ACTITUD PEDAGOGICA: PROBABILIDAD ESTADISTICA

TEORÍA DE LA PROBABILIDAD

ESPACIO MUESTRAL

EVENTOS

AXIOMA Y TEOREMAS DE LA PROBABILIDAD

AXIOMAS Y TEOREMAS

Para el cálculo de probabilidades hay que tomar en cuenta los Axiomas y Teoremas que a continuación se enumeran.

1)La probabilidad de que ocurra un evento A cualquiera se encuentra entre cero y uno.

0 £ p(A) ³ 1

2)La probabilidad de que ocurra el espacio muestral d debe de ser 1.

p(d) = 1

3)Si A y B son eventos mutuamente excluyentes, entonces la p(AÈB) = p(A) + p(B)

Generalizando:

Si se tienen n eventos mutuamente excluyentes o exclusivos A₁, A₂, A₃,.....An, entonces;

p(A₁ÈA₂È.........ÈA_n) = p(A₁) + p(A₂) + .......+ p(A_n)

PROBABILIDAD CONDICIONAL

PROBABILIDAD CONDICIONAL

http://www.youtube.com/watch?v=v2autI4LAyA

PROBABILIDAD TOTAL Y TEOREMA DE BAYES

http://www.youtube.com/watch?v=kd_F14sNZPY

DISTRIBUCIONES

DISTRIBUCIÓN NORMAL

La gráfica de su función de densidad tiene una forma acampanada y es simétrica respecto de un determinado parámetro estadístico. Esta curva se conoce como campana de Gauss y es el gráfico de una función gaussiana.
La importancia de esta distribución radica en que permite modelar numerosos fenómenos naturales, sociales y psicológicos. Mientras que los mecanismos que subyacen a gran parte de este tipo de fenómenos son desconocidos, por la enorme cantidad de variables incontrolables que en ellos intervienen, el uso del modelo normal puede justificarse asumiendo que cada observación se obtiene como la suma de unas pocas causas independientes

TEOREMA DE LA COMBINACIÓN LINEAL DE VARIACIONES NORMALES Y CHI-CUADRADAS

Terorema de Chebshev, este teorema da una estimación conservadora de la probabilidad de que una variable aleatoria tome un valor dentro de k dentro de k desviaciones estándar de su media para cualquier número real k. Proporcionaremos solo la demostración para caso continuo.
La probabilidad de que cualquier variable aleatoria X tome un valor dentro de k desviaciones estándar de la media es al menos 1-. Es decir

DISTRIBUCIONES MUÉSTRALES

En estadística, la distribución muestral es lo que resulta de considerar todas las muestras posibles que pueden ser tomadas de una población. Su estudio permite calcular la probabilidad que se tiene, dada una sola muestra, de acercarse al parámetro de la población. Mediante la distribución muestral se puede estimar el error para un tamaño de muestra dado.

DISTRIBUCIONES. NORMAL