Probabilidades
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El documento presenta conceptos básicos sobre probabilidad, incluyendo definiciones de probabilidad, experimentos aleatorios, espacio muestral, eventos, cálculo de probabilidades, álgebra de sucesos y probabilidad condicional. Explica cómo calcular la probabilidad de ocurrencia de diferentes eventos mediante el uso de fórmulas como el número de casos favorables sobre el número total de casos posibles. Incluye ejemplos para ilustrar los conceptos.
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Distribución de la probabilidad
El documento describe varias distribuciones de probabilidad, incluyendo distribuciones discretas como la binomial, de Poisson, geométrica e hipergeométrica, y distribuciones continuas como la normal, exponencial, t de Student y Gamma. También explica las características de las distribuciones binomial y de Poisson, así como la distribución de Bernoulli.
Modelos probabilidades
El documento presenta los conceptos básicos de las variables aleatorias y los modelos probabilísticos. Explica las funciones de probabilidad, densidad y distribución para variables discretas y continuas. Describe las distribuciones de Bernoulli, binomial, normal y Poisson, así como sus propiedades y usos. Finalmente, introduce las distribuciones asociadas a la normal como la chi cuadrada, t de Student y F de Snedecor.
Presentación Distribución de Probabilidad
Este documento presenta diferentes distribuciones de probabilidad incluidas en el módulo de "Cálculo de probabilidades". Describe distribuciones discretas como la uniforme discreta, binomial y geométrica, así como distribuciones continuas como la normal, uniforme, exponencial, gamma y logística. Explica conceptos básicos como la función de distribución de probabilidad y los parámetros asociados a cada distribución.
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
Clase10 Endogeneidad y estimación por variables instrumentales
Tratamiento, variables instrumentales, Validez del instrumento, Varianza del estimador VI, Mínimo cuadrado en 2 etapas
(MC2E), Prueba de endogeneidad de Hausman
DISTRIBUCION DE PROBABILIDADES. Estadistica
Este documento presenta información sobre distribuciones de probabilidad. Explica conceptos como variable aleatoria, función de densidad de probabilidad para variables continuas, y distribuciones como la binomial y la hipergeométrica. También cubre el cálculo de media y varianza para distribuciones de probabilidad y proporciona ejemplos ilustrativos.
Osmel sebastian lara tapia espacio muestral
El documento define el espacio muestral como el conjunto de todos los posibles resultados de un experimento aleatorio. Se dan ejemplos como el lanzamiento de dos monedas o un dado. Los espacios muestrales pueden ser discretos o continuos dependiendo de si los elementos resultan de hacer conteos o mediciones. También se define un evento o suceso como cualquier subconjunto del espacio muestral que representa uno o más resultados posibles del experimento.
Estimación y estimadores
Este documento define estimación y estimadores. Explica que los estimadores son valores estadísticos muestrales que permiten estimar parámetros poblacionales desconocidos. Discuten dos tipos de estimaciones: estimación puntual, que es un solo número, y estimación de intervalo, que es un rango de valores. También cubre cálculos de estimación puntual y de intervalo, e introduce conceptos como intervalo de confianza.
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Estadistica soluciones
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Pruebas de Hipótesis para dos medias y proporciones.estadistica
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Guia de estadistica
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Prueba de hipotesis y intervalos de confianza
El documento explica los pasos para realizar una prueba de hipótesis estadística, incluyendo definir la hipótesis nula y alternativa, elegir un nivel de significancia, calcular un estadístico de prueba, establecer una regla de decisión, y tomar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula. También describe las distribuciones Z y t que se usan para las pruebas paramétricas y cómo estimar parámetros poblacionales mediante intervalos de confianza.
Intervalos de confianza-1
La inferencia estadística comprende métodos para obtener conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Incluye estimación de parámetros como la media y pruebas de hipótesis. Los estimadores deben ser insesgados, consistentes y eficientes. Los intervalos de confianza miden la precisión de los estimadores con un grado de confianza.
Clase2 El modelo de regresión simple
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La distribución de probabilidad normal
El documento trata sobre distribuciones de probabilidad, en particular la distribución normal. Explica que una distribución de probabilidad proporciona el rango de valores posibles de un experimento y sus probabilidades asociadas. Describe las características de una distribución normal como su forma de campana y simetría, y cómo se puede convertir a una distribución normal estándar. También cubre el cálculo del valor z para encontrar áreas bajo la curva y realiza ejemplos numéricos.
Contraste de hipotesis1 tema de clase
1) El documento habla sobre inferencia estadística, específicamente sobre estimación puntual de parámetros, estimadores puntuales, y pruebas de hipótesis.
