PDF superior INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA Y A LAS PROBABILIDADES

INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA Y A LAS PROBABILIDADES

INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA Y A LAS PROBABILIDADES

El objetivo de la Estadística Descriptiva es ordenar, analizar y representar un conjunto de datos relativos a observaciones realizadas en la vida real (altura de ciertos individuos, temperatura en los meses de verano, peso de un determinado producto...) , con el fin de describir las características de éstos y extraer conclusiones sobre su comportamiento poniendo de manifiesto la información que subyace en ellos.

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Probabilidades y estadística empleando las TIC

Probabilidades y estadística empleando las TIC

Los contenidos y procesos didácticos de interaprendizaje del presente libro son el fruto de la práctica en el aula durante algunos años de labor docente tanto en nivel secundario como universitario y que han sido publicados como artículos didácticos en http://es.scribd.com/mariosuarezibujes, http://www.monografias.com/usuario/perfiles/mario_suarez_7/monografias, teniendo miles de visitas y comentarios positivos de diferentes partes del mundo, por lo que se infiere que el presente libro en su segunda edición seguirá teniendo la aceptación por parte de los lectores y continuará aportando en la mejora significativa del proceso de interaprendizaje de las probabilidades y de la Estadística.
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INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA

INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA

Con frecuencia se tiene la creencia de que la estadística es una simple recolección de números. De hecho, éste era su significado original, se trataba de una colección de información económica y de la población vital para el Estado, útil para la administración. Actualmente la estadística ha sobre pasado esa posición, se ha convertido en un método científico de análisis ampliamente aplicado en todas las ciencias sociales y naturales.

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Probabilidad y Estadística Conceptos importantes – Unidad 1: Cálculo de probabilidades Índice:

Probabilidad y Estadística Conceptos importantes – Unidad 1: Cálculo de probabilidades Índice:

Anteriormente estábamos viendo solo los sucesos con el diagrama de Venn. Ahora pensemos que cada área de suceso tiene asociado un número de probabilidad. Si tenemos como datos la P(A) y la P(B), ¿cómo podríamos llegar a tener la P(A U B)? Empecemos sumando P(A) con P(B). Miremos que implican ambas probabilidades en el diagrama:

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Tema 1: Introducción a la estadística

Tema 1: Introducción a la estadística

La Estadística se utiliza como tecnología al servicio de las ciencias donde la variabilidad y la incertidumbre forman parte de su naturaleza “La Bioestadística [...] enseña y ayuda a investigar en todas las áreas de las Ciencias de la Vida donde la variablidad no es la excepción sino la regla”

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Introducción a R y Estadística Descriptiva

Introducción a R y Estadística Descriptiva

Serv.Urg <- data.frame(dias, c(semana, semana), urgencias, traumatismos) Serv.Urg. ## dias c.semana..semana.[r]

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Introducción a la Estadística en Ciencias de la Salud

Introducción a la Estadística en Ciencias de la Salud

Cuando la variable que estudiemos sea cualitativa el concepto de probabi- lidad se define sin ning´ un tipo de problema ni ambig¨ uedad. Las frecuencias de cualquier valor razonable siempre tomar´a valores superiores a 0. De todas for- mas para las variables cuantitativas continuas este concepto no est´a tan claro. Seg´ un hemos visto la suma de las probabilidades de todos los valores de la va- riable ha de sumar 1, y en este caso tenemos infinitos valores posibles. Si estos valores tienen probabilidad superior a 0 dicho criterio no se cumplir´a (la suma de infinitos valores superiores a 0 es infinito). Por tanto cuando nos refiramos a cualquier variable cuantitativa continua sus valores tendr´an probabilidad 0 (aca- so, en una muestra de valores de la altura de los alumnos de esta clase ¿cuantos alumnos esperar´ıamos ver de altura 173.5093427594369.... cent´ımetros?). Para este tipo de variables habremos de hablar de la probabilidad de un conjunto de valores y no de un valor ´ unico, por ejemplo la probabilidad de que la altura de cualquier alumno est´e entre 173 y 176 cm. Dicha probabilidad no ser´a nula y as´ı el concepto de probabilidad para variables continuas recobra sentido de esta forma.
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Probabilidad y estadística: Una introducción

