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Unidad1
Modelosanalíticos defenómenos aleatorios
 Media: comúnmente conocida como promedio, la media es igual a las
sumade todos los datos entre el numero de datos que son.
 Varianza: es la suma de cada dato menos lamedia al cuadrado entre el
numero de datos. Dicho de otra manera es el cuadrado de la desviación
estándar.
 Desviación estándar: esla raíz cuadrada de la varianza.
 Datos agrupados(n>25)
Los 3 conceptos mencionados anteriormente se pueden aplicar de manera
muestral o para conjuntos de datos agrupados. Explicando este último, escuando
por lo general hacemos las tablas y manejamos lo datos dentro deciertos rangos.
Intervalo o
clase
Limites
Inf sup
Marca de
clase
Frecuencia M*f ..........
Rango=Dmayor - Dmenor
Anchodeintervalo=Rango/No.intervalos
Frecuencia: son todos los datos que entran en cierto intervalo.
Marcadeclase: eslasumadelosdoslímitesentre 2.
 Factorial: se define como la multiplicación de números de manera
descendente hastallegar a n. (n!)
 Análisis combinatorio (técnicas de conteo)
En el análisis se pueden utilizar:
Permutaciones (nPr): se utilizan cuando el orden importa.
Combinaciones (nCr): se utilizan cuando el orden no importa.
Nota:n>r
Ejercicios:
1. ¿En cuántas formas diferentes pueden sacarse cuatro cartas (a la vez) de un
paquete de 52 cartas? (sin importar el orden)
52C4= 52!/(52-4)! =270,725 formas
2. ¿De cuántas formas distintas pueden sentarse ocho personas en una fila de
butacas? (importa elorden)
8P8=8!/(8-8)!=40,320formas
 Probabilidades
Para calcular la probabilidad de cierto suceso(A) se debe tener en cuenta las
maneras diferentes en que puede ocurrir sin restricciones (n) y (x) el numero de
formasenlasquepuedeocurrir.
x<n P(A)= x/n
Ejercicios:
En una clase hay 10 alumnas rubias, 20 morenas, cinco alumnos rubios y 10
morenos. Un día asisten 45 alumnos, encontrar la probabilidad de que un
alumno:
1 Seahombre. 2Sea mujer morena.
Una urna tiene ocho bolas rojas, 5 amarilla y siete verdes. Si se extrae una bola al
azar calcular la probabilidadde:
1Sea roja.
2Nosearoja.
Referencias:
http://www.iqcelaya.itc.mx/~roosph/pye/u3/eu3ej3.pdf
http://www.ditutor.com/combinatoria/permutaciones.html
http://www.vitutor.com/pro/2/b_4.html
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Tipo de
distribución
Formula Cuando se
aplica
Media Desviación
estándar
Binomial
n es el número de
pruebas. (Total de veces
que se repite el
experimento).
k es el número de éxitos.
(Las veces que puede
ocurrir el resultado de
interés, suele ser x)
p es la probabilidad de
éxito.
q es la probabilidad de
fracaso.
Se aplica cuando
hay dos posibles
resultados en un
experimento
además de que los
resultados son
independientes.
También la
probabilidad de
éxito permanece
constante y cuando
hay extracción de
elementos se debe
realizar con
reemplazo.
Poisson
u es la media aritmética
del número de
ocurrencias en un
intervalo específico de
tiempo
e es la constante 2.71828
x es el número de
ocurrencias.
Es una distribución de
probabilidad discreta
que se aplica a las
ocurrencias de algún
suceso durante un
intervalo específico.
Normal Es comúnmente
utilizada, sin
embargo una de sus
principales
características es
que se aplica
cuando se tratad e
variables continuas.
La media de
una variable
aleatoria
normal
puede tener
cualquier
valor.
La varianza
puede tomar
cualquier valor
positivo.
