Cuadro sinoptico de competencias educativasFull description
Descripción: Cuadro sinoptico de competencias educativas
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APLICACION EN EL AULADescripción completa
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Descripción: Esquema de Cuadro Sinóptico
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Cuadro Sinoptico Jean PiagetDescripción completa
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CONCEPTOS TEORICOS -UNIDAD 2
PROBABILI
Un método por el cual se obtiene la frecuencia de un acontecimiento determinado mediante la realiación de experimentos aleatorios de los que se conocen todos los resultados posibles , ba!o condiciones la probabilidad es un evento o suceso que puede ser improbable improbable ,probable o seguro
DISTRIBUCION
En estadística y probabilidad se llam llamaa
dist distri ribu buci ción ón
distribución
de
norm normal al,, Gauss
o
distribuci distribución ón gaussiana gaussiana,, a una de las
distribuciones
probabilidad
de
de variable
continua que con más frecuencia aparece
MEDIDA
MODA
aproximada
en
fenómenos reales.
"a moda es el valor que tiene tiene mayor mayor
frecue frecuenci nciaa
absolu absoluta. ta. $e repres represent entaa por %o. $e puede &allar
"a media aritmética es el valor obtenido al sumar todos los datos y dividir el resultado entre el n# mero total de datos. Es el símbolo de la media aritmética
la moda moda para para vari variab able less cualitativas
y
cuantitativas. 'all 'allaar la moda moda de la distribuci distribución( ón( ), *, *, +, +, +, , %o- +
DISTRIBUCCION
POISSON
BINOMIAL
HIPERGEOMETRI
Es especialmente #til en todos aquellos casos en los que se extraigan muestras o se realian experiencias repetidas sin devolución del elemento extraído o sin retornar a la situación experimental inicial. "a distri distribuc bución ión &iperg &ipergeom eomét étric ricaa puede derivarse de un proceso experime experimental ntal puro o de ernouill ernouillii con las siguientes característic características( as( = El proceso consta de n pruebas, separadas o separables de entre un con!unto de 9 pruebas posibles. = >ada una de las pruebas puede dar #nicamente dos dos resultados mutuamente excluyentes( / = En la primera prueba las probabilidades son( 41/2- p y 41/2q3 con p?q-l.
4oisson Usos. Una v.a. v.a. de 4oisson es en realidad una v.a. inomial llevada al límite, es decir cuando n56 1aunque basta con que sea suficientemente suficientemente grande2 y p57 1aunque basta con que sea suficientemente suficientemente peque0o2. En general cualquier suceso 8raro8 puede ser perfectamente modeliado modeliado por un v.a. de 4oisson, e!emplos típicos típicos son el n#mero de remac&es defectuosos en un avión 1porque un avión puede llegar a tener varios millones de ellos y al ser un mecanismo tan simple es realmente difícil que sea de fectuoso23 el n#mero de erratas en un libro 1q ue contiene un gran n#mero de palabras que difícilmente están mal escritas23 el n#mero de llegadas a un servicio 1 o de llamadas a un callcenter2 callcenter2 si la distribución entre los tiempos es exponencial3 el n#mero de accidentes laborales en un mes en una gran empresa3 el n#mero de personas que entran en u n supermercado en un minuto3 el n#mero de personas residentes en una gran ciudad que en un día su fren un infarto3 etc. 9otación y parámetros. "a notación &abitual es : debe ser positivo ;<7.
4oisson 1;2. El #nico parámetro
∼
inomial Usos. Una v.a. inomial representa el n#mero de éxitos que ocurren en n repeticiones independientes de un ensayo de ernoulli cuya probabilidad de éxito es p. /sí, se distribuyen de esta forma magnitudes como el n#mero de pieas defectuosas en un lote de tama0o n 1moderado2 cuando cada piea tiene una probabilidad p de ser defectuosa3 el tama0o de un con!unto si éste es aleatorio y no demasiado grande3 el n#mero de artículos demandados en un almacén3 el n#mero de encuestados que están a favor de determinada cuestión y un cuantioso etcétera.