VARIABLES CONTINUAS Y DISCRETAS DEL SISTEMA HÍBRIDO

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CLASIFICACIÓN CON VARIABLES DISCRETAS OBSERVADAS CON ERROR Y CON VARIABLES CONTINUAS

CLASIFICACIÓN CON VARIABLES DISCRETAS OBSERVADAS CON ERROR Y CON VARIABLES CONTINUAS

En el problema descrito hasta aquí, p)odría pensarse que la inforiTiacion proporcionada cr¡ l.ic v^í-'iables discre- tas es factible de contener error, lo cual, nos lleva, en este tr[r]

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Prácticas de variables aleatorias en R: modelos para variables continuas y discretas / Cristina Sánchez López de Pablo

Prácticas de variables aleatorias en R: modelos para variables continuas y discretas / Cristina Sánchez López de Pablo

Estudie si se puede utilizar un modelo normal como aproximación en este problema, y en caso afirmativo, úselo para calcular la probabilidad pedida con y sin corrección de continuidad.. C[r]

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–  Variables estadísticas cuantitativas y cualitativas, discretas y continuas

–  Variables estadísticas cuantitativas y cualitativas, discretas y continuas

252 En estadística en muchas ocasiones una variable discreta toma tal variedad de valores que para que la tabulación sea efectiva, debe realizarse mediante intervalos. La variable queda de esta manera dividida en clases (intervalos, generalmente de la misma amplitud). Esta es la técnica que se utiliza para variables continuas.

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3.1 Atributos y variables discretas. - UNIDAD 3 organicemos y tabulemos variables discretas y continuas

3.1 Atributos y variables discretas. - UNIDAD 3 organicemos y tabulemos variables discretas y continuas

24.4 150 Presentación gráfica para variables continuas . Histograma . El histograma se construye con barras UNIDAS, que representan las distintas clases. En el eje horizontal se colocan los límites de clase; y la altura de cada barra es proporcional a la frecuencia de la clase que representa.

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Tema III. Distribuciones discretas y continuas Distribuciones discretas. Variables aleatorias discretas.

Tema III. Distribuciones discretas y continuas Distribuciones discretas. Variables aleatorias discretas.

3.1. Distribuciones discretas. Muchas cuestiones de probabilidad, de gran importancia para los gerentes, comprenden resultados aleatorios numéricos. Por ejemplo, el número de pasajeros que no hacen uso de una reservación en una línea aérea es de suma importancia al fijar las políticas de la empresa en lo relativo a este aspecto. El número de pasajeros que no se presentan es aleatorio, varía de un vuelo a otro, como de un día a otro en el mismo vuelo. El número de pasajeros que no toman el vuelo es una variable numérica, y hablar del número promedio de pasajeros que no se presentaron tiene un sentido muy claro. El concepto de variable aleatoria es la idea central para entender los resultados numéricos aleatorios.
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Distribuciones: discretas y continuas

Distribuciones: discretas y continuas

∑ ∑  . El teorema central del límite da una justificación teórica del hecho de que en la naturaleza se encuentren con frecuencia variables aleatorias con distribución aproximadamente normal, ya que dichas variables pueden ser consideradas frecuentemente como suma de gran número de variables, todas ellas de poca influencia sobre la conducta de la variable considerada, pero que contribuyen, aunque individualmente sea con poca intensidad, a la cuantificación de sus valores y merced al teorema central del límite, estas variables podrán también ser tratadas por aproximación, como normales.
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Distribuciones discretas y continuas

Distribuciones discretas y continuas

U. D. de Matemáticas de la ETSITGC Asignatura: CÁLCULO Y ESTADÍSTICA 2 10.- Un proceso de fabricación tiene tres fases consecutivas de tal manera que la duración en minutos de cada una de ellas viene dada, respectivamente, por las siguientes variables aleatorias independientes: N(50,5), N(70,3) y N(80, 2 ) . a) ¿Cuál es la duración total media del proceso? b)¿Cuál es la probabilidad de que el proceso tenga una duración total inferior a 215 minutos? c) Determinar con probabilidad del 0.97 el tiempo máximo que puede durar el proceso.

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Distribuciones: discretas y continuas

Distribuciones: discretas y continuas

  , 2 . El teorema central del límite da una justificación teórica del hecho de que en la naturaleza se encuentren con frecuencia variables aleatorias con distribución aproximadamente normal, ya que dichas variables pueden ser consideradas frecuentemente como suma de gran número de variables, todas ellas de poca influencia sobre la conducta de la variable considerada, pero que contribuyen, aunque individualmente sea con poca intensidad, a la cuantificación de sus valores y merced al teorema central del límite, estas variables podrán también ser tratadas por aproximación, como normales.
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Estadística Descriptiva. Probabilidad. Distribuciones Discretas y Continuas

Estadística Descriptiva. Probabilidad. Distribuciones Discretas y Continuas

administración”, etc., etc. Evidentemente, dependiendo del tipo de Empresa el problema a resolver puede exigir mayor número de variables. Normalmente, casi con toda seguridad, el rango de valores que puedan tomar cada uno de los parámetros xi será finito. Más aún, los valores de estos parámetros estarán “condicionados” entre sí. Por ejemplo, a más personal de producción tendremos mayor coste en Administración; o posiblemente, a más gasto en maquinaria menos coste en personal.

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CONCEPTO DE VARIABLE ALEATORIA 7 VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS 9 VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS 12 PROPIEDADES DE LA ESPERANZA Y LA VARIANZA 14

CONCEPTO DE VARIABLE ALEATORIA 7 VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS 9 VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS 12 PROPIEDADES DE LA ESPERANZA Y LA VARIANZA 14

Al igual que en el caso discreto, diremos que X e Y están incorreladas cuando Cov(X, Y) = 0 Proposición: La covarianza viene dada por Cov(X, Y) = E[XY  − E[XE[Y Ejemplo 13: Calcular la covarianza del ejemplo 12. Definición: Diremos que dos variables aleatorias continuas son independientes si f(x, y) = f(x) f(y).

