Probabilidad
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El documento define la probabilidad como un método para obtener la frecuencia de un suceso a través de un experimento aleatorio. Explica que la probabilidad de un suceso seguro es 1 y la de un suceso imposible es 0. Además, detalla que para calcular la probabilidad se usa la fórmula de casos favorables dividido entre casos posibles. Por último, concluye que la probabilidad y estadística son importantes para obtener resultados sobre la ocurrencia de cualquier suceso.
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Introducción a la probabilidad
Este documento introduce los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad. Explica que la probabilidad se refiere a la posibilidad de que ocurra un evento en particular o a su frecuencia relativa. Luego describe los tres enfoques para determinar la probabilidad: clásico a priori, clásico empírico y subjetivo. Finalmente, introduce conceptos como sucesos, operaciones con eventos como la multiplicación y la probabilidad condicional.
Pruebas de hipótesis para una muestra
Este documento explica los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis, incluyendo la definición de hipótesis nula y alternativa, los niveles de significancia, y los errores tipo I y II. Detalla los pasos para realizar pruebas de hipótesis para una muestra, incluyendo pruebas para la media, proporciones, y si la muestra es grande o pequeña. Proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cada tipo de prueba.
EJERCICIOS DE ESTADISTICA PROBABILISTICA
EJERCICIOS DE DISTRIBUCION BINOMIAL, LEY DE LOS GRANDES NUMEROS, DISTRIBUCIÓN DE MEDIAS MUESTRALES, DISTRIBUCION DE PROPORCIONES, DISTRIBUCION MUESTRAL DE DIFERENCIA DE PROPORCIONES, DISTRIBUCION MUESTRAL DE DIFERENCIA DE MEDIAS,DISTRIBUCIÓN DE POISSON A LA BINOMIAL, DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMETRICA
Distribución multinomial
La distribución multinomial generaliza la distribución binomial para permitir más de dos resultados posibles. Describe ensayos independientes donde cada uno puede resultar en uno de k resultados mutuamente excluyentes con probabilidades p1,...,pk. La probabilidad de obtener x1 resultados del tipo 1, x2 del tipo 2, etc. en n ensayos se expresa como una función de n, x1,...,xk y p1,...,pk. El documento proporciona ejemplos para ilustrar cómo calcular estas probabilidades.
INFERENCIA REFERENTE A MEDIAS Y VARIANZAS
Este documento presenta un resumen de un proyecto de investigación realizado por 5 ingenieros de la Universidad Nororiental "Gran Mariscal de Ayacucho" sobre temas relacionados con la ingeniería de mantenimiento. El proyecto fue facilitado por la ingeniera Carlena Astudillo y se llevó a cabo en El Tigre, Venezuela en mayo de 2016.
Conceptos básicos de probabilidad
Este documento define la probabilidad como un método para obtener la frecuencia de un suceso mediante un experimento aleatorio con resultados posibles conocidos. Brevemente describe la historia de la probabilidad desde los sumerios hasta su desarrollo en los siglos XVII-XVIII, y resume los tres métodos principales (adición, multiplicación y distribución binomial) así como aplicaciones como análisis de riesgos y fiabilidad.
02 - Introducción a la teoría de probabilidad
Repaso de teoría de conjuntos
Fenómenos determinísticos vs. fenómenos aleatorios
Definición de probabilidad
Interpretación frecuentista y Bayesiana de la probabilidad
Espacio muestral, eventos
Sigma-álgebra
Medida de probabilidad, definición, propiedades
Axiomas de Kolmogorov
Probabilidad conjunta, marginal, condicional
Eventos independientes
Teorema de las probabilidades totales, teorema de Bayes
Técnicas de conteo: factorial, permutación, combinatoria
Ensayo de estadística inferencial
La estadística inferencial permite obtener conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Incluye conceptos como probabilidad, que mide numéricamente la posibilidad de que ocurra un evento, y métodos de muestreo, que seleccionan una parte representativa de una población para hacer inferencias. Existen tres tipos de probabilidad - clásica, frecuencial y subjetiva - y dos tipos de muestras - probabilísticas y no probabilísticas. La estadística inferencial proporciona herramientas para estudiar datos
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Distribuciones Muestrales I ccesa007
Este documento describe las distribuciones muestrales y cómo se pueden usar para generalizar el comportamiento de una población. Explica que las muestras pueden ser tomadas con o sin reemplazo y que la distribución muestral está relacionada con el comportamiento de un estadístico de la muestra. También define una muestra aleatoria simple como una donde cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado y presenta un ejemplo numérico de cómo calcular la probabilidad de que la media de una muestra esté dentro de un intervalo dado
Pruebas de hipótesis
Presentación a cerca de pruebas de hipótesis para la materia de estadística inductiva aplicada al turismo
Unidad1
Este documento presenta conceptos básicos de estadística. Explica que la estadística es una ciencia que estudia fenómenos mediante la descripción y análisis de datos, y que se divide en estadística descriptiva, que describe datos, y estadística inferencial, que realiza inferencias a partir de muestras. También define conceptos como población, muestra, distribución de frecuencias, medidas de tendencia central y más.
