Este documento presenta una introducción a los modelos probabilísticos binomial, Poisson y Pareto. Explica qué son estos modelos, sus fórmulas y cómo resolver problemas utilizando el programa Statgraphics. Incluye ejemplos numéricos de cada modelo.
2017 Distribuciones de Probabilidad- Guía de estudio- Zoraida Pérez S.
Introducción a las distribuciones de probabilidad.
Modelos de probabilidad de variable discreta: Binomial, Poisson.
Modelos de probabilidad de variable continua: Distribución Normal
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis cuantitativas. Explica conceptos clave como hipótesis nula y alternativa, nivel de significancia, errores tipo I y II, y procedimientos para probar hipótesis utilizando estadísticos de prueba. Incluye ejemplos de pruebas de hipótesis para la media de una población utilizando una, dos o una sola cola. El objetivo es proporcionar una guía sobre cómo utilizar pruebas de hipótesis para evaluar si los datos m
El documento introduce conceptos básicos de probabilidad y estadística, incluyendo espacios muestrales, eventos, permutaciones, combinaciones, y diferentes enfoques para asignar probabilidades como el personal, de frecuencia relativa y clásico. Explica leyes de probabilidad como la regla de adición, probabilidad condicional, independencia, multiplicación y el teorema de Bayes. El objetivo es proveer una base para el análisis de experimentos estadísticos y la asignación de probabilidades a diferentes resultados.
Este documento presenta información sobre métodos de investigación cuantitativa e ideas introductorias de probabilidad. Explica conceptos como tipos de probabilidad, distribución de probabilidad, valor esperado y varianza. También cubre la distribución normal y su uso, así como conceptos clave de probabilidad como reglas de probabilidad y teorema de Bayes. Finalmente, discute la relación entre probabilidad y toma de decisiones bajo condiciones de incertidumbre.
Este documento describe cómo construir un intervalo de confianza para la media poblacional cuando la desviación estándar de la población es desconocida. Explica que se debe usar la distribución t de Student en lugar de la distribución normal z, y provee un ejemplo numérico de cómo calcular el intervalo de confianza del 95% para la media poblacional basado en una muestra de 10 observaciones con desviación estándar muestral dada.
Manual de estadística aplicada a la educación y cs. sociales, producido por los estudiantes de la Universidad Mayor de San Andres. Carrera Ciencias de la Educación.
Este documento presenta información sobre estadística aplicada a la investigación. Explica conceptos básicos como distribución de probabilidad, variable aleatoria, funciones de densidad y distribución, esperanza y varianza. También describe distribuciones de probabilidad discretas como la binomial y de Poisson, así como distribuciones continuas como la normal. Finalmente, incluye ejemplos para ilustrar estos conceptos.
Este documento presenta un resumen de 3 oraciones o menos de un trabajo académico sobre pruebas de hipótesis. El trabajo analiza conceptos estadísticos como hipótesis nula, hipótesis alternativa, nivel de significancia y tipos de errores. Además, incluye ejemplos prácticos de pruebas de hipótesis y su aplicación a datos reales sobre ingresos y ahorros de clientes de un banco.
2017 Distribuciones de Probabilidad- Guía de estudio- Zoraida Pérez S.
Introducción a las distribuciones de probabilidad.
Modelos de probabilidad de variable discreta: Binomial, Poisson.
Modelos de probabilidad de variable continua: Distribución Normal
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis cuantitativas. Explica conceptos clave como hipótesis nula y alternativa, nivel de significancia, errores tipo I y II, y procedimientos para probar hipótesis utilizando estadísticos de prueba. Incluye ejemplos de pruebas de hipótesis para la media de una población utilizando una, dos o una sola cola. El objetivo es proporcionar una guía sobre cómo utilizar pruebas de hipótesis para evaluar si los datos m
El documento introduce conceptos básicos de probabilidad y estadística, incluyendo espacios muestrales, eventos, permutaciones, combinaciones, y diferentes enfoques para asignar probabilidades como el personal, de frecuencia relativa y clásico. Explica leyes de probabilidad como la regla de adición, probabilidad condicional, independencia, multiplicación y el teorema de Bayes. El objetivo es proveer una base para el análisis de experimentos estadísticos y la asignación de probabilidades a diferentes resultados.
Este documento presenta información sobre métodos de investigación cuantitativa e ideas introductorias de probabilidad. Explica conceptos como tipos de probabilidad, distribución de probabilidad, valor esperado y varianza. También cubre la distribución normal y su uso, así como conceptos clave de probabilidad como reglas de probabilidad y teorema de Bayes. Finalmente, discute la relación entre probabilidad y toma de decisiones bajo condiciones de incertidumbre.
Este documento describe cómo construir un intervalo de confianza para la media poblacional cuando la desviación estándar de la población es desconocida. Explica que se debe usar la distribución t de Student en lugar de la distribución normal z, y provee un ejemplo numérico de cómo calcular el intervalo de confianza del 95% para la media poblacional basado en una muestra de 10 observaciones con desviación estándar muestral dada.
Manual de estadística aplicada a la educación y cs. sociales, producido por los estudiantes de la Universidad Mayor de San Andres. Carrera Ciencias de la Educación.
Este documento presenta información sobre estadística aplicada a la investigación. Explica conceptos básicos como distribución de probabilidad, variable aleatoria, funciones de densidad y distribución, esperanza y varianza. También describe distribuciones de probabilidad discretas como la binomial y de Poisson, así como distribuciones continuas como la normal. Finalmente, incluye ejemplos para ilustrar estos conceptos.
Este documento presenta un resumen de 3 oraciones o menos de un trabajo académico sobre pruebas de hipótesis. El trabajo analiza conceptos estadísticos como hipótesis nula, hipótesis alternativa, nivel de significancia y tipos de errores. Además, incluye ejemplos prácticos de pruebas de hipótesis y su aplicación a datos reales sobre ingresos y ahorros de clientes de un banco.