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Según los valores que presentan para su medición: continuas o discontinuas o discretas

Según los valores que presentan para su medición: continuas o discontinuas o discretas

Lo indicadores constituyen las subdimensiones de las variables y se componen de ítems (como los llaman algunos autores) o categorías que son referentes empíricos que permiten el posicionamiento del dato. La especificación de indicadores se da merced a procedimientos similares a los anteriores pues se sigue buscando disminuir el nivel de abstracción y determinar los indicadores o categorías empíricas. Se busca bibliografía sobre el componente a operacionalizar, se discute en grupo cómo se distingue empíricamente este componente o se analizan casos concretos. Por ej., sobre ingresos se referirá a cuánto gana el jefe de familia o la familia en total; sobre educación, podrían ser los estudios cursados a nivel formal e informal, etc.
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Sobre soluciones discretas y continuas frente a perturbaciones de política: un ejemplo

Sobre soluciones discretas y continuas frente a perturbaciones de política: un ejemplo

amacaya@econ.uba.ar Octubre 2005 Resumen El trabajo analiza la solución de las versiones discreta y continua del modelo de inflación de Cagan [1956] cuando el sistema es perturbado por un cambio de política. Se obtienen las soluciones analíticas de ambas versiones y se muestra que, mientras en el caso discreto la solución se describe a partir de funciones, en la versión de tiempo continuo es necesario considerar funciones generalizadas o

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3.7 - Variables aleatorias continuas importantes

3.7 - Variables aleatorias continuas importantes

Ejemplo: Supongamos que el tiempo, en segundos, de respuesta en cierta terminal de computadora en línea (es decir el tiempo transcurrido entre el fin de la consulta del usuario y el principio de la respuesta del sistema a esa consulta) se puede considerar como una variable aleatoria con distribución exponencial con parámetro   0 . 2 . Calcular

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Capítulo 5. Variables aleatorias continuas Introducción. 5.2 Distribuciones continuas

Capítulo 5. Variables aleatorias continuas Introducción. 5.2 Distribuciones continuas

La distribuci´on Exponencial carece de memoria, se cumple P (X > s + t|X > s) = P (X > t), en el contexto de ”tiempos de vida” esto quiere decir que la probabilidad de fallar es independiente del pasado, el sistema no envejece. Aunque pueda parecer algo irreal, no es descabellado por ejemplo suponer que un fusible es ”tan bueno como nuevo” mientras est´e funcionado.

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ESTADÍSTICA Algunas distribuciones importantes de variables aleatorias discretas

ESTADÍSTICA Algunas distribuciones importantes de variables aleatorias discretas

c ) Si un mensaje se recibe de forma incorrecta, se repite el envio hasta que sea recibido correctamente. ¿Con qué probabilidad un mensaje de 10 dígitos binarios es correctamente recibido en el cuarto intento? d ) Calcule el costo esperado del número de mensajes de 10 dígitos que se envian al sistema hasta conseguir el mensaje correcto si este proceso se repite 3 veces y si el costo de los 3 procesos, en décimos soles, es igual al cuadrado del número de intentos.

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ESTADÍSTICA Algunas distribuciones importantes de variables aleatorias discretas

ESTADÍSTICA Algunas distribuciones importantes de variables aleatorias discretas

c ) Si un mensaje se recibe de forma incorrecta, se repite el envio hasta que sea recibido correctamente. ¿Con qué probabilidad un mensaje de 10 dígitos binarios es correctamente recibido en el cuarto intento? d ) Calcule el costo esperado del número de mensajes de 10 dígitos que se envian al sistema hasta conseguir el mensaje correcto si este proceso se repite 3 veces y si el costo de los 3 procesos, en décimos soles, es igual al cuadrado del número de intentos.

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Algunas relaciones entre distribuciones de variables aleatorias univariadas discretas y continuas

Algunas relaciones entre distribuciones de variables aleatorias univariadas discretas y continuas

Puesto que para definir la media de una variable aleatoria X se recurre a la función de densidad de probabilidad de X se puede decir también que E[X] es la media de la densidad de X Adem[r]

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TALLER No. 3 (Modelos de Probabilidad para Variables Discretas y Continuas)

TALLER No. 3 (Modelos de Probabilidad para Variables Discretas y Continuas)

Basta con una unidad defectuosa encontrada (entre las 5 muestreadas) para que el lote sea revisado en su totalidad, reemplazando las unidades defectuosas por unidades conform[r]

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CAPÍTULO 9 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DISCRETAS Y CONTINUAS 1.- DISTRIBUCIONES DISCRETAS 2.- DISTRIBUCIONES CONTINUAS

CAPÍTULO 9 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DISCRETAS Y CONTINUAS 1.- DISTRIBUCIONES DISCRETAS 2.- DISTRIBUCIONES CONTINUAS

En R también es posible calcular valores asociados a las distribuciones de probabilidad de las principales variables aleatorias continuas. Los nombres reservados a las distribuciones continuas más importantes son: • Uniforme: unif • Exponencial: exp • Normal: norm • c 2

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I. Teoría de las probabilidades II. Variables aleatorias discretas/continuas III. Distribución normal

I. Teoría de las probabilidades II. Variables aleatorias discretas/continuas III. Distribución normal

• La distribución normal es una distribución con forma de campana donde las desviaciones estándar sucesivas con respecto a la media establecen valores de referencia para estimar el porce[r]

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