Prueba de hipotesis sobre la media con varianza desconocida
Este documento describe las pruebas de hipótesis, incluyendo: (1) la definición de una prueba de hipótesis y las hipótesis nula y alternativa; (2) los errores tipo I y II y cómo controlarlos; (3) ejemplos comunes de hipótesis sobre medias; y (4) procedimientos para probar hipótesis sobre una media y comparar dos medias cuando las varianzas son desconocidas.
Muestreo no probabilistico
Este documento describe los diferentes tipos de muestreo no probabilístico. Estos incluyen el muestreo accidental, donde los sujetos son seleccionados al azar en un momento dado, y el muestreo intencional, donde el investigador selecciona deliberadamente los sujetos basados en criterios como el caso típico, crítico o por conveniencia. También se mencionan técnicas como bola de nieve, por criterio y por cuotas. El muestreo no probabilístico se caracteriza por que los elementos no tienen la misma probabilidad de ser sele
Distribución muestral de la media
DISTRIBUCION MUESTRAL DE LA MEDIA
Es la distribución de probabilidad de todas las posibles medias de las muestras de un determinado tamaño muestra de la población. EJERCICIOS DE APLICACION
Estimación por Intervalos
Presentación sobre los métodos para determinar intervalos de confianza para la media y la varianza en estadística.
EJEMPLOS DE CADA DISTRIBUCIÓN
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.
Distribución binomial
La distribución binomial describe experimentos con dos posibles resultados (éxito/fracaso) donde la probabilidad de éxito es constante. Se utiliza en situaciones como lanzar una moneda o dados múltiples veces. La distribución depende del número de pruebas, la probabilidad de éxito y se usa para calcular la probabilidad de obtener un cierto número de éxitos. Jacob Bernoulli introdujo este concepto y la función matemática para calcular las probabilidades.
DistribucióN De Poisson
Este documento describe la distribución de Poisson y cómo se usa para calcular la probabilidad de sucesos aleatorios discretos. Explica que la distribución de Poisson se aplica cuando los eventos son impredecibles, independientes y ocurren con baja frecuencia dentro de un intervalo de muestra grande. Proporciona ejemplos y fórmulas para calcular la probabilidad, promedio, varianza y desviación estándar usando esta distribución.
Distribuciones discretas/ ESTADISTICA GENERAL
Este documento resume tres distribuciones de probabilidad discretas: la distribución binomial, la hipergeométrica y la de Poisson. Explica que la distribución binomial modela experimentos con dos resultados posibles, la hipergeométrica experimentos de muestreo sin reposición de una población finita dividida en dos clases, y la de Poisson eventos aleatorios en el tiempo. Además, proporciona ejemplos y fórmulas para calcular probabilidades usando cada distribución.
ESTADISTICA - EJERCICIOS DE MUESTREO
Este documento presenta 6 ejercicios de estadística probabilística resueltos. Los ejercicios involucran conceptos como distribución normal, probabilidad, media poblacional, desviación estándar y tamaño de muestra. Se calculan probabilidades de que la media muestral se encuentre dentro de ciertos rangos, y se estiman parámetros poblacionales como la desviación estándar a partir de datos muestrales.
DISTRIBUCION MUESTRAL
Este documento describe la distribución normal y sus propiedades, incluyendo que tiene forma de campana, es simétrica, y todas sus medidas de tendencia central son idénticas. También explica cómo transformar datos a una distribución normal estandarizada, calcular probabilidades utilizando z-scores y puntajes t, y estimar intervalos de confianza para la media poblacional.
Capítulo 06, Distribuciones discretas de probabilidad
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Muestreo Aleatorio
Este documento describe diferentes métodos de muestreo aleatorio en bioestadística, incluyendo muestreo simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. El muestreo aleatorio implica seleccionar elementos de una población de manera aleatoria para que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegido. Los métodos varían en cómo se seleccionan los elementos iniciales y subsiguientes de la muestra.