Probabilidad y estadística: Una introducción

En este ejemplo el resultado fu´e f´ acil de obtener porque el evento seleccionado toma los primeros k resultados del espacio muestral y hay adem´ as una ley de formaci´ on para las probabilidades de los eventos elementales, sin embargo cuando los resulta- dos no son igualmente posibles o no son mutuamente excluyentes el concepto cl´ asico no es aplicable y, en este caso, el experimento se repite varias veces y un gran n´ ume- ro de veces, para luego tomar la estabilizaci´ on de la frecuencia relativa del evento (cuando se da) como la probabilidad del evento(concepto a posteriori o frecuencial). Definici´ on 2.9. Concepto a posteriori o frecuencial de probabilidad. Si f n (E) es la estabilizaci´ on de la frecuencia relativa del evento E en la n-´esima
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Introducción a la Inferencia Estadística con R Commander

Introducción a la Inferencia Estadística con R Commander

Llamamos población estadística, universo o colectivo al conjunto de referencia del que extraemos las observaciones, es decir, el conjunto de todas las posibles unidades experimentales. Por más que nos refiramos muchas veces a este concepto como población, este conjunto no tiene que ser necesariamente un grupo de personas o animales (pensemos en las variables Cantidad de plomo en orina, Procedimiento quirúrgico, Visitas al médico, Tiempo hasta que muere una persona tras una operación).

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Distribuciones en el muestreo. Introducción a la inferencia estadística.

Distribuciones en el muestreo. Introducción a la inferencia estadística.

−→ Suponemos que los datos han sido generados de acuerdo con un modelo de probabilidad que es desconocido en alguno de sus aspectos.. Basándonos en los datos y en las características con[r]

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1  Introducción histórica al cálculo de probabilidades

1 Introducción histórica al cálculo de probabilidades

Cofundador de la teor´ıa de probabilidades junto a Blaise Pascal y descu- bridor de la geometr´ıa anal´ıtica junto con Descartes. Fundamentalmente, es m´ as conocido por sus aportaciones a la teor´ıa de n´ umeros: El ´ Ultimo Teorema de Fermat levo de cabeza a los matem´ aticos durante casi 350 a˜ nos, hasta que fue demostrado en 1995 por Andrew Wiles.

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GUÍA TEÓRICO PRÁCTICA Nº 26 UNIDAD: ESTADÍSTICA Y PROBABILIDADES ESTADÍSTICA Y GRÁFICOS Estadística: Es una rama de la matemática que comprende Métodos y Técnicas que se

GUÍA TEÓRICO PRÁCTICA Nº 26 UNIDAD: ESTADÍSTICA Y PROBABILIDADES ESTADÍSTICA Y GRÁFICOS Estadística: Es una rama de la matemática que comprende Métodos y Técnicas que se

Es el dato que ocupa la posición central de la muestra cuando estos se encuentran ordenados en forma creciente o decreciente. Si la muestra tiene un número par de datos, la mediana es [r]

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Estadística de probabilidades

Estadística de probabilidades

Muy seguramente la principal recomendación que se debe dar al futuro profesional es la adopción de una actitud de compromiso frente a su proceso de formación, no solo en lo que se refiere a esta cartilla, sino al curso en su totalidad; sin embargo, tal recomendación resulta muy general. De manera específica, se recomienda hacer cuidadosa lectura del presente material, tratando de elaborar versiones resumidas a través de un mapa conceptual, un cua- dro sinóptico o cualquier otra forma que considere conveniente; tal resumen ha de contem- plar las ideas básicas relacionadas con clasificación de la estadística, población, muestra, variables, clasificación de variables, distribuciones de frecuencias, representación gráfica de datos y medidas de tendencia central. Es muy importante la asociación de los diferentes conceptos y formularse el reto de describir otros ejemplos diferentes a los aquí presentados. Es útil también que realice la verificación de las operaciones numéricas de los ejemplos da- dos.
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INTRODUCCIÓN AL CÁLCULO DE PROBABILIDADES