Este documento presenta información sobre distribuciones de probabilidad. Explica conceptos clave como variable aleatoria, distribución de probabilidad, función de densidad y esperanza matemática. Luego describe distribuciones discretas como la binomial y de Poisson, y distribuciones continuas como la normal y normal estandarizada. Finalmente, incluye ejemplos y ejercicios resueltos sobre estas distribuciones.
Este documento describe las pruebas de hipótesis para proporciones. Explica que la prueba compara una proporción muestral (p) con una proporción poblacional esperada (π) utilizando una distribución binomial. Detalla las pruebas bilaterales y unilaterales, incluidas las hipótesis nulas y alternativas, los estadísticos de prueba y las regiones de rechazo. También proporciona ejemplos numéricos para ilustrar los cálculos.
Este documento explica los conceptos de universo, muestra y error de estimación para la investigación de mercados. Define un universo como el conjunto total de elementos que comparten características homogéneas de interés, y una muestra como una porción representativa de ese universo. Explica las ventajas de usar muestras, como menor costo y tiempo, y cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra para lograr resultados confiables.
Este documento presenta varios ejercicios relacionados con la prueba de hipótesis. El objetivo es realizar correctamente ejercicios que involucren la prueba de hipótesis. Se explican conceptos clave como hipótesis nula, hipótesis alterna, nivel de significancia, error tipo I, y los pasos de una prueba de hipótesis. Luego, se desarrollan seis ejercicios estadísticos que involucran regresión lineal y que deben ser resueltos usando la metodología
Este documento presenta los principales métodos de investigación cuantitativa, incluyendo fuentes primarias y secundarias de información, diseño de muestras, y tamaño de muestra. Discute la diferencia entre fuentes primarias como encuestas y fuentes secundarias como informes estadísticos. Explica los métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico, y cómo calcular el tamaño de muestra usando fórmulas estadísticas que consideran el nivel de confianza y error máximo permitido.
Este documento presenta una introducción al análisis de varianza (ANOVA) de un factor. Explica que el ANOVA permite comparar varios promedios para determinar si provienen de poblaciones iguales. Describe los supuestos del ANOVA, el estadístico F y cómo se descompone la varianza total. Finalmente, incluye un ejemplo práctico para ilustrar cómo aplicar el ANOVA para analizar si diferentes niveles de un factor influyen en una variable de respuesta.
Este documento describe diferentes distribuciones de probabilidad discretas y continuas. Explica conceptos básicos como variable aleatoria y función de densidad de probabilidad. Detalla distribuciones discretas como la uniforme, binomial, hipergeométrica, geométrica y binomial negativa, así como distribuciones continuas como la uniforme, normal, lognormal, logística, beta, gamma y exponencial. Además, cubre temas como generación de distribuciones y bibliografía.
Este documento presenta información sobre el análisis residual en la regresión estimada. Brevemente discute tres puntos clave: 1) el análisis residual puede realizarse tanto en muestras de series de tiempo como de corte transversal; 2) la interpretación y evaluación de resultados incluye aspectos estadísticos, económicos y econométricos, enfocándose en particular en el análisis de residuos; 3) cuando la muestra es de serie de tiempo, el análisis incluye gráficos de residuos y el estadístico
Como Determinar Una Muestra ProbabilisticaJose Carvalho
Este documento describe los pasos para determinar una muestra probabilística para una investigación. Primero, se calcula la muestra sin ajustar usando la varianza de la muestra, la varianza de la población, y el tamaño de la población. Luego, se calcula la muestra ajustada usando la muestra sin ajustar y el tamaño de la población. Finalmente, si la población está estratificada en varios grupos, se calcula una muestra estratificada para cada grupo usando un factor de multiplicación.
El documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo la distribución discreta uniforme, el proceso de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución geométrica, y la distribución hipergeométrica. Para cada distribución, se definen sus parámetros y se proporcionan fórmulas para calcular la media y la varianza. También se incluyen ejemplos ilustrativos para cada distribución.
1. El documento habla sobre la teoría de probabilidad y conceptos como experimentos, sucesos, espacio muestral y asignación de probabilidades.
2. Explica que los eventos pueden ser mutuamente excluyentes o dependientes y cómo calcular las probabilidades en cada caso.
3. Proporciona ejemplos y fórmulas para calcular probabilidades marginales, conjuntas y condicionales bajo condiciones de independencia y dependencia.
Este documento presenta el modelo de regresión lineal general como uno de los métodos más populares y aplicados en análisis cuantitativo. Explica los supuestos, estimación por mínimos cuadrados ordinarios, interpretación de los coeficientes, y aplicación del modelo bivariado y multivariado. Se detalla el proceso de estimación en Excel y se ilustran conceptos como la función de regresión poblacional, recta de regresión muestral, y error estándar de la estimación.
Este documento presenta conceptos clave sobre estimación puntual y por intervalos. Explica que la estimación puntual involucra encontrar valores numéricos que estiman parámetros poblacionales, mientras que la estimación por intervalos busca rangos de valores posibles para los parámetros. También describe métodos comunes como máxima verosimilitud, mínimos cuadrados y momentos. Finalmente, detalla fórmulas para construir intervalos de confianza para la media, proporción y diferencia de medias en poblaciones normales.
Este documento presenta una introducción a las distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discretas, incluyendo la binomial, hipergeométrica y de Poisson. Explica las características y fórmulas de cada distribución, y proporciona ejemplos para ilustrar su uso en diferentes contextos como la fabricación, los negocios y la educación.