Referencias:
http://www.vitutor.net/1/54.html
http://www.sites.upiicsa.ipn.mx/polilibros/portal/Polilibros/P_terminados/Pro
babilidad/doc/Unidad%202/2.7.htm
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Unidad 1

  • 1. Unidad1 Modelosanalíticos defenómenos aleatorios  Media: comúnmente conocida como promedio, la media es igual a las sumade todos los datos entre el numero de datos que son.  Varianza: es la suma de cada dato menos lamedia al cuadrado entre el numero de datos. Dicho de otra manera es el cuadrado de la desviación estándar.  Desviación estándar: esla raíz cuadrada de la varianza.  Datos agrupados(n>25) Los 3 conceptos mencionados anteriormente se pueden aplicar de manera muestral o para conjuntos de datos agrupados. Explicando este último, escuando por lo general hacemos las tablas y manejamos lo datos dentro deciertos rangos. Intervalo o clase Limites Inf sup Marca de clase Frecuencia M*f .......... Rango=Dmayor - Dmenor Anchodeintervalo=Rango/No.intervalos Frecuencia: son todos los datos que entran en cierto intervalo. Marcadeclase: eslasumadelosdoslímitesentre 2.  Factorial: se define como la multiplicación de números de manera descendente hastallegar a n. (n!)  Análisis combinatorio (técnicas de conteo) En el análisis se pueden utilizar: Permutaciones (nPr): se utilizan cuando el orden importa. Combinaciones (nCr): se utilizan cuando el orden no importa. Nota:n>r
  • 2. Ejercicios: 1. ¿En cuántas formas diferentes pueden sacarse cuatro cartas (a la vez) de un paquete de 52 cartas? (sin importar el orden) 52C4= 52!/(52-4)! =270,725 formas 2. ¿De cuántas formas distintas pueden sentarse ocho personas en una fila de butacas? (importa elorden) 8P8=8!/(8-8)!=40,320formas  Probabilidades Para calcular la probabilidad de cierto suceso(A) se debe tener en cuenta las maneras diferentes en que puede ocurrir sin restricciones (n) y (x) el numero de formasenlasquepuedeocurrir. x<n P(A)= x/n Ejercicios: En una clase hay 10 alumnas rubias, 20 morenas, cinco alumnos rubios y 10 morenos. Un día asisten 45 alumnos, encontrar la probabilidad de que un alumno: 1 Seahombre. 2Sea mujer morena. Una urna tiene ocho bolas rojas, 5 amarilla y siete verdes. Si se extrae una bola al azar calcular la probabilidadde: 1Sea roja. 2Nosearoja. Referencias: http://www.iqcelaya.itc.mx/~roosph/pye/u3/eu3ej3.pdf http://www.ditutor.com/combinatoria/permutaciones.html http://www.vitutor.com/pro/2/b_4.html
  • 3. ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- Tipo de distribución Formula Cuando se aplica Media Desviación estándar Binomial n es el número de pruebas. (Total de veces que se repite el experimento). k es el número de éxitos. (Las veces que puede ocurrir el resultado de interés, suele ser x) p es la probabilidad de éxito. q es la probabilidad de fracaso. Se aplica cuando hay dos posibles resultados en un experimento además de que los resultados son independientes. También la probabilidad de éxito permanece constante y cuando hay extracción de elementos se debe realizar con reemplazo. Poisson u es la media aritmética del número de ocurrencias en un intervalo específico de tiempo e es la constante 2.71828 x es el número de ocurrencias. Es una distribución de probabilidad discreta que se aplica a las ocurrencias de algún suceso durante un intervalo específico. Normal Es comúnmente utilizada, sin embargo una de sus principales características es que se aplica cuando se tratad e variables continuas. La media de una variable aleatoria normal puede tener cualquier valor. La varianza puede tomar cualquier valor positivo. Referencias: http://www.vitutor.net/1/54.html http://www.sites.upiicsa.ipn.mx/polilibros/portal/Polilibros/P_terminados/Pro babilidad/doc/Unidad%202/2.7.htm http://www.cyta.com.ar/biblioteca/bddoc/bdlibros/guia_estadistica/mod ulo_6.htm Estadística para ingenieros y cientificos, William Navidi Estadística, Mario F. Triola