Implicaciones Éticas de los Procesos Estadísticos
Este documento discute las implicaciones éticas de los procesos estadísticos. Explica la diferencia entre ética y moral, y presenta los valores éticos en Puerto Rico como la confiabilidad, bondad, justicia, civismo y respeto. También analiza cómo aplicar el pensamiento ético a los procesos estadísticos para evitar sesgos y daños, y destaca la importancia de los principios éticos como la transparencia y la responsabilidad. El objetivo general es comprender mejor cómo la ética guía el trabajo estadístico de man
Probabilidad e inferencia
Este documento introduce los conceptos básicos de probabilidad y estadística. Explica que la probabilidad estudia fenómenos aleatorios y cómo medir la probabilidad de que ocurran eventos específicos. Define términos clave como espacio muestral, eventos, eventos elementales y operaciones entre eventos. También discute cómo la probabilidad frecuencial se basa en la regularidad estadística y cómo las frecuencias relativas tienden a estabilizarse a medida que aumenta el número de observaciones.
Ejercicios resueltos de cálculo de probabilidades
El documento presenta 7 ejercicios de probabilidad y estadística. En el primer ejercicio, se pide describir el espacio muestral de 4 experimentos aleatorios como lanzar monedas y dados, sacar bolas de una urna, y el tiempo de lluvia en 3 días. Los ejercicios 2 al 7 calculan probabilidades de diferentes sucesos como sacar números primos o cuadrados de una urna, sacar cartas de una baraja, resultados de lanzar dados, y más.
Distribuciòn muestral de la media.
El documento describe las distribuciones muestrales de la media y las proporciones. Explica que la distribución muestral de la media describe todas las posibles medias de las muestras obtenidas de la población. Muestra un ejemplo numérico para calcular las medias muestrales. También explica que cuando la muestra es grande, la distribución muestral de la media se aproxima a una distribución normal según el teorema del límite central. Finalmente, define la distribución muestral de proporciones y cómo calcular su media y des
Estadistica
Este documento presenta una introducción a las distribuciones muestrales. Explica que cuando se toman muestras de una población y se calculan estadísticos como la media y la varianza de cada muestra, estos valores varían y siguen distribuciones de probabilidad específicas llamadas distribuciones muestrales. A través de un ejemplo, muestra cómo calcular la distribución muestral de la media para una población y describirla mediante su media, desviación estándar y forma.
Probabilidad
Este documento explica los conceptos clave de la probabilidad y su relación con la estadística. Define la probabilidad como la posibilidad cuantificada de que ocurra un suceso específico. Explica que la probabilidad se basa en el estudio de la combinatoria y es fundamental para la estadística. Además, detalla algunas características como que la probabilidad de un suceso es mayor o igual a cero y que la probabilidad de la unión de dos sucesos incompatibles es igual a la suma de sus probabilidades individuales.
Estadistica y probabilidad.
El documento habla sobre la probabilidad. Define la probabilidad como la posibilidad de que un evento ocurra entre varias posibilidades. Explica que la probabilidad de un evento seguro es 1 y la probabilidad de la unión de dos eventos incompatibles es la suma de sus probabilidades individuales. Finalmente, distingue que la probabilidad estudia las posibilidades de que algo ocurra conociendo las alternativas, mientras que la estadística pregunta cuáles son esas posibilidades basadas en los resultados de una muestra.
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- 1. UNIVERSIDAD “FERMIN TORO” FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES ESCUELA DE COMUNICACIÓN SOCIAL Alumna: Génesis Dos Santos CI:23575000
- 2. Introducción Mediante la siguiente presentación aprenderemos un poco sobre el concepto de la probabilidad y sus características más resaltantes, a través de la misma podremos deducir la relación entre probabilidad y estadística.
- 3. PROBABILIDAD Es un método mediante el cual se obtiene la frecuencia de un suceso determinado a través de un experimento aleatorio del que se conocen los posibles resultados. Características La probabilidad de que un suceso ocurra es mayor o igual que cero. La probabilidad del suceso seguro es uno. La probabilidad de un suceso imposible es cero .
- 4. Para calcular probabilidades se utiliza la siguiente fórmula: Probabilidad = Casos favorables / Casos posibles El resultado se multiplica por 100 para expresarlo en porcentaje. Calcular la probabilidad de que salga "un número entre 1 y 4 " al lanzar un dado: Casos favorables: 4 (sería válido cualquiera de los siguientes resultados "1, 2, 3, o 4") Casos posibles: 6 (puede salir "1, 2, 3, 4, 5 o 6") Probabilidad = (4 / 6 ) * 100 = 66,6 % Calculo de probabilidades
- 5. Conclusión Con esto podemos concluir que la probabilidad a través de la estadística es de gran importancia ya que por medio de ella podremos obtener resultados, sobre la ocurrencia de cualquier suceso incluso de nuestra vida diaria .