Hacemostesis.cl ofrece servicios de elaboración de tesis y proyectos de grado en todos los niveles y áreas a clientes en Chile y países de habla hispana. El sitio también proporciona ejemplos de temas potenciales de tesis en estadística.
El documento presenta definiciones y ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como la regla de Laplace, teorema de Bayes, distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, geométrica, binomial negativa e hipergeométrica. Explica conceptos clave como espacio muestral, probabilidad condicional, independencia estadística y cómo aplicar fórmulas matemáticas para calcular probabilidades en diferentes escenarios.
Este documento contiene información sobre ejercicios de estadística inferencial de un capítulo sobre distribuciones normales. Incluye 4 ejercicios resueltos sobre temas como distribuciones normales estándar, aplicaciones de distribuciones normales, distribuciones muestrales y estimadores, y el teorema del límite central. El documento proporciona contexto estadístico y soluciones a los ejercicios planteados como parte de una tarea universitaria de estadística inferencial.
Este documento describe los conceptos de asimetría y curtosis. Explica que la asimetría mide si una distribución es simétrica o no, y cómo se puede cuantificar usando el índice de asimetría de Pearson o de Fisher. También define la curtosis como una medida del apuntamiento de una distribución en comparación con una distribución normal, y presenta un índice de curtosis para medir si una distribución es más o menos apuntada que la normal. Además, advierte que los valores atípicos pueden afectar
Este documento describe varias distribuciones estadísticas como la distribución de Fisher, la distribución t de Student y la distribución chi-cuadrada. Explica sus características, cómo se usan sus tablas y algunos ejemplos de aplicaciones como comparar varianzas, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.
Este documento trata sobre la teoría de Bayes en la toma de decisiones bajo incertidumbre. Explica conceptos como probabilidad a priori, probabilidad a posteriori, y el teorema de Bayes. También presenta un ejemplo numérico para ilustrar cómo se pueden calcular las probabilidades a posteriori a partir de las probabilidades a priori usando el teorema de Bayes luego de realizar una experimentación.
El documento presenta información sobre distribución de frecuencias y tablas de frecuencias, incluyendo conceptos como intervalos de clase, frecuencia absoluta y relativa, y cómo calcular la media, mediana y moda a partir de una tabla de frecuencias. También explica cómo calcular la media aritmética usando el método abreviado o directo, y cómo determinar la mediana a partir de una tabla de frecuencias organizando los datos y aplicando una fórmula.
Este documento presenta 17 ejercicios de estadística sobre distribuciones muestrales. Los ejercicios cubren conceptos como distribución muestral, error estándar, teorema del límite central y probabilidades asociadas a diferentes distribuciones y tamaños de muestra. Los ejercicios piden calcular valores estadísticos e interpretar resultados para diferentes conjuntos de datos.
El documento presenta definiciones y ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como la regla de Laplace, teorema de Bayes, distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, geométrica, binomial negativa e hipergeométrica. Explica conceptos clave como espacio muestral, probabilidad condicional, independencia estadística y cómo aplicar fórmulas matemáticas para calcular probabilidades en diferentes escenarios.
Este documento contiene información sobre ejercicios de estadística inferencial de un capítulo sobre distribuciones normales. Incluye 4 ejercicios resueltos sobre temas como distribuciones normales estándar, aplicaciones de distribuciones normales, distribuciones muestrales y estimadores, y el teorema del límite central. El documento proporciona contexto estadístico y soluciones a los ejercicios planteados como parte de una tarea universitaria de estadística inferencial.
Este documento describe los conceptos de asimetría y curtosis. Explica que la asimetría mide si una distribución es simétrica o no, y cómo se puede cuantificar usando el índice de asimetría de Pearson o de Fisher. También define la curtosis como una medida del apuntamiento de una distribución en comparación con una distribución normal, y presenta un índice de curtosis para medir si una distribución es más o menos apuntada que la normal. Además, advierte que los valores atípicos pueden afectar
Este documento describe varias distribuciones estadísticas como la distribución de Fisher, la distribución t de Student y la distribución chi-cuadrada. Explica sus características, cómo se usan sus tablas y algunos ejemplos de aplicaciones como comparar varianzas, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.