INTRODUCCIÓN AL CÁLCULO DE PROBABILIDADES

El desarrollo del análisis matemático de los juegos de azar se produce lentamente durante los siglos XVI y XVII. El cálculo de probabilidades se consolida como disciplina independiente en el período que transcurre desde la segunda mitad del siglo XVII hasta comienzos del siglo XVIII. La historia de la probabilidad comienza en el siglo XVII cuando Fermat y Pascal tratan de resolver algunos problemas relacionados con los juegos de azar. Aunque algunos marcan sus inicios cuando Cardano (jugador donde los haya) escribió sobre 1520 El Libro de los Juegos de Azar (aunque no fue publicado hasta más de un siglo después, sobre 1660) no es hasta dicha fecha que comienza a elaborarse una teoría aceptable sobre los juegos.
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  Matemática VI Probabilidades y Estadística

  Matemática VI Probabilidades y Estadística

Es decir que si A y B son dos sucesos independientes, la probabilidad de que ambos ocurran simultáneamente (la probabilidad de su intersección) puede calcularse multiplicando las probabilidades de cada uno de ellos –P(A) y P(B)-. Tome nota de cada conclusión en su carpeta. Recuadre las fórmulas y analice cada uno de sus elementos. Revise cuidadosamente y repase todo el razonamiento. Si le resulta difícil, no se desaliente. Este tema no es obligatorio y, si le interesa profundizar, podrá trabajarlo íntegramente con su tutor.

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AULA ESTADÍSTICA: DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDADES

AULA ESTADÍSTICA: DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDADES

En un experimento aleatorio, la esperanza ​matemática se define como la suma del                           producto de cada ​valor de la variable aleatoria considerada por su probabilidad. Para cada                             distribución de probabilidad es posible calcular este valor. En estadística la esperanza                         matemática de una variable aleatoria X, es el número E(X) que formaliza la idea de valor                                 medio de un fenómeno aleatorio. Cuando la variable aleatoria es discreta, la esperanza es                             igual a la suma de la probabilidad de cada posible suceso aleatorio multiplicado por el                               valor de dicho suceso. Por lo tanto, representa la cantidad media que se "espera" como                               resultado de un experimento aleatorio cuando la probabilidad de cada suceso se mantiene                           constante y el experimento se repite un elevado número de veces. Por ser valores                             calculados a partir de un conjunto de datos, es posible que la esperanza matemática no                               esté contenido dentro de los valores reales observados. 
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APUNTES DE ECONOMETRIA 1 (EMI)

APUNTES DE ECONOMETRIA 1 (EMI)

La teoría de probabilidades provee un modelo matemático para la inferencia estadística que, al realizarse sobre una muestra de observaciones, permite estudiar fenómenos generales. Por esto, este capítulo repasa la principal teoría de probabilidades.

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Genética y fenotipo conductual en la discapacidad intelectual: su aplicación a la cognición y a la conducta problemática (1ªParte)

Genética y fenotipo conductual en la discapacidad intelectual: su aplicación a la cognición y a la conducta problemática (1ªParte)

Para poner un ejemplo de cómo estos efectos indirectos pueden funcionar en los trastornos genéticos que cursan con discapacidad intelectual, los grupos de niños con síndrome de Down mues[r]

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Genética y fenotipo conductual en la discapacidad intelectual: su aplicación a la cognición y a la conducta problemática (2ªParte)

Genética y fenotipo conductual en la discapacidad intelectual: su aplicación a la cognición y a la conducta problemática (2ªParte)

Al codificar el contenido de las diversas actividades, el 77% y el 60% de personas con síndrome de Prader-Willi y síndro- me de Down, respectivamente, se interesaban por las actividades [r]

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Distribución social del capital escolar en Colombia

Distribución social del capital escolar en Colombia

proceso deriva. Empezó a producirse tradición de capital escolar ligada al conjunto de los sectores sociales y por ello aumentó el número de individuos diferenciados y diferenciadores, en tanto son los individuos y grupos sociales diferenciados –objetivamente- los que producen diferenciaciones –subjetivamente-, evidenciadas en lo que los diferentes sectores sociales esperan de la educación: los sectores populares esperan que el título escolar provea mejores condiciones económicas, sociales y culturales que retribuyan el esfuerzo realizado; los sectores altos esperan continuar el camino y las trayectorias iniciadas por sus familiares y asirse a las mejores posiciones sociales y culturales. Sin embargo, la entrada de nuevos sectores no ha logrado armonizar el mercado imposibilitando la movilidad social por cuenta de los méritos y con ello la igualdad, equidad y justicia sociales. Estos sectores se han aferrado al sentido práctico buscando alternativas que les permitan competir con altas probabilidades de éxito.
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