PDF superior DISTINGUIR ENTRE EXPERIMENTO ALEATORIO Y DETERMINISTA

DISTINGUIR ENTRE EXPERIMENTO ALEATORIO Y DETERMINISTA

DISTINGUIR ENTRE EXPERIMENTO ALEATORIO Y DETERMINISTA

2 Dadas ocho cartas numeradas del 1 al 8, se realiza el experimento aleatorio de sacar una carta. Escribe los sucesos elementales que componen los siguientes sucesos.. a) Obtener nú[r]

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UNIDAD D: PROBABLIDAD

UNIDAD D: PROBABLIDAD

Un experimento aleatorio es aquel que antes de realizarlo no se puede predecir el resultado que se va a obtener. En caso contrario se dice determinista. Aunque en un experimento aleatorio no sepamos lo que ocurrirá al realizar una "prueba" si que conocemos de antemano todos sus posibles resultados.

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Al conjunto de todos los sucesos de un experimento aleatorio lo llamaremos espacio de

Al conjunto de todos los sucesos de un experimento aleatorio lo llamaremos espacio de

Si dejamos caer una piedra o la lanzamos, y conocemos las condiciones iniciales de altura, velocidad, etc., sabremos con seguridad dónde caerá, cuánto tiempo tardará, etc. Es una experiencia determinista. Si echamos un dado sobre una mesa, ignoramos qué cara quedará arriba. El resultado depende del azar. Es una experiencia aleatoria.

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EXPERIMENTOS ALEATORIOS Experimento determinista y aleatorio

EXPERIMENTOS ALEATORIOS Experimento determinista y aleatorio

Un experimento compuesto es aquel que es posible descomponer en varios experimentos simples. Por ejemplo el lanzamiento de varias monedas o dados al aire. En tales experimentos el espacio muestral se obtiene a partir de los espacios muestrales de los experimentos simples que lo forman y la probabilidad es el producto de las probabilidades:

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Unidad Probabilidad

Unidad Probabilidad

En muchos casos resulta conveniente utilizar un diagrama de árbol para obtener el espacio muestral de un experimento aleatorio. Es el caso de los experimentos compuestos, que son los que constan de dos o más experimentos aleatorios simples. En tal caso, el espacio muestral del experimento compuesto se obtiene como el producto cartesiano de los experimentos simples que lo forman. Fíjate en el Ejemplo 2: E = E 1 × E 2 siendo E i = { C , X } i = 1 , 2 .

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3.1 Variables Aleatorias Definición 3.1.1. Dado un experimento aleatorio ε - 3. Variables Aleatorias Discretas y Continuas

3.1 Variables Aleatorias Definición 3.1.1. Dado un experimento aleatorio ε - 3. Variables Aleatorias Discretas y Continuas

Definición 3.1.1. Dado un experimento aleatorio ε Ω el espacio muestral asociado a ε. Una función X que asigna a cada elemento ω en Ω uno y solamente un número real x = X(ω), se llama variable aleatoria. Es decir, X es una función real, X: Ω Ω Ω Ω→ → → →IR

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Ejercicios de Probabilidad e Inferencia Estadística

Ejercicios de Probabilidad e Inferencia Estadística

6. Supongamos que aplicamos un test de atención a 145 alumnos de Bachillerato, obtenidos por muestreo aleatorio simple. Los resultados fueron: media igual a 32 y desviación típica de 15. El baremo del mencionado test de atención nos dice que para la población de Bachi- llerato, la media es 35 y la desviación típica de 16,76. ¿Es compatible nuestra media con la media que ofrece el baremo a un nivel de confianza del 95 %? Razona la respuesta.

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Evaluación de la adecuación para el uso de símbolos empleados en mapas táctiles utilizando tres tecnologías de producción (0,62 MB)