Este documento trata sobre la teoría de Bayes en la toma de decisiones bajo incertidumbre. Explica conceptos como probabilidad a priori, probabilidad a posteriori, y el teorema de Bayes. También presenta un ejemplo numérico para ilustrar cómo se pueden calcular las probabilidades a posteriori a partir de las probabilidades a priori usando el teorema de Bayes luego de realizar una experimentación.
El documento presenta información sobre distribución de frecuencias y tablas de frecuencias, incluyendo conceptos como intervalos de clase, frecuencia absoluta y relativa, y cómo calcular la media, mediana y moda a partir de una tabla de frecuencias. También explica cómo calcular la media aritmética usando el método abreviado o directo, y cómo determinar la mediana a partir de una tabla de frecuencias organizando los datos y aplicando una fórmula.
Este documento presenta 17 ejercicios de estadística sobre distribuciones muestrales. Los ejercicios cubren conceptos como distribución muestral, error estándar, teorema del límite central y probabilidades asociadas a diferentes distribuciones y tamaños de muestra. Los ejercicios piden calcular valores estadísticos e interpretar resultados para diferentes conjuntos de datos.
La desviación estándar es una medida de dispersión de los datos alrededor de la media o mediana. Mide cuánto se desvían los datos del promedio general. Se calcula como la raíz cuadrada de la media de los cuadrados de las desviaciones de cada valor con respecto a la media. Cuanto más pequeña es la desviación estándar, mayor es la concentración de datos cerca de la media. Junto con la media, ayuda a determinar los límites dentro de los cuales se encuentran la mayoría de los datos.
Su nombre se debe a Siméon Denis Poisson (1781-1840)
La distribución de Poisson describe la probabilidad, como un acontecimiento fortuito ocurrido en un tiempo o intervalo de tiempo bajo las condiciones que la probabilidad de un acontecimiento ocurre es muy pequeña, pero el número de intentos es muy grande, entonces el evento actual ocurre algunas veces.
Este documento presenta conceptos estadísticos y de teoría de probabilidades como la distribución normal, la esperanza matemática, la desviación estándar, las variables aleatorias y su distribución de probabilidad. También explica la teoría de Bayes y cómo calcular la probabilidad condicional a través de un ejemplo numérico.
El documento presenta conceptos sobre distribución de frecuencias, incluyendo datos brutos, ordenaciones, intervalos de clase, límites de clase, fronteras de clase, amplitud de clase, marca de clase y reglas para formar una distribución. Luego presenta dos actividades que involucran el análisis de tablas de distribución de frecuencias de calificaciones de estudiantes y salarios semanales de empleados.
Este documento describe la familia exponencial y su utilidad para obtener estadísticos suficientes. La familia exponencial permite expresar la función de densidad de probabilidad de una muestra de forma que facilite el cálculo de un estadístico suficiente de dimensión k para el parámetro poblacional. Se proveen ejemplos como la distribución exponencial, Poisson, normal y beta. Pertenecer a la familia exponencial garantiza que el estadístico sea insesgado, eficiente y suficiente, incluyendo el caso de mín
El documento explica cómo crear tablas cruzadas dinámicas a partir de una tabla de ventas que incluye el tipo de prenda, color y cantidad vendida. Se genera una tabla temporal con los colores únicos y se construye dinámicamente un query SQL que totaliza las cantidades por prenda y color para crear la tabla cruzada deseada sin conocer previamente las dimensiones.
Este documento presenta un ejemplo de aplicación del Teorema de Bayes. Describe una situación en la que un médico descubre las tasas de emergencias y aparente descuido en diferentes departamentos de una empresa. Luego aplica el Teorema de Bayes para calcular las probabilidades condicionales de que un caso de aparente descuido provenga de cada departamento.
Probabilidad Básica. Guía de estudio- versión 2017Zoraida Pérez S.
Este documento es una guía de estudio sobre probabilidad de la Universidad Nacional Experimental de Guayana. Explica conceptos básicos como experimento aleatorio, resultado, evento y espacio muestral. Luego presenta tres enfoques para asignar probabilidades: clásico, de frecuencia relativa y subjetivo. Finalmente, incluye ejemplos y ejercicios para practicar los conceptos.
