CLASE NO. 17 Y 18

ESTADÍSTICA

En esta clase se hace la entrega completa del texto paralelo y si realiza un repaso general de los siguientes temas:

• DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS.
• DISTRIBUCIÓN BINOMIAL.
• LEYES DE LA PROBABILIDAD.
• TEOREMA DE BAYES.
• DISTRIBUCIÓN DE POISSON.

CLASE NO. 16

ESTADÍSTICA

En esta clase se habló sobre distribución binomial y distribución geométrica los cuales se detallan a continuación:


En estadística, la distribución binomial es unadistribución de probabilidad discreta que cuenta el número de éxitos en una secuencia de n ensayos de Bernoulli independientes entre sí, con una probabilidad fija p de ocurrencia del éxito entre los ensayos.





La distribución geométrica es un modelo adecuado para aquellos procesos en los que se repiten pruebas hasta la consecución del éxito a resultado deseado y tiene interesantes aplicaciones en los muestreos realizados de esta manera .

CLASE NO. 15

ESTADÍSTICA

En esta clase se habló sobre distribución de probabilidad, esperanza y varianza, los cuales detallaré a continuación:


La distribución de probabilidad de una variable aleatoria es una función que asigna a cada suceso definido sobre la variable aleatoria la probabilidad de que dicho suceso ocurra. ... También se dice que tiene una relación estrecha con lasdistribuciones de frecuencia.





En estadística la esperanza matemática (también llamada esperanza, valor esperado, media poblacional o media) de una variable aleatoria , es el número o que formaliza la idea de valor medio de un fenómeno aleatorio.




Varianza. En teoría de probabilidad, la varianza o variancia (que suele representarse como) de una variable aleatoria es una medida de dispersión definida como la esperanza del cuadrado de la desviación de dicha variable respecto a su media. O en pocas palabras, es la media de los residuos al cuadrado.

CLASE NO. 14

ESTADÍSTICA

En esta clase se habló sobre la probabilidad condicional y regla de multiplicación los cuales detallare a continuación:


Probabilidad condicional es la probabilidad de que ocurra un evento A, sabiendo que también sucede otro evento B. La probabilidad condicional se escribe P(A. B), y se lee «la probabilidad de A dado B». No tiene por qué haber una relación causal o temporal entre A y B.



Regla de multiplicación de probabilidades: Si se tienen varios eventos sucesivos e independientes entre sí, la probabilidad de que ocurran todos ellos a la vez corresponde a la multiplicación de las probabilidades de cada uno de los eventos.

Ejemplos:
1. Si se responden al azar cuatro preguntas con cinco opciones cada una, ¿cuál es la probabilidad de acertar a todas?

La probabilidad de acierto en cada una de las preguntas es 1/5. Por lo tanto, la probabilidad de acertar en las cuatro es:

CLASE NO. 13

ESTADÍSTICA

En esta clase se habló sobre lo que es la probabilidad en estadística de forma básica así como lo que son los espacios muestrales los cuales defino a continuación:

La probabilidad es simplemente qué tan posible es que ocurra un evento determinado. Cuando no estamos seguros del resultado de un evento, podemos hablar de la probabilidad de ciertos resultados: qué tan común es que ocurran. Al análisis de los eventos gobernados por la probabilidad se le llama estadística.

El espacio muestral o espacio de muestreo (denotado E, S, Ω o U) consiste en el conjunto de todos los posibles resultados de un experimento, junto con una estructura sobre el mismo (ver más adelante).

Por ejemplo, si el experimento consiste en lanzar dos monedas, el espacio muestral es el conjunto {(cara, cara), (cara, cruz), (cruz, cara) y (cruz, cruz)}. Un evento o suceso es cualquier subconjunto del espacio muestral con estructura ​ llamándose a los sucesos que contengan un único elemento sucesos elementales. En el ejemplo, el suceso "sacar cara en el primer lanzamiento", o {(cara, cara), (cara, cruz)}, estaría formado por los sucesos elementales {(cara, cara)} y {(cara, cruz)}.