevista como género periodístico, destacando que requiere proximidad, intercambio y exposición entre el entrevistador y el entrevistado. Explica que una buena entrevista depende de la preparación previa y la selección adecuada del personaje. También menciona diferentes tipos de entrevistas e introduce el reportaje como un género de periodismo de investigación que amplía la vida de una noticia evidenciando las causas de un hecho.
El documento define la noticia como cualquier evento actual o futuro que el periodista considere importante y de interés general para el público. Explica que una noticia debe responder las preguntas básicas de qué, quién, cuándo, dónde, cómo y por qué para proporcionar el contexto clave. Además, una buena noticia debe centrarse en hechos de alto impacto, prominencia, proximidad y rareza para captar la atención del lector.
El documento describe los diferentes tipos de géneros periodísticos según varios autores. Explica que los géneros periodísticos son formas convencionales de captar la realidad y ordenar la información. Se dividen en géneros de información como las noticias, entrevistas y reportajes, y géneros de opinión como editoriales, columnas y artículos. El documento concluye citando una reflexión sobre los desafíos del periodismo en Ecuador debido al control de los medios por parte de la élite política y comercial.
Este documento presenta un resumen de los principales temas de Biología General para el primer bimestre. Incluye información sobre la célula y su organización, la reproducción celular en procariotas y eucariotas, la genética Mendeliana y la teoría de la evolución de Darwin. Los docentes a cargo son Rosa Armijos, José Patiño, Oscar Vivanco y Máximo Moreira.
Este documento presenta una introducción a las ciencias ambientales. Cubre tres unidades: 1) Las ciencias ambientales, 2) Nociones generales sobre el ambiente y las ciencias ambientales, y 3) El ambiente del planeta. Explica conceptos clave como evolución, extinción, ecosistemas, y las interacciones entre el ambiente, la economía y la sociedad. También analiza el origen de la Tierra, la aparición de la vida y la diseminación del ser humano a lo largo del planeta.
Este documento presenta el plan de estudios para la asignatura de Expresión Oral y Escrita en el primer bimestre. La asignatura se divide en cuatro partes principales: ortografía, redacción, expresión oral y lectura. La parte de ortografía cubre temas como la división silábica, acentuación, mayúsculas, números y signos de puntuación. La parte de redacción trata elementos básicos como el párrafo y el estilo. El documento explica cada unidad y tema de forma detallada.
El documento presenta las consideraciones iniciales para el estudio de Matemáticas durante el primer bimestre, incluyendo los temas a revisar (Unidad 1: Fundamentos de álgebra y Unidad 2: Ecuaciones y Desigualdades), los materiales necesarios y la forma de envío de las evaluaciones. Se explican los indicadores de aprendizaje esperados y se detallan los contenidos de cada unidad, con ejemplos de operaciones básicas con polinomios, factorización y resolución de ecuaciones y desigualdades.
Este documento presenta un resumen de los principales temas de la asignatura Contabilidad General I que incluyen la empresa y la contabilidad, el plan de cuentas, las cuentas del estado de situación financiera y del estado de resultados, y los principios básicos de contabilidad como la partida doble y la ecuación contable. También explica conceptos como el activo, pasivo, patrimonio, inventarios, IVA y retenciones.
Este documento presenta una guía didáctica para la asignatura "Realidad Nacional y Ambiental" impartida en la Universidad Técnica Particular de Loja. La guía incluye información sobre los objetivos, contenidos, unidades y anexos del curso. El curso cubre la historia, economía, sociedad, cultura y medio ambiente de Ecuador desde la época de la independencia hasta la actualidad constitución de 2008.
El documento presenta información sobre la evolución de Internet y las nuevas tecnologías como la Web 2.0, redes sociales y blogs. Explica cómo estas herramientas han revolucionado la comunicación permitiendo el diálogo e interacción entre usuarios para generar y compartir conocimiento de forma colaborativa. También analiza el uso y desarrollo de estas plataformas en Ecuador.
Este documento presenta información sobre marketing y protocolo empresarial. Explica cuatro unidades que comprenden fundamentos de marketing, investigación de mercados, estrategias de marketing y marketing global. También describe el proceso de marketing que incluye análisis del mercado, planeación de estrategias, aplicación de planes y control del desempeño en el mercado.
Este documento presenta información sobre la maestría en gerencia y liderazgo educacional impartida en el cuarto semestre. Incluye una reflexión sobre el liderazgo, el objetivo general del módulo de gerencia educativa y resúmenes de dos textos de apoyo que conceptualizan términos y procesos de administración educativa.
Este documento presenta información sobre la toma de decisiones en el contexto educativo. Explica los objetivos de facilitar lineamientos para que los directivos resuelvan problemas en sus centros educativos de manera alineada con sus objetivos. También describe diferentes métodos de toma de decisiones individuales y en grupo, así como un modelo de utilidad multiatributo para evaluar múltiples criterios al tomar decisiones complejas.
Este documento presenta varios ejercicios sobre fonética y fonología española propuestos por la profesora Luisa Cocíos. Los ejercicios incluyen identificar sonidos sonoros y sordos en palabras, separar el núcleo y margen silábico, y transcribir fonológica y fonéticamente palabras. El documento también lista los sonidos sonoros y sordos del alfabeto español y provee referencias bibliográficas sobre fonología.
Soluciones Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinar...Juan Martín Martín
Criterios de corrección y soluciones al examen de Geografía de Selectividad (EvAU) Junio de 2024 en Castilla La Mancha.
Soluciones al examen.
Convocatoria Ordinaria.
Examen resuelto de Geografía
conocer el examen de geografía de julio 2024 en:
https://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/2024/06/soluciones-examen-de-selectividad.html
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
En la ciudad de Pasto, estamos revolucionando el acceso a microcréditos y la formalización de microempresarios informales con nuestra aplicación CrediAvanza. Nuestro objetivo es empoderar a los emprendedores locales proporcionándoles una plataforma integral que facilite el acceso a servicios financieros y asesoría profesional.
7. Áreas bajo la curva normal Z Área entre la media y Z Área más allá de Z Z Área entre la media y Z Área más allá de Z Z Área entre la media y Z Área más allá de Z A B C A B C A B C 0,0 0,0000 0,5000 1,0 0,3413 0,1587 2,0 0,4772 0,0228 0,1 0,0398 0,4602 1,1 0,3643 0,1357 2,1 0,4821 0,0179 0,2 0,0793 0,4207 1,2 0,3849 0,1151 2,2 0,4861 0,0139 0,3 0,1179 0,3821 1,3 0,4032 0,0968 2,3 0,4893 0,0107 0,4 0,1554 0,3446 1,4 0,4192 0,0808 2,4 0,4918 0,0082 0,5 0,1915 0,3085 1,5 0,4332 0,0668 2,5 0,4938 0,0062 0,6 0,2257 0,2743 1,6 0,4452 0,0548 2,6 0,4953 0,0047 0,7 0,2580 0,2420 1,7 0,4554 0,0446 2,7 0,4965 0,0035 0,8 0,2881 0,2119 1,8 0,4641 0,0359 2,8 0,4974 0,0026 0,9 0,3159 0,1841 1,9 0,4713 0,0287 2,9 0,4981 0,0019