El documento introduce los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad. Explica que la probabilidad pretende ser una herramienta para cuantificar la incertidumbre en situaciones donde los resultados pueden variar a pesar de mantener las mismas condiciones iniciales, como al lanzar una moneda. Además, detalla los objetivos de familiarizar al lector con experiencias aleatorias de la vida cotidiana y con los elementos básicos de la teoría de la probabilidad, incluyendo las reglas, conceptos y herramientas para calcular probabilidades.
Este documento presenta una introducción a la econometría. Explica la importancia de medir las relaciones cuantitativas entre variables económicas, y describe los componentes básicos de un modelo econométrico, incluyendo variables, parámetros y el uso de datos. También resume los pasos para especificar, estimar y evaluar un modelo, así como los usos del análisis econométrico para la predicción y la formulación de políticas.
Este documento presenta un resumen del marco teórico sobre pruebas de hipótesis. Explica que una prueba de hipótesis involucra contrastar una hipótesis nula con una hipótesis alternativa utilizando datos de una muestra para decidir cuál hipótesis es más probable. También define conceptos clave como nivel de significancia, errores tipo I y tipo II, y regiones de rechazo y no rechazo. Finalmente, incluye ejemplos numéricos para aplicar estas pruebas de hipótesis en el
El documento describe varias distribuciones de probabilidad como la binomial, Poisson y normal. La distribución binomial modela experimentos con una sucesión de pruebas de Bernoulli independientes. La distribución de Poisson modela el número de eventos aleatorios que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio. La distribución normal es una de las más importantes y describe muchas cantidades físicas.
El documento describe los conceptos de tamaño de muestra, margen de error y margen de confianza en la investigación estadística. Explica cómo se puede calcular el tamaño de muestra óptimo utilizando fórmulas que toman en cuenta el tamaño de la población, el nivel de confianza deseado y el margen de error permitido. También proporciona ejemplos numéricos de cómo aplicar estas fórmulas.
El documento resume tres distribuciones de probabilidad discretas comúnmente utilizadas: binomial, hipergeométrica y de Poisson. Explica que la binomial se usa para procesos de Bernoulli con dos resultados posibles, la hipergeométrica cuando se seleccionan muestras de una población finita, y la de Poisson cuando los eventos ocurren en intervalos de tiempo cortos de forma aleatoria e independiente.
Este documento resume varias distribuciones de probabilidad importantes como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y normal. Explica que una distribución de probabilidad indica los posibles valores de un experimento aleatorio y sus probabilidades. Luego describe las características y fórmulas de cada distribución, incluyendo ejemplos para ilustrar su aplicación.
Este documento presenta información sobre distribuciones de probabilidad. Explica conceptos clave como variable aleatoria, distribución de probabilidad, función de densidad y esperanza matemática. Luego describe distribuciones discretas como la binomial y de Poisson, y distribuciones continuas como la normal y normal estandarizada. Finalmente, incluye ejemplos y ejercicios resueltos sobre estas distribuciones.
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Este documento presenta varios ejercicios relacionados con la prueba de hipótesis. El objetivo es realizar correctamente ejercicios que involucren la prueba de hipótesis. Se explican conceptos clave como hipótesis nula, hipótesis alterna, nivel de significancia, error tipo I, y los pasos de una prueba de hipótesis. Luego, se desarrollan seis ejercicios estadísticos que involucran regresión lineal y que deben ser resueltos usando la metodología
Este documento presenta los principales métodos de investigación cuantitativa, incluyendo fuentes primarias y secundarias de información, diseño de muestras, y tamaño de muestra. Discute la diferencia entre fuentes primarias como encuestas y fuentes secundarias como informes estadísticos. Explica los métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico, y cómo calcular el tamaño de muestra usando fórmulas estadísticas que consideran el nivel de confianza y error máximo permitido.
Este documento presenta una introducción al análisis de varianza (ANOVA) de un factor. Explica que el ANOVA permite comparar varios promedios para determinar si provienen de poblaciones iguales. Describe los supuestos del ANOVA, el estadístico F y cómo se descompone la varianza total. Finalmente, incluye un ejemplo práctico para ilustrar cómo aplicar el ANOVA para analizar si diferentes niveles de un factor influyen en una variable de respuesta.
Este documento describe diferentes distribuciones de probabilidad discretas y continuas. Explica conceptos básicos como variable aleatoria y función de densidad de probabilidad. Detalla distribuciones discretas como la uniforme, binomial, hipergeométrica, geométrica y binomial negativa, así como distribuciones continuas como la uniforme, normal, lognormal, logística, beta, gamma y exponencial. Además, cubre temas como generación de distribuciones y bibliografía.
Este documento presenta información sobre el análisis residual en la regresión estimada. Brevemente discute tres puntos clave: 1) el análisis residual puede realizarse tanto en muestras de series de tiempo como de corte transversal; 2) la interpretación y evaluación de resultados incluye aspectos estadísticos, económicos y econométricos, enfocándose en particular en el análisis de residuos; 3) cuando la muestra es de serie de tiempo, el análisis incluye gráficos de residuos y el estadístico
Como Determinar Una Muestra ProbabilisticaJose Carvalho
Este documento describe los pasos para determinar una muestra probabilística para una investigación. Primero, se calcula la muestra sin ajustar usando la varianza de la muestra, la varianza de la población, y el tamaño de la población. Luego, se calcula la muestra ajustada usando la muestra sin ajustar y el tamaño de la población. Finalmente, si la población está estratificada en varios grupos, se calcula una muestra estratificada para cada grupo usando un factor de multiplicación.
El documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo la distribución discreta uniforme, el proceso de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución geométrica, y la distribución hipergeométrica. Para cada distribución, se definen sus parámetros y se proporcionan fórmulas para calcular la media y la varianza. También se incluyen ejemplos ilustrativos para cada distribución.
