Seminario 8: Tipificación
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El documento resume los pasos para resolver cuatro problemas relacionados con una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ=5 y σ=2. Se determina la probabilidad de que X tome valores menores a 3, mayor a 7, y entre 3 y 7. También se determina un intervalo centrado en la media de 5 donde la probabilidad de que X pertenezca es 0.62.
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TAREA SEMINARIO 8
Este documento presenta cuatro ejercicios sobre la distribución normal. El primero calcula la probabilidad de valores menores a 3 como 15.87%. El segundo encuentra la probabilidad de valores mayores a 7 como también 15.87%. El tercero determina la probabilidad de valores entre 3 y 7 como 68.26%. El cuarto identifica el intervalo centrado en la media con probabilidad de 0.62 como entre 3.24 y 6.76.
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Metodos numericos-trabajo franchesco
Este documento discute métodos para calcular derivadas de datos que no están espaciados de manera uniforme. Explica que los métodos tradicionales como diferencias finitas y extrapolación de Richardson requieren datos igualmente espaciados. Luego introduce un método que ajusta un polinomio de Lagrange de segundo grado a grupos de tres puntos adyacentes, permitiendo estimar derivadas incluso cuando los puntos no están igualmente espaciados. Finalmente, presenta un ejemplo de cómo usar este método para calcular el flujo de calor en el suelo a partir de
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Distribuciones continuas de probabilidad
Este documento describe la distribución normal de probabilidad continua, que es una de las distribuciones más importantes en estadística. Explica que la distribución normal describe muchos fenómenos naturales y de medición, y define sus parámetros de media y desviación estándar. Además, proporciona ejemplos y fórmulas para calcular áreas bajo la curva normal y probabilidades asociadas a valores de una variable aleatoria normal.
7 distribucion normal
La distribución normal es la más importante en estadística debido a su frecuencia de aparición y sus aplicaciones teóricas. Fue descubierta de forma independiente por De Moivre, Laplace y Gauss en relación con la teoría de los errores de observación. Sus características principales son que tiene forma de campana, es simétrica respecto a su media y depende de dos parámetros: la media y la desviación típica.
Integracion numerica
Este documento presenta varios métodos de integración numérica como la regla del trapecio, la regla de Simpson y sus extensiones. Explica las fórmulas matemáticas detrás de cada método y provee ejemplos para ilustrar cómo aplicarlos al cálculo aproximado de integrales definidas.
Regla de simpson un tercio para segmentos multiples
La regla de Simpson 1/3 para segmentos múltiples se puede generalizar para un número par n de segmentos. La fórmula suma las ordenadas pares con peso 2 y las ordenadas impares con peso 4. El documento presenta un ejemplo numérico para evaluar una integral usando la regla de Simpson con n=4 y n=6 segmentos. El error se reduce a medida que aumenta el número de segmentos.
Aplicacion Libre 2. Metodos de Trapecio y Metodos de Simpson
Este documento presenta el cálculo del trabajo realizado por un cuerpo que se desplaza linealmente desde 1 hasta 2 metros con una fuerza variable dada por la función f(x)=10x/(x^0.5+1)^5. Usa la fórmula de Simpson 1/3 compuesta con 4 subdivisiones para aproximar la integral numéricamente y obtener un valor de 2,43191067688894 Joules. Compara este resultado con otros métodos numéricos mostrando que Simpson 1/3 es el más preciso dado la complejidad de la función.
Regla de Simpson tres octavos
Este documento describe la regla de Simpson 3/8, un método numérico para aproximar el área bajo una curva. Explica que usa un polinomio cúbico para conectar 4 puntos e integrar la función entre esos puntos. Proporciona la fórmula de Simpson 3/8 y un ejemplo completo de cómo calcular la integral de 1/x entre 2 y 7 usando este método.
Integracion numerica [doc]
Este documento describe diferentes reglas para la integración numérica, incluyendo la regla de los trapecios, la regla de Simpson (1/3) y la regla de Simpson (3/8). También presenta ejemplos de cómo usar estas reglas para estimar integrales definidas y calcular la longitud de un arco de curva, así como los valores de n y h necesarios para aproximar una integral con un error menor a un valor dado usando la regla de Simpson (1/3). Finalmente, introduce el método de integración de Romberg.
