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Bienvenida Octubre 2017

Como es de su conocimiento estamos trabajando para que ustedes puedan concluir de manera satisfactoria este curso, por lo que iniciaremos con el uso de este blog como herramienta para que no se atrasen en ningún tema, por ello les doy la bienvenida y espero que hagamos buen uso de esta herramienta.

Es importante mencionar que hasta que haya nuevas indicaciones, este será nuestro medio de comunicación, en el cual se colocaran tanto los temas a desarrollar como tareas, dudas, etc.

De antemano les agradezco lean completo cada tema, cada nota y/o comentarios, para que podamos avanzar de la mejor manera.
Por último les comento que una vez que se reanuden las clases nos enfocaremos principalmente a desarrollar ejercicios relacionados a cada tema revisado por este medio.

Quedo a sus órdenes para cualquier duda, comentario, sugerencia, etc., etc. Y nuevamente les doy la más cordial bienvenida.


Saludos Cordiales 😏😏

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UNIDAD 4

MODELOS PROBABILÍSTICOS COMUNES DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DISCRETAS ENSAYO DE BERNOULLI Consiste en realizar un sólo experimento (ensayo) en el cual existen únicamente dos posibles resultados: S= { Éxitos, Fracasos } Por ejemplo: observar un artículo y ver si es defectuoso Definimos a la variable aleatoria de Bernoulli de la siguiente forma: I= O , si el resultado del ensayo es “fracaso”, o  I=1 Si el resultado del ensayo es “éxito”. A ésta última se le conoce como “función indicadora” DISTRIBUCIÓN DE BERNULLI  Supongamos que en un ensayo de Bernoulli la probabilidad de obtener éxito es p . Como el ensayo tiene únicamente dos resultados posibles, entonces la probabilidad de obtener un fracaso es 1-p . llamaremos q a la probabilidad de fracaso . p = Probabilidad de éxito q = (1-p) = Probabilidad de fracaso Con esto, la distribución de probabilidad de la variable aleatoria de Bernoulli es: P(I)= { q; si I=0, p; si I=1 y 0; otro...

GUÍA PARA EXAMEN

La guía deberá ser entregada a mano, no a computadora. Desarrollar cada tabla y las respectivas formulas. 1.        Los datos que se dan a continuación corresponden a los pesos en Kg. de ochenta personas: 60; 66; 77; 70; 66; 68; 57; 70; 66; 52; 75; 65; 69; 71; 58; 66; 67; 74; 61; 63; 69; 80; 59; 66; 70; 67; 78; 75; 64; 71; 81; 62; 64; 69; 68; 72; 83; 56; 65; 74; 67; 54; 65; 65; 69; 61; 67; 73; 57; 62; 67; 68; 63; 67; 71; 68; 76; 61; 62; 63; 76; 61; 67; 67; 64; 72; 64; 73; 79; 58; 67; 71; 68; 59; 69; 70; 66; 62; 63; 66 ü   Obtener el número de intervalo y su tamaño ü   Desarrollar la Tabla de distribución con su respectivo valor de f, Fr, Fa y Far ü   Obtener los valores de tendencia central Media, Mediana y Moda ü   Obtener los valores de Dispersión: varianza, desviacion estandar y coeficiente de variación. ü   Calcúlese el porcentaje de personas de peso menor que 65 Kg. (c) ü   ¿Cuántas per...

VARIABLE ALEATORIA CONTINUA

VARIABLE ALEATORIA CONTINUA: Toma cualquier valor de un intervalo o conjunto de intervalos infinito. FUNCIÓN DE DENSIDAD DE UNA VARIABLE ALEATORIA CONTINUA La función que caracteriza las variables continuas es aquella función  f positiva e integrable en los reales, tal que acumulada desde −∞ hasta un punto x, nos proporciona el valor de la función de distribución en x, F(x). Recibe el nombre de función de densidad de la variable aleatoria continua. Se define la función de densidad tal que: La probabilidad de que mi v.a. X este comprendida entre el valor a y el valor b , esto sería igual a la Integral definida por el limite inferior a y el límite superior b de la función densidad de probabilidad. Propiedades: 1.        F(X)≥0 La función es positiva para cualquier valor de X 2.        La integral entre el –infinito y el infinito tiene que ser 1 Recordar...