Este documento presenta un tema sobre probabilidad que incluye seis secciones: 1) introducción a experimentos aleatorios y sucesos, 2) concepto de probabilidad, 3) asignación de probabilidades, 4) probabilidad condicionada, 5) independencia de sucesos, y 6) teorema de Bayes. Explica conceptos como espacio muestral, sucesos, operaciones con sucesos, propiedades de la probabilidad, equiprobabilidad, y métodos para calcular probabilidades condicionadas y aplicar el teorema de Bayes.
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.
1) El documento explica conceptos clave para determinar el tamaño de la muestra como nivel de significación, valor P, valor de error e, y desviación estándar. Luego presenta fórmulas para calcular el tamaño de muestra según si la variable es cualitativa o cuantitativa, y la población es finita o infinita.
2) Se muestran 3 ejemplos resueltos para calcular el tamaño de muestra requerido con diferentes datos proporcionados.
3) El último ejemplo determina que el grado de conf
Probabilidad clásica, de frecuencia relativa y subjetivaRuben Veraa
Este documento describe tres enfoques para calcular la probabilidad: la probabilidad clásica, la probabilidad de frecuencia relativa y la probabilidad subjetiva. La probabilidad clásica se calcula como la razón entre el número de casos favorables y el número total de casos posibles. La probabilidad de frecuencia relativa se basa en repetir un experimento múltiples veces y calcular la frecuencia con la que ocurre un evento. La probabilidad subjetiva representa el grado de creencia de un individuo en la ocurrencia de un evento basado en la evidencia disponible.
Este documento presenta información sobre un proyecto de estadística realizado por 5 estudiantes de la Facultad de Ciencias Administrativas de la Universidad de Guayaquil bajo la supervisión del profesor Luis Fajardo. Incluye una breve historia de Thomas Bayes y el teorema de Bayes, así como ejemplos y ejercicios de probabilidad aplicando el teorema de Bayes.
Este documento presenta varios ejemplos de aplicaciones de distribuciones de probabilidad como la binomial, Poisson y normal. Explica cómo calcular la probabilidad de eventos usando estas distribuciones y las fórmulas asociadas. También muestra cómo aproximar la binomial con la normal para calcular probabilidades.
El documento analiza el poder empresarial en Ecuador. Señala que la economía ecuatoriana depende en gran medida de las exportaciones de productos primarios y existe poca diversificación productiva. Discute las ventajas e inconvenientes del poder empresarial y su relación con el Estado y la sociedad. Concluye resaltando la necesidad de una evaluación del contexto económico actual que considere el poder de las empresas, el Estado y la sociedad civil.
Descripción de los estadísticos de prueba para diferentes casos de hipótesis en una y dos poblaciones. Para casos de varianzas conocidas y casos de varianzas desconocidas. Para casos de muestra dependientes y muestras independientes.
Este documento contiene una lista de más de 50 posibles temas y títulos para tesis de enfermería. Los temas incluyen el manejo de condiciones como asma, diabetes y cáncer, así como factores relacionados con la atención de pacientes, como la prevención de caídas, el apoyo posparto y la lactancia materna. También cubren temas como la espiritualidad, el estrés ocupacional, la salud mental y el apoyo social.
La desviación estándar es una medida de dispersión de los datos alrededor de la media o mediana. Mide cuánto se desvían los datos del promedio general. Se calcula como la raíz cuadrada de la media de los cuadrados de las desviaciones de cada valor con respecto a la media. Cuanto más pequeña es la desviación estándar, mayor es la concentración de datos cerca de la media. Junto con la media, ayuda a determinar los límites dentro de los cuales se encuentran la mayoría de los datos.
Su nombre se debe a Siméon Denis Poisson (1781-1840)
La distribución de Poisson describe la probabilidad, como un acontecimiento fortuito ocurrido en un tiempo o intervalo de tiempo bajo las condiciones que la probabilidad de un acontecimiento ocurre es muy pequeña, pero el número de intentos es muy grande, entonces el evento actual ocurre algunas veces.
Este documento presenta conceptos estadísticos y de teoría de probabilidades como la distribución normal, la esperanza matemática, la desviación estándar, las variables aleatorias y su distribución de probabilidad. También explica la teoría de Bayes y cómo calcular la probabilidad condicional a través de un ejemplo numérico.