1. El documento habla sobre la teoría de probabilidad y conceptos como experimentos, sucesos, espacio muestral y asignación de probabilidades.
2. Explica que los eventos pueden ser mutuamente excluyentes o dependientes y cómo calcular las probabilidades en cada caso.
3. Proporciona ejemplos y fórmulas para calcular probabilidades marginales, conjuntas y condicionales bajo condiciones de independencia y dependencia.
Este documento presenta el modelo de regresión lineal general como uno de los métodos más populares y aplicados en análisis cuantitativo. Explica los supuestos, estimación por mínimos cuadrados ordinarios, interpretación de los coeficientes, y aplicación del modelo bivariado y multivariado. Se detalla el proceso de estimación en Excel y se ilustran conceptos como la función de regresión poblacional, recta de regresión muestral, y error estándar de la estimación.
Este documento presenta conceptos clave sobre estimación puntual y por intervalos. Explica que la estimación puntual involucra encontrar valores numéricos que estiman parámetros poblacionales, mientras que la estimación por intervalos busca rangos de valores posibles para los parámetros. También describe métodos comunes como máxima verosimilitud, mínimos cuadrados y momentos. Finalmente, detalla fórmulas para construir intervalos de confianza para la media, proporción y diferencia de medias en poblaciones normales.
Este documento presenta una introducción a las distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discretas, incluyendo la binomial, hipergeométrica y de Poisson. Explica las características y fórmulas de cada distribución, y proporciona ejemplos para ilustrar su uso en diferentes contextos como la fabricación, los negocios y la educación.
El documento introduce los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad. Explica que la probabilidad pretende ser una herramienta para cuantificar la incertidumbre en situaciones donde los resultados pueden variar a pesar de mantener las mismas condiciones iniciales, como al lanzar una moneda. Además, detalla los objetivos de familiarizar al lector con experiencias aleatorias de la vida cotidiana y con los elementos básicos de la teoría de la probabilidad, incluyendo las reglas, conceptos y herramientas para calcular probabilidades.
Este documento presenta una introducción a la econometría. Explica la importancia de medir las relaciones cuantitativas entre variables económicas, y describe los componentes básicos de un modelo econométrico, incluyendo variables, parámetros y el uso de datos. También resume los pasos para especificar, estimar y evaluar un modelo, así como los usos del análisis econométrico para la predicción y la formulación de políticas.
Este documento presenta un resumen del marco teórico sobre pruebas de hipótesis. Explica que una prueba de hipótesis involucra contrastar una hipótesis nula con una hipótesis alternativa utilizando datos de una muestra para decidir cuál hipótesis es más probable. También define conceptos clave como nivel de significancia, errores tipo I y tipo II, y regiones de rechazo y no rechazo. Finalmente, incluye ejemplos numéricos para aplicar estas pruebas de hipótesis en el
El documento describe varias distribuciones de probabilidad como la binomial, Poisson y normal. La distribución binomial modela experimentos con una sucesión de pruebas de Bernoulli independientes. La distribución de Poisson modela el número de eventos aleatorios que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio. La distribución normal es una de las más importantes y describe muchas cantidades físicas.
El documento describe los conceptos de tamaño de muestra, margen de error y margen de confianza en la investigación estadística. Explica cómo se puede calcular el tamaño de muestra óptimo utilizando fórmulas que toman en cuenta el tamaño de la población, el nivel de confianza deseado y el margen de error permitido. También proporciona ejemplos numéricos de cómo aplicar estas fórmulas.
El documento resume tres distribuciones de probabilidad discretas comúnmente utilizadas: binomial, hipergeométrica y de Poisson. Explica que la binomial se usa para procesos de Bernoulli con dos resultados posibles, la hipergeométrica cuando se seleccionan muestras de una población finita, y la de Poisson cuando los eventos ocurren en intervalos de tiempo cortos de forma aleatoria e independiente.
Este documento resume varias distribuciones de probabilidad importantes como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y normal. Explica que una distribución de probabilidad indica los posibles valores de un experimento aleatorio y sus probabilidades. Luego describe las características y fórmulas de cada distribución, incluyendo ejemplos para ilustrar su aplicación.
Procesos industriales área manufacturaYovana Marin
Este documento resume varias distribuciones de probabilidad importantes como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y normal. Explica que una distribución de probabilidad indica los posibles valores de un experimento aleatorio y sus probabilidades. Luego describe las características y fórmulas clave de cada distribución.
Modulo Sobre La Distribucion de Poissonl por Wallter Lopez.pptssuser85482b
Este documento presenta la distribución de Poisson. Explica que se usa para modelar eventos aleatorios e independientes que ocurren a una tasa constante. Detalla la función de probabilidad de Poisson y cómo calcular la media y varianza. Incluye ejemplos y tablas de probabilidad de Poisson para resolver problemas.
El documento describe varias distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal y la distribución gamma. Explica las fórmulas clave, parámetros y aplicaciones de cada distribución.
Procesos industriales área manufacturaYovana Marin
Este documento proporciona información sobre varias distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución gamma y la distribución t de Student. Define cada distribución y proporciona ejemplos para ilustrar sus características y cómo se pueden usar para modelar diferentes tipos de datos.
Modulo sobre la distribucion de poissonl por wallter lopezMargarita Lasso
Este documento presenta la distribución de Poisson. Explica que se usa para modelar eventos aleatorios con una probabilidad constante de ocurrencia. Define la función de probabilidad de Poisson y muestra ejemplos de su cálculo usando tablas y calculadoras. También cubre el cálculo de la media y varianza, que son iguales al parámetro λ en una distribución de Poisson.
