es un ensayo sobre la teoría de la probabilidad, es un tema de la estadística y en el se desarrollaron diversos temas y definiciones que tratan sobre los inicios, evolución y uso de la teoría de las probabilidades.
es un ensayo sobre la teoría de la probabilidad, es un tema de la estadística y en el se desarrollaron diversos temas y definiciones que tratan sobre los inicios, evolución y uso de la teoría de las probabilidades.
Variables aleatorias y distribuciones de probabilidadPedro Rodas
Abstract--- En este paper empezamos profundizando la importancia que tiene la probabilidad en el campo de la ingeniería, ya que la probabilidad nos ayuda a modelar experimentos que muchas veces dependen de una aleatoriedad, como parte teórica profundizamos en las formulas básicas de las leyes de la probabilidad que nos harán falta para el desarrollo del problema que será posteriormente descrito, después no enfocamos en encontrar una aplicación práctica del tema “las variables aleatorias y distribuciones de probabilidad”, pero esta aplicación guiada no solo a la teoría de la probabilidad, si no más bien enfocada a lo que es la ingeniería eléctrica, para ello entramos un poco en lo que es una línea de transmisión para en nuestro caso enviar una señal, que al sumarle una señal de ruido nos dará la señal de salida resultante; veremos lo útil que son las funciones de densidad de probabilidad que nos ayudarán a modelar una señal de ruido ya que en la vida real una señal puede estar descrita matemáticamente por una función periódica que nos dará una aproximación muy grande a lo que se pude encontrar n la realidad, habiendo visto esto se procederá a plantear un problema practico y luego a su desarrollo detallado.
Los "conditionales" son ciertas estructuras del inglés en las cuales, si cierta condición, situación o circunstancia es verdadera, entonces sucede un resultado específico.
Aquí veremos varios tipos usuales de "condicionales“:
-. Condicional tipo cero (zero conditional)
-. Condicional tipo 1 (type 1 conditional)
-. Condicional tipo 2 (type 2 conditional)
-. Condicional tipo 3 (type 3 conditional)
-. Condicional mixto (mixed type conditional)
Variables aleatorias y distribuciones de probabilidadPedro Rodas
Abstract--- En este paper empezamos profundizando la importancia que tiene la probabilidad en el campo de la ingeniería, ya que la probabilidad nos ayuda a modelar experimentos que muchas veces dependen de una aleatoriedad, como parte teórica profundizamos en las formulas básicas de las leyes de la probabilidad que nos harán falta para el desarrollo del problema que será posteriormente descrito, después no enfocamos en encontrar una aplicación práctica del tema “las variables aleatorias y distribuciones de probabilidad”, pero esta aplicación guiada no solo a la teoría de la probabilidad, si no más bien enfocada a lo que es la ingeniería eléctrica, para ello entramos un poco en lo que es una línea de transmisión para en nuestro caso enviar una señal, que al sumarle una señal de ruido nos dará la señal de salida resultante; veremos lo útil que son las funciones de densidad de probabilidad que nos ayudarán a modelar una señal de ruido ya que en la vida real una señal puede estar descrita matemáticamente por una función periódica que nos dará una aproximación muy grande a lo que se pude encontrar n la realidad, habiendo visto esto se procederá a plantear un problema practico y luego a su desarrollo detallado.
Los "conditionales" son ciertas estructuras del inglés en las cuales, si cierta condición, situación o circunstancia es verdadera, entonces sucede un resultado específico.
Aquí veremos varios tipos usuales de "condicionales“:
-. Condicional tipo cero (zero conditional)
-. Condicional tipo 1 (type 1 conditional)
-. Condicional tipo 2 (type 2 conditional)
-. Condicional tipo 3 (type 3 conditional)
-. Condicional mixto (mixed type conditional)
1. Continuamente, se constituye el significado de la probabilidad en
representaciones de experimentos aleatorios, espacio muestral, sucesos,
etc., llegando a la formalización axiomática de la probabilidad y sus
principales propiedades, junto con las expresiones de la probabilidad
condicionada y los teoremas de la probabilidad compuesta o del producto, de
la probabilidad totaly de Bayes.
En esta medida, lo mejor será profundizar en algunas de las definiciones
prioritarias, para darle validez al estudio probabilístico, obviamente de las
mencionadas precedentemente.
Empezaría refiriéndome al respecto de la definición de lo que es un
experimento aleatorio, es aquél que en las mismas condiciones iníciales
produce distintos resultados finales, estos mismos son conocidos por
anticipado, pero no se puede predecir con certeza el resultado en cada
experiencia respectiva. Además un experimento aleatorio será expresado por
S. Ejemplos de experimentos aleatorios son: el lanzamiento de una moneda,
de un dado, etc.
Seguidamente mencionaré la definición de experimento determinístico, es
aquél en el que las mismas condiciones inducen las equivalentes
derivaciones o resultados.
Inmediatamente el espacio muestral, se convierte en el conjunto de todos los
resultados posibles de un experimento aleatorio. Se representa o E.
Posteriormente, los eventos son una colección de puntos muestrales, y se
representan con letras mayúsculas. Por ejemplo:
La probabilidad de lanzar un dado de cómo resultados números pares
A=1,2,3,4,5,6
A=2,4,6
2. El dado tiene seis puntos muestrales por lo que la probabilidad es que el
resultado experimental o punto muestral sería el evento A.
A la vez se puede referir diferentes clases de eventos o sucesos,