2) Explica cómo se formulan las hipótesis nula y alternativa, y los pasos para realizar pruebas de hipótesis como seleccionar el nivel de significancia y calcular estadísticos de prueba.
3) Proporciona ejemplos numéricos de cómo realizar pruebas de hipótesis para comparar medias usando z y t de Student
Cuadro comparativo distribución binomial y poisson
Este documento compara las distribuciones de Poisson y binomial. La distribución de Poisson se aplica a experimentos con un gran número de pruebas independientes y una probabilidad pequeña de éxito en cada prueba. La distribución binomial se aplica a experimentos con un número fijo de pruebas independientes y una probabilidad constante de éxito en cada prueba. El documento proporciona ejemplos de cómo modelar el número de eventos como variables aleatorias de Poisson o binomial y cita referencias sobre estos temas.
Estadistica 28
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PRUEBAS DE HIPÓTESIS
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Prueba de hipotesis 2018 final
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Sentencia ejercicio nº 9 cotizacion
Este documento resume una sentencia del Tribunal Supremo sobre un caso de convenio especial para la jubilación. Se presenta un recurso de casación para la unificación de doctrina al considerar que la sentencia contradice otra sentencia previa de un tribunal superior. El Tribunal Supremo admite el recurso y traslada el caso a las partes para que presenten sus alegaciones.
Manuel
Un hombre llamado Manuel intentó engañar una computadora avanzada en el aeropuerto que identificaba a los pasajeros cambiando su apariencia, afeitándose el bigote y vistiéndose como mujer, pero la computadora aún lo reconoció y señaló que perdió su vuelo debido a sus intentos de engañarla.
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Este documento presenta 20 ejercicios de probabilidad con sus respectivas soluciones. Los ejercicios cubren temas como probabilidad simple, probabilidad condicional, eventos mutuamente excluyentes y probabilidad con y sin reemplazamiento. El documento fue preparado por la alumna Lucía Regalado Montenegro para su curso de Estadística II dictado por el profesor Ing. Francisco Bahamonde en la Carrera de Contabilidad y Auditoría de la Facultad de Ciencias Administrativas de la Universidad Central del Ecuador.
Introducción a las Probabilidades ccesa007
Este documento introduce conceptos básicos de probabilidad como fenómenos aleatorios vs deterministas, experimentos aleatorios, espacio muestral, sucesos, probabilidad, entre otros. Explica que la probabilidad mide la frecuencia de ocurrencia de un evento o conjunto de eventos al realizar un experimento aleatorio.
Tema14 2 probabilidad
Este documento presenta varios ejemplos y ejercicios sobre probabilidad y experimentos aleatorios. Incluye la clasificación de experimentos como deterministas o de azar, así como cálculos de probabilidades para lanzar dados, monedas y extraer bolas de urnas. Resuelve problemas como hallar la probabilidad de obtener determinados resultados y construir diagramas para ilustrar experimentos compuestos que involucran múltiples lanzamientos o extracciones.
Probabilidades 5º
Este documento presenta los conceptos básicos de la teoría de probabilidad, incluyendo espacio muestral, eventos, definición de probabilidad, sucesos compatibles e incompatibles, probabilidad condicionada y el teorema de Bayes. Explica estos conceptos a través de varios ejemplos como lanzar monedas y dados.
Trabajo de bayes [principal]
Este documento describe varias reglas de probabilidad, incluyendo la regla de multiplicación, eventos dependientes e independientes, y la regla de Bayes. La regla de multiplicación establece que la probabilidad de varios eventos independientes es el producto de sus probabilidades individuales. La regla de Bayes calcula probabilidades condicionales, como la probabilidad de que un evento ocurra dado que otro evento ocurrió. El documento proporciona ejemplos para ilustrar cada concepto.
Probabilidad1
Este documento introduce el concepto de probabilidad y estadística. Explica que la probabilidad estudia fenómenos aleatorios cuyos resultados no son predecibles. Define conceptos clave como espacio muestral, eventos, eventos elementales y compuestos. También describe operaciones básicas con eventos como unión, intersección y diferencia. El objetivo es entender claramente el contexto de la probabilidad y cómo se utiliza para hacer inferencias estadísticas.
Introduccion a la Probabilidad.pptx
Este documento introduce conceptos básicos de probabilidad. Define probabilidad, experimentos aleatorios y espacio muestral. Explica los conceptos de eventos, incluyendo intersección, unión y complemento de eventos. También cubre reglas para contar puntos muestrales y permutaciones.
Probabilidad Antecedentes
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. También define conceptos clave como espacio muestral, eventos elementales y compuestos, y operaciones entre eventos como unión, intersección y diferencia. El objetivo es entender claramente el contexto de la probabilidad y cómo utilizarla para hacer inferencias.
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