Este documento resume tres distribuciones estadísticas importantes: la distribución normal, la distribución binomial y la distribución de Poisson. Describe las propiedades y aplicaciones clave de cada distribución, así como cómo calcular medidas como la media y la desviación estándar. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de probabilidades usando cada distribución.
Este documento describe modelos de probabilidad para experimentos aleatorios. Explica que un experimento aleatorio es un proceso con al menos dos resultados posibles e incertidumbre sobre cuál ocurrirá. También define variables discretas y continuas, y presenta ejemplos de modelos probabilísticos como el binomial, geométrico y normal. Finalmente, discute conceptos como valor esperado y parámetros poblacionales.
Este documento describe modelos de probabilidad para experimentos aleatorios. Presenta doce ejemplos de experimentos aleatorios y explica que una variable resultante de un experimento puede ser discreta o continua. También introduce conceptos como función de probabilidad, valor esperado, modelos de probabilidad como binomial, Poisson y normal, entre otros. Finalmente, explica que los modelos probabilísticos pueden usarse para representar fenómenos aleatorios y estimar parámetros poblacionales a partir de muestras.
Este documento explica las distribuciones binomial y Poisson. La distribución binomial describe el número de éxitos en una serie de ensayos binarios independientes. La distribución de Poisson describe el número de eventos aleatorios que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio, cuando estos eventos ocurren a una tasa constante. El documento proporciona fórmulas, ejemplos y diferencias entre las dos distribuciones, destacando que la binomial se aproxima a la Poisson cuando el número de ensayos es grande y la probabilidad de éxito es pequeña.
Este documento presenta un syllabus para un curso sobre control estadístico de procesos. Cubre temas como conceptos estadísticos fundamentales, funciones de distribución de probabilidad, control de procesos, gráficos de control por variables y atributos, y capacidad del proceso. El syllabus se desarrollará en 4 días con diferentes temas cada día.
El documento presenta un syllabus para una introducción a la probabilidad y al control estadístico de procesos. El syllabus incluye conceptos estadísticos fundamentales, funciones de distribución de probabilidad, control de procesos, gráficos de control por variables y atributos, y análisis de la capacidad del proceso. El syllabus se desarrollará en 4 días y cubrirá estos temas a través de ejemplos y aplicaciones prácticas.
El documento presenta un syllabus para una introducción a la probabilidad y al control estadístico de procesos. El syllabus cubre conceptos estadísticos fundamentales, funciones de distribución de probabilidad, control de procesos utilizando gráficos de control por variables y atributos, y análisis de la capacidad de procesos. El syllabus se desarrollará en 4 días e incluye temas como poblaciones estadísticas, medidas de tendencia central y dispersión, distribuciones normales, binomiales y de Poisson, y gráficos como cart
El documento presenta una introducción al tema de simulación Monte Carlo con Excel. Explica conceptos básicos de probabilidad como variables aleatorias y distribuciones de probabilidad, así como técnicas para generar números aleatorios en Excel. También describe las etapas de una simulación Monte Carlo e introduce diferentes distribuciones de probabilidad que pueden usarse en una simulación, incluyendo distribuciones discretas y continuas.
Este documento presenta varias distribuciones de probabilidad especiales como la distribución binomial, de Poisson y normal. Explica las características de cada distribución y cómo se pueden usar para modelar diferentes tipos de experimentos aleatorios. También discute cómo el tamaño de la muestra afecta la aproximación a la distribución normal y cómo calcular el tamaño de muestra mínimo necesario para estimar parámetros poblacionales con un cierto nivel de confianza.
Este documento introduce varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas comunes, incluidas las distribuciones binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Explica los parámetros y campos de variación de cada distribución y proporciona ejemplos para ilustrar su aplicación en diferentes contextos como ensayos clínicos, procesos de producción y medición de datos.
Este documento presenta conceptos básicos de probabilidad y estadística aplicados al análisis químico. Introduce conceptos como población, muestra, variable y distribución de probabilidad. Explica la importancia de la distribución normal y cómo transformaciones matemáticas pueden lograr la normalización de datos. También describe el Teorema Central del Límite y cómo muestras representativas mayores o iguales a 30 individuos permiten extrapolar conclusiones a la población total.
Estadística en la aplicación de recursos humanosMyleidy Leon
Este documento presenta conceptos estadísticos como variables aleatorias, distribuciones de probabilidad, media, varianza y distribuciones como la binomial y Poisson. Explica su importancia para la gerencia de recursos humanos para predecir situaciones relacionadas con el comportamiento del personal a través de indicadores.
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.