Distribucion de probabilidad normal
La distribución de probabilidad normal tiene una media, mediana y moda iguales localizadas en el pico de la curva. La curva normal decrece uniformemente en ambas direcciones desde el valor central y se acerca al eje x indefinidamente pero nunca lo toca. Esta distribución se puede usar para calcular probabilidades basadas en la media y desviación típica de variables aleatorias como la temperatura máxima.
Regla del trapecio
Este documento explica la regla del trapecio, un método para aproximar el valor de una integral definida. La regla aproxima el área bajo una curva como la suma de las áreas de trapecios formados por la función y los puntos de división del intervalo. Se describe la regla del trapecio simple y la regla del trapecio compuesta, la cual divide el intervalo en subintervalos para mejorar la aproximación. Finalmente, se muestra un ejemplo numérico de cómo aplicar la regla del trapecio compuesta para calcular el valor de una integral.
Simpson 1/3
El documento describe el método de Simpson 1/3, el cual se usa para hallar el valor aproximado del área bajo una curva definida. Explica que la fórmula de Simpson 1/3 requiere la función y el intervalo de evaluación, y luego detalla cómo aplicar la regla simple y compuesta de Simpson 1/3 para resolver integrales mediante la sustitución de valores en la fórmula correspondiente.
Asimetria y-curtosis
El documento habla sobre la curtosis y su medida a través del coeficiente de curtosis de Fischer. Explica que el coeficiente de curtosis compara la forma de una distribución con la distribución normal midiendo la cantidad de valores extremos. Una distribución es mesocúrtica si su coeficiente es 0, leptocúrtica si es positivo indicando que está más apuntada que la normal, y platicúrtica si es negativo significando que está menos apuntada que la normal.
Actividad transversal semana 8
El documento contiene información sobre diferentes distribuciones de probabilidad como la binomial, normal, Poisson. Explica las fórmulas y parámetros de cada distribución así como ejemplos para calcular probabilidades usando estas distribuciones.
Distribucion de probabilidad grafica de comportamiento aleatorio
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad, incluyendo distribuciones lineales, exponenciales, binomiales, logarítmicas y normales. Explica las funciones de densidad, valores esperados y varianzas de cada distribución. También describe las propiedades clave de la curva de distribución normal.
Intervalos de confianza
Un intervalo de confianza es un rango de valores que probablemente incluya el verdadero parámetro, como la media poblacional, con una probabilidad determinada como el 95%. Los intervalos de confianza permiten verificar hipótesis sobre parámetros poblacionales mediante la comparación del intervalo con el valor hipotético.
Seminario 8
Este documento presenta un ejercicio sobre una variable aleatoria continua X que sigue una distribución normal con parámetros μ = 5 y σ = 2. Se pide determinar la probabilidad de que X tome valores menores que 3, mayores que 7, y entre 3 y 7, así como también determinar un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0.62.
Distribución normal
1) El documento describe la distribución normal, que es una distribución de probabilidad continua simétrica que se aproxima a muchos fenómenos reales.
2) La distribución normal está completamente determinada por su media y desviación estándar y toma la forma de una curva en campana.
3) Algunas propiedades clave de la distribución normal incluyen que tiene una única moda en la media, es simétrica respecto a la media y el 95% de los valores caen dentro de dos desviaciones estándar de la media.
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La variable aleatoria X sigue una distribución normal con μ=5 y σ=2. 1) La probabilidad de que X sea menor que 3 es 15.87%. 2) La probabilidad de que X sea mayor que 7 es 15.87%. 3) La probabilidad de que X esté entre 3 y 7 es 68.26%. 4) El intervalo centrado en la media con probabilidad de 0.62 es de 3.34 a 6.78.
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Ejercicio seminario 8
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Distribucion normal de variables
1. La probabilidad de que la variable aleatoria X tome valores menores a 3 es del 15,87%.
2. El porcentaje del área de la curva cuando X toma valores mayores a 7 es 15,87%.
3. La probabilidad de que X tome valores entre 3 y 7 es del 68,26%.
Distribucion normal de variables
1. La probabilidad de que la variable aleatoria X tome valores menores a 3 es del 15,87%.
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El tratamiento incluye limpieza, aplicación de antisépticos y vendajes, y en algunos casos, suturas. Es crucial vigilar las heridas para prevenir infecciones y asegurar una curación adecuada.