Evaluación de la adecuación para el uso de símbolos empleados en mapas táctiles utilizando tres tecnologías de producción (0,62 MB)

tados: los tiempos de respuesta mostraron diferencias significativas entre los tres materiales (p < 0,001). Sin renunciar a la precisión, los tiempos de respuesta fueron más rápidos en el caso de los gráficos impresos en 3D que en el caso del papel microcápsula (p < 0,001) o del papel gofrado o estampado en relieve (p < 0,001). Hubo división de preferencias entre los usuarios con respecto a los tres materiales. Algunos de los participantes mostraron su desa- grado con las aristas «afiladas» de los símbolos en 3D, mientras que otros usuarios prefirieron los bordes «nítidos» de los mismos. Análisis: Nuestros resultados muestran que el conjunto de símbolos táctiles producidos mediante una impresora en 3D se puede distinguir con mayor rapidez que ese mismo conjunto impreso en papel microcápsula, que es el material para el que se diseñaron los símbolos en origen. Las observaciones de los participantes reflejaron sus preferencias tanto a favor como en contra de la lectura de símbolos creados mediante la impresora en 3D. Implicaciones para los profesionales: este artículo analiza la equivalencia funcional de los símbolos táctiles elaborados mediante múltiples tecnologías de producción. Aborda dos cuestiones relativas a la utilización de la impresión en 3D para fabricar mapas táctiles: la preparación de los archivos digitales de forma previa a la impresión, y el flujo de los trabajos de impresión. Se pueden descargar archivos digitales preparados para ser impresos en cada uno de los tres materiales (Brittell, Lobben y Lawrence, 2016).
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En cuanto a cada uno de los cinco tipos de pensamiento (numérico, espacial, métri- co, variacional y aleatorio), si bien es necesario distinguir procesos y procedimien- tos asociados a c[r]

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Probabilidad. II

Probabilidad. II

Por ejemplo, antes de tirar un dado nadie puede decir exactamente qué número se observará en la cara superior cuando se pare el dado. Puede ser cualquier número del 1 al 6. Además, es fácil imaginarnos tirando el dado varios miles de veces, hasta que se desgasten las esquinas y las condiciones generales del experimento cambien. 1.2. Se dice que un experimento es determinista si se puede predecir el resultado antes de llevar a cabo el experimento.

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SUCESOS COMPATIBLES E INCOMPATIBLES

SUCESOS COMPATIBLES E INCOMPATIBLES

b) Suceso imposible: A = ”Salir un número mayor de 6”. No es un resultado posible del experimento aleatorio. c) Dos sucesos equiprobables son A = ”Salir número par”= = {2, 4, 6} y B = ”Salir un número mayor que 3” = {4, 5, 6}. Los dos tienen la misma probabilidad de salir, porque los dos tienen tres elementos de E.

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CAOS DETERMINISTA Y SU APLICACION EN LAS TELECOMUNICACIONES

CAOS DETERMINISTA Y SU APLICACION EN LAS TELECOMUNICACIONES

Las observaciones realizadas por Pecora y Carrol [1] sobre la sincronización de dos sistemas caóticos, ha generado gran interés en torno a la transmisión segura de información utilizando señales caóticas de banda ancha, sin embargo estos temas se han estado estudiando a nivel maestría o doctorado, la presente tesis pretende sentar las bases para el estudio del caos determinista aplicado a las telecomunicaciones a nivel licenciatura y describir de una manera clara la transición de un movimiento regular periódico a un movimiento complejo o caótico y su aplicación en el encriptamiento de señales usadas en las telecomunicaciones, además de servir como base a nuevos temas de tesis que involucren las más nuevas tecnologías en el encriptamiento usando caos como es el caso del proyecto OCCULT( Optical Chaos Communications Using Laser-diodes Transmitters) [2] o encriptamiento de imágenes usando la ecuación logística[3].
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¿Es realmente determinista la teoría del caos?

¿Es realmente determinista la teoría del caos?

(a) y en sentido débil (b). Veremos ahora qué ocurre con las combinaciones Aa, Ab, Ba y Bb. Un mundo es Aa, es decir, determtmsta laplactano en sentido fuerte si, dado el [r]

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¿Determinísticamente probable o probabilísticamente determinista?

¿Determinísticamente probable o probabilísticamente determinista?