ESPERAMOS QUE ESTA INFOGRAFÍA SEA UNA HERRAMIENTA ÚTIL Y EDUCATIVA QUE INSPIRE A MÁS PERSONAS A ADENTRARSE EN EL APASIONANTE CAMPO DE LA INGENIERÍA CIVIŁ. ¡ACOMPAÑANOS EN ESTE VIAJE DE APRENDIZAJE Y DESCUBRIMIENTO
Aletas de Transferencia de Calor o Superficies Extendidas.pdfJuanAlbertoLugoMadri
Se hablara de las aletas de transferencia de calor y superficies extendidas ya que son muy importantes debido a que son estructuras diseñadas para aumentar el calor entre un fluido, un sólido y en qué sitio son utilizados estos materiales en la vida cotidiana
1. Introduccion a las excavaciones subterraneas (1).pdfraulnilton2018
Cuando las excavaciones subterráneas son desarrolladas de manera artesanal, se conceptúa a la excavación como el “ que es una labor efectuada con la mínima sección posible de excavación, para permitir el tránsito del hombre o de
cémilas para realizar la extracción del material desde el
frontón hasta la superficie
Cuando las excavaciones se ejecutan controlando la sección de excavación, de manera que se disturbe lo menos posible la
roca circundante considerando la vida útil que se debe dar a la roca, es cuando aparece el
concepto de “ que abarca,
globalmente, al proceso de excavación, control de la periferia, sostenimiento, revestimiento y consolidación de la excavación
1. UNIVERSIDAD TECNICA DE ORURO
FACULTAD NACIONAL DE INGENIERIA
DEPARTAMENTO DE MATEMATICAS
TEMA: MODELOS PROBABILISTICOS (Binomial
Poisson y Pareto)
NOMBRE DE LOS INTEGRANTES:
1. MAMANI PEREZ PASCUAL DIEGO Paralelo: Mat- 1135”L”
2. PAÑUNI AGUILAR ALEJANDRA CRISTAL Paralelo: Mat- 1135”J”
3. VELASQUEZ MAMANI IVAN CHRISTIAN Paralelo: Mat- 1135”E”
4. CHOQUE ADRIAN KAREN MARGOT Paralelo: Mat- 1135”C”
5. CRUZ ANTONIO NAJHELY Paralelo: Mat- 1135”J”
MATERIA; Laboratorio de estadística
FECHA DE ENTREGA; 21/11/2020
ORURO-BOLIVIA
1
2. LABORATORIO 1
TEMA MODELOS PROBABILISTICOS (Binomial, Poisson y
Pareto)
1. INTRODUCCION
¿Qué son los MODELOS PROBABILISTICOS (Binomial, Poisson y
Pareto)?
¿Que son los modelos probabilisticos?
Modelo probabilístico o estadístico es la forma que pueden tomar un
conjunto de datos obtenidos de muestreos de datos con comportamiento que
se supone aleatorio.
Un modelo estadístico es un tipo de modelo matemático que usa la
probabilidad, y que incluye un conjunto de asunciones sobre la generación de
algunos datos muestrales, de tal manera que asemejen a los datos de una
población mayor. Las asunciones o hipótesis de un modelo estadístico
describen un conjunto de distribuciones de probabilidad, que son capaces de
aproximar de manera adecuada un conjunto de datos.
¿Que es una distribución binomial?
Una distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta
que describe el número de éxitos al realizar n experimentos
independientes entre sí, acerca de una variable aleatoria.
Existen una gran diversidad de experimentos o sucesos que pueden ser
caracterizados bajo esta distribución de probabilidad. Imaginemos el
lanzamiento de una moneda en el que definimos el suceso “sacar cara” como
el éxito. Si lanzamos 5 veces la moneda y contamos los éxitos (sacar cara) que
obtenemos, nuestra distribución de probabilidades se ajustaría a una
distribución binomial.
¿Que es la distribución de Poisson?
3. En teoría de probabilidad y estadística, la distribución de Poisson es
una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de una
frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad de que ocurra un determinado
número de eventos durante cierto período de tiempo. Concretamente, se
especializa en la probabilidad de ocurrencia de sucesos con probabilidades
muy pequeñas, o sucesos «raros».
El eje horizontal es el índice x. La función solamente está definida en valores
enteros de k. Las líneas que conectan los puntos son solo guías para el ojo y
no indican continuidad.
Por lo tanto, la distribución binomial se entiende como una serie de pruebas o
ensayos en la que solo podemos tener 2 resultados (éxito o fracaso), siendo el
éxito nuestra variable aleatoria.
¿Que la distribución Pareto?
En estadística, la distribución Pareto es una distribución de probabilidad
continua con dos parámetros, que tiene aplicación en disciplinas como
la sociología, geofísica y economía. Fue formulada por el ingeniero civil,
economista y sociólogo Vilfredo Pareto, aunque en ciertas áreas de estudio se
hace referencia a la ley de Bradford. Cabe señalar que el equivalente discreto
de la distribución Pareto es la distribución zeta (la ley de Zipf).
4. ¿Para qué sirve los MODELOS PROBABILISTICOS (Binomial, Poisson
y Pareto)?
Para que sirve los modelos probabilísticos.
La asignatura “Probabilidad. Modelos Probabilísticos” es una disciplina que
sirve de puente entre los modelos matemáticos y los fenómenos reales.
Aunque existen ciertas discrepancias entre el modelo propuesto y la
observación, los Modelos Probabilísticos proporcionan la metodología que
permite evaluar dichas discrepancias. Por ello, su conocimiento es
imprescindible para todos aquellos que se dedican tanto al mundo de la
Economía o de la Empresa, como a cualquier campo de la Ciencia aplicada en
general
Para que sirve la distribución binomial.
La distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta que sirve
para medir el número de éxitos
si la variable es una variable aleatoria discreta, es decir, sólo puede tomar los
valores 0, 1, 2, 3, 4, ..., n suponiendo que se han realizado n pruebas. En
las empresas tenemos muchas situaciones. donde se espera que ocurra o no
un evento específico. Éste, sólo puede ser de éxito o fracaso. Por ejemplo, en
la producción de una pieza, ésta puede salir buena o defectuosa. Para
situaciones como éstas se utiliza la distribución binomial
Para que sirve la distribución de probabilidad de Poisson.
La distribución de Poisson se emplea para describir varios procesos, entre
otros la distribución de las llamadas telefónicas que llagan a un conmutador, la
demanda (necesidades) de servicios en una institución asistencial por parte de
los pacientes, los arribos de los camiones y automóviles a la caseta de cobro y
el número de accidentes en un cruce. Los ejemplos citados tienen un elemento
en común, pueden ser descritos por una variable aleatoria discreta que asume
valores enteros (0,1,2,3,4,5 y así sucesivamente).
Para que sirve la la distribución probabilística Pareto.
5. La distribución probabilística paradero sirve para hallar probabilidades
acumuladas y probabilidades de densidad donde tiene aplicaciones en
sociología economía y geofísica.