El documento presenta conceptos sobre distribución de frecuencias, incluyendo datos brutos, ordenaciones, intervalos de clase, límites de clase, fronteras de clase, amplitud de clase, marca de clase y reglas para formar una distribución. Luego presenta dos actividades que involucran el análisis de tablas de distribución de frecuencias de calificaciones de estudiantes y salarios semanales de empleados.
Este documento describe la familia exponencial y su utilidad para obtener estadísticos suficientes. La familia exponencial permite expresar la función de densidad de probabilidad de una muestra de forma que facilite el cálculo de un estadístico suficiente de dimensión k para el parámetro poblacional. Se proveen ejemplos como la distribución exponencial, Poisson, normal y beta. Pertenecer a la familia exponencial garantiza que el estadístico sea insesgado, eficiente y suficiente, incluyendo el caso de mín
El documento explica cómo crear tablas cruzadas dinámicas a partir de una tabla de ventas que incluye el tipo de prenda, color y cantidad vendida. Se genera una tabla temporal con los colores únicos y se construye dinámicamente un query SQL que totaliza las cantidades por prenda y color para crear la tabla cruzada deseada sin conocer previamente las dimensiones.
Este documento presenta un ejemplo de aplicación del Teorema de Bayes. Describe una situación en la que un médico descubre las tasas de emergencias y aparente descuido en diferentes departamentos de una empresa. Luego aplica el Teorema de Bayes para calcular las probabilidades condicionales de que un caso de aparente descuido provenga de cada departamento.
Probabilidad Básica. Guía de estudio- versión 2017Zoraida Pérez S.
Este documento es una guía de estudio sobre probabilidad de la Universidad Nacional Experimental de Guayana. Explica conceptos básicos como experimento aleatorio, resultado, evento y espacio muestral. Luego presenta tres enfoques para asignar probabilidades: clásico, de frecuencia relativa y subjetivo. Finalmente, incluye ejemplos y ejercicios para practicar los conceptos.
Este documento presenta un tema sobre probabilidad que incluye seis secciones: 1) introducción a experimentos aleatorios y sucesos, 2) concepto de probabilidad, 3) asignación de probabilidades, 4) probabilidad condicionada, 5) independencia de sucesos, y 6) teorema de Bayes. Explica conceptos como espacio muestral, sucesos, operaciones con sucesos, propiedades de la probabilidad, equiprobabilidad, y métodos para calcular probabilidades condicionadas y aplicar el teorema de Bayes.
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.
1) El documento explica conceptos clave para determinar el tamaño de la muestra como nivel de significación, valor P, valor de error e, y desviación estándar. Luego presenta fórmulas para calcular el tamaño de muestra según si la variable es cualitativa o cuantitativa, y la población es finita o infinita.
2) Se muestran 3 ejemplos resueltos para calcular el tamaño de muestra requerido con diferentes datos proporcionados.
3) El último ejemplo determina que el grado de conf
Probabilidad clásica, de frecuencia relativa y subjetivaRuben Veraa
Este documento describe tres enfoques para calcular la probabilidad: la probabilidad clásica, la probabilidad de frecuencia relativa y la probabilidad subjetiva. La probabilidad clásica se calcula como la razón entre el número de casos favorables y el número total de casos posibles. La probabilidad de frecuencia relativa se basa en repetir un experimento múltiples veces y calcular la frecuencia con la que ocurre un evento. La probabilidad subjetiva representa el grado de creencia de un individuo en la ocurrencia de un evento basado en la evidencia disponible.
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Este documento presenta varios ejemplos de aplicaciones de distribuciones de probabilidad como la binomial, Poisson y normal. Explica cómo calcular la probabilidad de eventos usando estas distribuciones y las fórmulas asociadas. También muestra cómo aproximar la binomial con la normal para calcular probabilidades.
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Descripción de los estadísticos de prueba para diferentes casos de hipótesis en una y dos poblaciones. Para casos de varianzas conocidas y casos de varianzas desconocidas. Para casos de muestra dependientes y muestras independientes.
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Ejemplos para tesis de diseño multimedia bastiano10
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Ejemplos para tesis de diseño de ambientes bastiano10
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Ejemplos para tesis de diseño de interiores bastiano10
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ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
Lecciones 10 Esc. Sabática. El espiritismo desenmascarado docx
Temas para tesis de estadistica
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Títulosde ejemplosde ideas para temas de tesisenproyectosde grado enestadística