Más sorprendente aún es que llegamos a aceptar como aleatorios los números pseu- doaleatorios generados por una computadora finita; incluso usamos estos números para re- solver problemas determinísticos como el cál- culo de una integral, o la ecuación de Laplace con muestreos estocásticos mediante el mé- todo de Montecarlo. En este trabajo se revisa algunos modelos que conocemos como deter- minísticos o como estocásticos así como algu- nas relaciones entre ellos, las cuales resultan interesantes; el trabajo está organizado de la siguiente manera: en la sección 2 se presentan eventos probabilísticos que generan modelos determinísticos, se introduce la caminata alea- toria y se muestra cómo este proceso aleatorio genera a la ecuación del calor determinística, así también se muestra el método de Monte- carlo para resolver (generando trayectorias aleatorias y los promedios de valores en la frontera) el problema de Dirichlet para la ecua- ción de Laplace; la sección 3 nos presenta ejem- plos de problemas probabilísticos que pueden resolverse con modelos determinísticos basa- dos en ecuaciones diferenciales tanto ordina- rias como parciales: una ecuación estocástica para el precio de una acción se reduce a una ecuación diferencial determinística, así como también se muestra la solución de un proble- ma idealizado de líneas telefónicas resuelto por el método de funciones generadoras de proba- bilidad; finalmente en la sección 4 se incluyen algunas conclusiones.
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–  Cálculo de probabilidades de sucesos elementales aplicando la ley de Laplace

RESUMEN DE LA UNIDAD

Dadas ocho cartas numeradas del 1 al 8, se realiza el experimento aleatorio de sacar una carta. Escribe los sucesos elementales que componen los siguientes sucesos.. a) Obtener número pa[r]

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CFGS MAT 17

CFGS MAT 17

Teoría de probabilidades: La teoría de probabilidades se ocupa de asignar un cierto número a cada posible resultado que pueda ocurrir en un experimento aleatorio, con el fin de cuantifi[r]

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EL ESPACIO MUESTRAL ES EL CONJUNTO DE TODOS LOS POSIBLES RESULTADOS DE UN EXPERIMENTO ALEATORIO

EL ESPACIO MUESTRAL ES EL CONJUNTO DE TODOS LOS POSIBLES RESULTADOS DE UN EXPERIMENTO ALEATORIO

 Si realizamos el experimento aleatorio de lanzar dos dados y anotar el valor de la suma de las dos caras que han salido, el espacio muestral será: 𝑬 = { 𝟐, 𝟑, 𝟒, 𝟓, 𝟔, 𝟕, 𝟖, 𝟗, 𝟏𝟎, 𝟏𝟏, 𝟏𝟐} . Está claro, que la menor de las sumas será 2 cuando salgan dos unos y la mayor de las sumas será 12 cuando salgan dos seises.

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Suceso aleatorio asociado a un experimento : Es cada uno de los po-

Suceso aleatorio asociado a un experimento : Es cada uno de los po-

Experimentos deterministas : Son aquellos cuyos resultados pueden co- nocerse de antemano, como son la caída libre de un cuerpo , el aumento de la pre- sión de un gas al disminuir su volumen a temperatura constante, abrir las com- puertas de un estanque lleno de agua, seguro que se vaciara. Todos ellos se rigen por unas leyes preestablecidas, en donde conociendo las condiciones iniciales aná- logas, dan siempre lugar a resultados concretos y conocidos antes del experimento.

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Lectura 1_ El desequilibrio de la naturaleza

Lectura 1_ El desequilibrio de la naturaleza

normalmente se da en cantidades muy pequeñas y tiene que mezclarse con alguna sustancia inerte. Es importante tener suficiente del ingrediente activo en cada píldora, pero no demasiado. Una máquina de mezclado es como un robot de cocina gigante y, como el robot de cocina, su dinámica es determinista pero caótica. Las matemáticas del caos han proporcionado una comprensión nueva de los procesos de mezclado y llevan a algunos diseños mejorados. Los métodos usados para detectar el caos en datos han inspirado nuevos equipos de pruebas para el metal usado para hacer muelles, mejorando la eficiencia en la fabricación de muelles y alambre. El humilde muelle tiene muchos usos vitales: puede encontrarse en colchones, coches, reproductores de DVD, incluso bolígrafos. El control del caos, una técnica que usa el efecto mariposa para mantener el comportamiento dinámico estable, está resultando prometedor en el diseño de marcapasos más eficientes y menos intrusivos.
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PROBABILIDAD ESPACIOS MUESTRALES

PROBABILIDAD ESPACIOS MUESTRALES

1. Considere un experimento donde se seleccionan dos componentes y se clasifican conforme cumplen o no los requerimientos. Un resultado de este experimento es que el primero sea aceptable, y el segundo, no ; esto se denotará como AN. Así tenemos S = { AA , AN , NA , NN }

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