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¿Qué es?
El VIH es un virus que ataca el sistema inmunitario del cuerpo humano, debilitándolo y dejándolo vulnerable a otras infecciones y enfermedades.
Se transmite a través de fluidos corporales como sangre, semen, secreciones vaginales y leche materna.
A medida que avanza, el VIH puede desarrollarse en SIDA, una etapa avanzada de la infección donde el sistema inmunitario está severamente comprometido.
Estadísticas
Más de 38 millones de personas viven con VIH en todo el mundo, según datos de la ONU.
Las tasas de infección varían según la región y el grupo demográfico, con una prevalencia más alta en África subsahariana.
Modos de Transmisión
El VIH se transmite principalmente a través de relaciones sexuales sin protección, compartir agujas contaminadas y de madre a hijo durante el parto o la lactancia.
No se transmite por contacto casual como estrechar la mano o compartir utensilios.
Prevención y Tratamiento
La prevención incluye el uso de preservativos durante las relaciones sexuales, evitar compartir agujas y acceder a la profilaxis preexposición (PrEP) para aquellos con mayor riesgo.
El tratamiento del VIH implica el uso de terapia antirretroviral (TAR), que ayuda a controlar la replicación viral y permite que las personas con VIH vivan vidas más largas y saludables
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- 1. SEMINARIO 8 Salka Al-la Alamín 1º Enfermería (Valme)
- 2. Si X es una Variable Aleatoria Continua que sigue una distribución Normal definida por los parámetros μ = 5 y σ = 2, determinar: 1. Determinar la probabilidad de que X tome valores menores a 3‐ 2. Determinar el porcentaje del área de la curva cuando X toma valores mayores a 7‐ 3. Determinar la probabilidad de que X tome valores entre 3 y 7‐ 4. Determinar un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0,62.
- 3. 1. Determinar la probabilidad de que X tome valores menores a 3‐ Z=x-µ/σ ; Z=3-5/2=-1 ● P(x<3)= 0,1587= 15,87% 2. Determinar el porcentaje del área de la curva cuando X toma valores mayores a 7.‐ Z=x-µ/σ; Z=7-5/2= 1 ● P(x<7)=0,8413=84,13% ● El porcentaje del área total de la curva es 1 si a este valor le restamos 0,8413 (área cuando X=7) obtenemos el área de la curva cuando X toma valores mayores a 7. 1-0,8413=0,1587= 15,87%
- 4. 1. Determinar la probabilidad de que X tome valores menores a 3‐ Z=x-µ/σ ; Z=3-5/2=-1 ● P(x<3)= 0,1587= 15,87% 2. Determinar el porcentaje del área de la curva cuando X toma valores mayores a 7.‐ Z=x-µ/σ; Z=7-5/2= 1 ● P(x<7)=0,8413=84,13% ● El porcentaje del área total de la curva es 1 si a este valor le restamos 0,8413 (área cuando X=7) obtenemos el área de la curva cuando X toma valores mayores a 7. 1-0,8413=0,1587= 15,87%
- 5. 3. Determinar la probabilidad de que X tome valores entre 3 y 7‐ Z=x-µ/σ ; Z=3-5/2=-1 ● P(x<3)= 0,1587= 15,87% Z=x-µ/σ; Z=7-5/2= 1 ● P(x<7)=0,8413=84,13% P(X<3x<7)=0,8413-0,1587=0,6826 es la probabilidad de que X tome valores entre 3 y 7.
- 6. 4. Determinar un intervalo centrado en la media tal que la probabilidad de que X pertenezca a ese intervalo sea 0,62. P(x<1)=0,19, vemos en la tabla el valor de Z que corresponde, que en este caso es -0,88. -0,88=x1-5/2; x1=3,34 P(x<2)=0,81, miramos que valor de Z corresponde (z=0,88) 0,88=x2-5/2; x2=6,78