Y una de sus propiedades que cumple. La media o valor esperado de
una variable aleatoria X, que sigue una distribución de Pareto con
parámetro α > 1
2: FORMULAS DE MODELOS PROBABILISTICOS (Binomial,
Poisson y Pareto) Colocar las fórmulas de MODELOS
PROBABILISTICOS (Binomial, Poisson y Pareto)
Fórmulas de la distribución binomial
es el número de pruebas.
es el número de éxitos.
es la probabilidad de éxito.
es la probabilidad de fracaso
Numero combinatorio
Media
µ= n*p
Varianza
ơ2
=n*p*q
Desviación típica
Fórmulas de la distribución de Poisson
6. La función de masa de probabilidad (PMF) es:
Donde k=0,1,2,3,…,(k+1) , y
Media =µ= λ
Varianza =ơ2
= λ
e=base del logaritmo natural
Fórmulas de la distribución de Pareto
Función de distribución.
Función de densidad.
A partir de la probabilidad acumulada, se puede deducir mediante
una derivada que la función de densidad de probabilidad es
Media, varianza, desviación típica
3: METODO DE RESOLUCION DE LOS MODELOS
PROBABILISTICOS (Binomial, Poisson y Pareto ) UTILIZANDO EL
PROGRAMA DE STATGRAPHICS XV.I Los pasos que se realizan
7. para resolver modelos probabilisticos (Binomial, Poisson y Pareto
) utilizando statgraphics.
• METODO DE RESOLUCION DE LOS MODELOS PROBABILITICOS
(BINOMIAL)
PASO 1. ABRIR EL PROGRAMA DE STATGRAPHICS
PASO2. Hacemos clik en DESCRIBIR luego clik en AJUSTE DE DISTRIBUCIONES y
seleccionamos DISTRIBUCION DE PROBABILIDADES.
PASO 3. En el siguiente recuadro seleccionamos BINOMIAL y ACEPTAMOS.
8. PASO 4. Colocamos los datos corespondientes los cuales son el PORCENTAJE DE
PROBABILIDAD y el NUMERO DE ENSAYOS REALIZADOS
PASO 5. Nos muestra las siguientes ventanas: Distribucion de probabilidad, Distribucion
acumulativa y graficos de probabilidad y probabilidad acumulativa.
9. PASO 6. Maximizamos el panel de grafico , que representa la funcion de probabilidad de cada
una de las binomiales anteriores.
• METODO DE RESOLUCION DE LOS MODELOS PROBABILITICOS
(POISSON)
PASO 1. ABRIR EL PROGRAMA DE STATGRAPHICS
PASO2. Hacemos clik en DESCRIBIR luego clik en AJUSTE DE DISTRIBUCIONES y
seleccionamos
DISTRIBUCION DE PROBABILIDADES.
10. PASO 3 . En el siguiente recuadro seleccionamos POISSON y ACEPTAMOS.
PASO 4. En el siguiente recuadro en media insertamos la media que seria 2,43 en este caso y
ACEPTAMOS.
PASO 5.Nos sale un nuevo recuadro seleccionamos lo siguiente: :Resumen de analisis,
Distribucion acumulativa y en graficos funciones de masa y densidad, distribuciones
acumuladas y ACEPTAMOS.
PASO 6. Nos muestra la siguiente ventana con una divicion de cuatro en los cuales estan
plasmados los resultados y graficos.
11. PASO 7. Hacemos algunos cambios para ellos seleccionamos OPCIONES DE VENTANA y
llenamos VARIABLE ALEATORIA despues de llenar ACEPTAMOS.
PASO 8. Mostramos los cambios en la ventana de DISTRIBUCION ACUMULADA.
12. PASO 9. Mostramos el grafico porcentual.
• METODO DE RESOLUCION DE LOS MODELOS PROBABILITICOS
(PARETO)
PASO 1. Abrir el programa de statgraphics
PASO 2. Insertamos los datos necesarios.
13. PASO3. Hacemos clik en CEP luego clic en EVALUACION DE CALIDAD y seleccionamos
ANALISIS DE PARETO.
PASO 4. Al seleccionar lo anteriormente y seleccionamos el boton de RECUENTOS-TABULADOS
seleccionamos FRECUENCIA en RARROW para continuar seleccionamos DEFECTO y
ACEPTAMOS.
PASO 5. Nos muestra un recuadro donde seleccionamos: Resumen de analisis, tabla de
frecuencia y diagrama de pareto y volvemos a ACEPTAR.
14. PASO 6. Nos muestra la siguiente ventana con reparticion en 3.
PASO 7. Y al final mostramos la grafica de PARETO.
4. EJEMPLO DE RESOLUCION
(Realiza un ejercicio de MODELOS PROBABILISTICOS Binomial
Realiza un ejercicio de MODELOS PROBABILISTICOS Poisson
Realiza un ejercicio de MODELOS PROBABILISTICOS Pareto)
• Ejercicio de modelo probabilístico
Binominal
15. La probabilidad de que a un cliente nuevo le guste la nueva
hamburguesa es de 80%. Si llegan 5 clientes nuevos, ¿Cuál es la
probabilidad de que a solo 2 de ellos le guste la nueva hamburguesa?
Probabilidad de evento = 80%=0,8
Ensayos= 5
Variable de único de = 2 x= 0,1,2,3,4,5,
Datos a utilizar en el procedimiento B= (5;0,8)
PASO 1. ABRIR EL PROGRAMA DE STATGRAPHICS
PASO2. Hacemos clik en DESCRIBIR luego clik en AJUSTE DE DISTRIBUCIONES y
seleccionamos DISTRIBUCION DE PROBABILIDADES.
