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Este Cmap, tiene información relacionada con: (20191020150)_mapa_corte1, Geométrica se Describe como Consideramos una sucesión de variables aleatorias independientes de Bernouilli. Es decir una sucesión de pruebas independientes con dos posibles resultados y con probabilidad de éxito constante e idéntica en cada prueba. X1,X2,X3....Xi Donde cada Xi → Probabilidad Bernouilli Si consideramos la variable aleatoria X = “nº de experiencias realizadas hasta obtener el primer éxito”, diremos que sigue una distribución geometrica, Muestras Aleatorias Muestreo con sustitución Muestras con reposición, Distribuciones de Probabilidad Probabilidad en escuencia de eventos Geométrica, De Poisson se define como <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mrow> <mtext> Sea m el número promedio 
de veces que ocurre 
un evento en cierto 
tiempo o espacio.
La probabilidad de k sucesos 
de este evento es </mtext> </mrow> </math>, Axiomas Axioma 3 Si A es un evento cualquiera de un experimento aleatorio y A’ es el complemento de A, entonces: Es decir, la probabilidad de que el evento A no ocurra, es igual a 1 menos la probabilidad de que ocurra., Teorias de Probabilidad Descripción de variables Variables Aleatorias, PROBABILIDAD Hallar su valor Probabilidad de un suceso, Axiomas Axioma 1 Como no podemos obtener menos de cero éxitos ni más de n éxitos en n experimentos, la probabilidad de cualquier evento A, se representa mediante un valor que puede variar de 0 a 1., Analisis Combinatorio rama 1 conteo, PROBABILIDAD Surge de Teorias de Probabilidad, Analisis Combinatorio rama 3 Ordenaciónes, Leyes de las probabilidades Ley de complemento Otra propiedad que se deriva de las anteriores es cuando se busca la probabilidad del complemento de un evento E, que denotaremos como ~E:, PROBABILIDAD se analiza por medio de Distribuciones de Probabilidad, Muestras con reposición se define como En un muestreo con reposición, cada unidad de la muestra que es extraída para ser analizada y para obtener información reingresa a la población antes de realizar la siguiente extracción; es decir, el tamaño de la población permanecerá constante., Variables Aleatorias Se define como EJEMPLOS 1) X = Número de defectos en una pieza de mueble seleccionada al azar 2)X = Número de llamadas telefónicas recibidas por una línea directa de intervención en crisis durante un periodo seleccionado al azar refernciado en: introduccion a la probabilidad y estadistica, Leyes de las probabilidades Ley de dependencia de eventos La probabilidad de que ocurra un evento A dado que ocurrió el evento B (el evento A depende del evento B), denotado P(A|B) Esta propiedad no es conmutativa, situación que sí ocurre con la probabilidad de unión o la intersección de eventos, por lo que no hay que confundir P(A|B) y P(B|A), Pascal se definen como Gama Es una distribución adecuada para modelizar el comportamiento de variables aleatorias continuas con asimetría positiva. Es decir, variables que presentan una mayor densidad de sucesos a la izquierda de la media que a la derecha. En su expresión se encuentran dos parámetros, siempre positivos, (α) y (β) de los que depende su forma y alcance por la derecha, y también la función Gamma Γ(α), responsable de la convergencia de la distribución., Probabilidad de un suceso se define como La probabilidad de un suceso, S, indica el grado de posibilidad de que ocurra dicho suceso. Se expresa mediante un número comprendido entre 0 y 1, y lo escribimos P(S). Si P(S) está próximo a 0 el suceso es poco probable y será más probable cuanto más se aproxime a 1, que es la probabilidad del suceso seguro, P(E)=1., Distribuciones de Probabilidad Procesos De Poisson, Analisis Combinatorio rama 4 Permutaciones