16. PASO 3. En el siguiente recuadro seleccionamos BINOMIAL y ACEPTAMOS.
PASO 4. Colocamos los datos corespondientes los cuales son el PORCENTAJE DE
PROBABILIDAD y el NUMERO DE ENSAYOS REALIZADOS estos son respectivamente B= (5;0,8)
Paso extra : el valor que buscamos lo encontraremos en la distribución acumulada en este
caso tendremos que cambiar la variable de 0 a 2 que son los clientes
17. el dato porcentual que buscamos de los 2 clientes será la probabilidad de masa(=)
Nuestro resultado que
nos da el statdgraphic
es de 0,0512001
Y que esto es igual al
porcentaje probable de
los 2 clientes a los
cuales les gusta la
nueva
hamburguesa=5,120%
• Ejercicio de modelos probabilísticos
Poisson:
Una veterinaria recibe un promedio de µ=4 pacientes al día sabiendo
que el numero de pacientes que llegan al día sigue una distribución de
Poisson calcular la probabilidad de que lleguen 5 pacientes en un día
La media = µ=4
PASO 1. ABRIR EL PROGRAMA DE STATGRAPHICS
PASO2. Hacemos clik en DESCRIBIR luego clik en AJUSTE DE DISTRIBUCIONES y
seleccionamos
18. DISTRIBUCION DE PROBABILIDADES.
PASO 3 . En el siguiente recuadro seleccionamos POISSON y ACEPTAMOS.
PASO 4. En el siguiente recuadro en media insertamos la media que seria 4 en este caso y
ACEPTAMOS.
19. PASO 5.Nos sale un nuevo recuadro seleccionamos lo siguiente: :Resumen de analisis,
Distribucion acumulativa y en graficos funciones de masa y densidad, distribuciones
acumuladas y ACEPTAMOS.
PASO 6. nos vamos a la distribución acumulada
el dato porcentual probable que buscamos de los 2 clientes será la probabilidad de masa (=)
la probabilidad de que
lleguen 5 pacientes en un
día es de 0,15629
en forma porcentual es
15,629%
• Ejercicio de modelos probabilísticos
Pareto:
En la empresa de servicios múltiples “Multiplex” ha tenido
problemas de quejas de los clientes y han tomado la decisión de
hacer una mejora continua, teniendo en cuenta los datos de la
20. hoja de recogida de datos y la estimación de los costes de cada
queja, elaboramos un diagrama de Pareto
PASO 1. Abrir el programa de statgraphics
PASO 2. Insertamos los datos necesarios.
PASO3. Hacemos clik en CEP luego clic en EVALUACION DE CALIDAD y seleccionamos
ANALISIS DE PARETO.
21. PASO 4. Al seleccionar lo anteriormente y seleccionamos el boton de RECUENTOS-TABULADOS
seleccionamos FRECUENCIA en RARROW para continuar seleccionamos DEFECTO y
ACEPTAMOS.
PASO 5. Nos muestra un recuadro donde seleccionamos: Resumen de analisis, tabla de
frecuencia y diagrama de pareto y volvemos a ACEPTAR.
PASO 6. Nos muestra la siguiente ventana con reparticion en 3.
22. • nuestra tabla de frecuencias acumulados será en los cuales se
encuentran todos los datos que queremos
5. REALIZAR LAS GRAFICAS DE LOS TRES EJEMPLOS DE
RESOLUCION
BINOMIAL:
La probabilidad de que a un cliente nuevo le guste la nueva hamburguesa es de 80%. Si llegan
5 clientes nuevos ¿Cuál es la probabilidad de que a solo 2 de ellos le guste la nueva
hamburguesa?
B(5;0,8)
FUNCION DE MASA Y DENSIDAD
23. GRAFICA
DISTRIBUCIONES ACUMULADAS
GRAFICA
POISSON
Una veterinaria recibe un promedio de μ=4 pacientes al día sabiendo que el número de
pacientes que llegan al día sigue una distribución de poisson calcular la probabilidad de que
lleguen 5 pacientes en un día
DISTRIBUCION ACUMULADA
GRAFICA
24. LA FUNCION DE RIESGOS
GRAFICA
PARETO
En la empresa de servicios múltiples multiplex ha tenido problemas de quejas de los clientes y
ha tomado la decisión de hacer una mejora continúa teniendo en cuenta los datos de la hoja
recogida de datos y la estimación de los costes de cada queja elaboramos un diagrama de
Pareto
GRAFICA
25. 6. CONCLUCIONES
El principal objetivo de este punto es aprender a manejar más el programa de STATGRAPHICS
con más enfoque en MODELOS PROBABILISTICOS (Binomial, Poisson y Pareto ), se llegó a
aprender de forma satisfactoria usando el propio programa para hacerlo con ayuda en libros,
PDFs, videos y demás. Y al tratar con el manejo de STATGRAPHICS nos podemos dar cuenta de
que dependiendo que datos tengamos o cual sea la variable siempre hay que hacer un manejo
adecuado para hallar el resultado que queremos y esto lo podemos verificar usando las
fórmulas de los modelos probabilísticos así podemos confirmar que nuestro resultado es el
correcto.
7. BIBLIOGRAFIA.
www.est.uc3m.es
http://www.ugr.es/~metcuant/asignaturas/docencia/Tc-ii/DistribucionesProb.ppt
https://youtu.be/-7Xvl5qxr6g
https://youtu.be/Ajde14Molmo
http://fuenterrebollo.com/Aeronautica2014/distribuciones-probabilidad-azar.pdf
https://www.superprof.es/apuntes/escolar/matematicas/probabilidades/distribucion-
binomial/formulas-de-la-distribucion-binomial.html
https://support.minitab.com/es-mx/minitab/18/help-and-how-to/probability-
distributions-and-random-data/how-to/probability-distributions/methods-and-
formulas/methods-and-formulas/#poisson-distribution