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PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA, Fernando Velázquez Jiménez - Coggle Diagram
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
Para calcular la probabilidad, continuando con el ejemplo anterior, no hay más que contar los coches que hay de cada color.
Los axiomas de probabilidad son las condiciones mínimas que deben verificarse para que una función definida sobre un conjunto de sucesos determine consistentemente sus probabilidades. Fueron formulados por Kolmogórov en 1933.
El teorema de la probabilidad total hace inferencia sobre un suceso B, a partir de los resultados de los sucesos A. Por su parte, Bayes calcula la probabilidad de A condicionado a B.
La probabilidad condicional se calcula como el cociente entre la probabilidad conjunta y la probabilidad marginal del evento impuesto como condición.
El diagrama de árbol es una representación gráfica de los posibles resultados del experimento, el cual consta de una serie de pasos, donde cada uno de estos tiene un número infinito de maneras de ser llevado a cabo.
El análisis de decisiones es un enfoque sistemático, cuantitativo y visual para abordar y evaluar las elecciones importantes que afrontan las organizaciones en diferentes áreas, pero especialmente en gestión de riesgos.
Las variables se clasifican en cualitativas y cuantitativas. Las variables cualitativas o categóricas, son las que se refieren a propiedades de los elementos, que no pueden ser medidas, en términos de cantidad de propiedad presente, sino que sólo determina la presencia o ausencia de ella.
Una variable aleatoria es un valor numérico que corresponde a un resultado de un experimento aleatorio. Algunos ejemplos son: número de caras obtenidas al lanzar seis veces una moneda, número de llamadas que recibe un teléfono durante una hora, tiempo de fallo de una componente eléctrica, etc.
La distribución uniforme discreta describe el comportamiento de una variable discreta que puede tomar n valores distintos con la misma probabilidad cada uno de ellos.
Las distribuciones continuas de probabilidad son las distribuciones en las que los valores que puede tomar la variable aleatoria son continuos.
La distribución uniforme es una distribución de probabilidad continua y se refiere a eventos que tienen la misma probabilidad de ocurrir.
La distribución normal estándar es aquella que tiene una media de 0 y una desviación estándar de 1.
El teorema central del límite, uno de los fundamentales en estadística, estudia el comportamiento de la suma de variables aleatorias, cuando crece el número de sumandos, asegurando su convergencia hacia una distribución normal en condiciones muy generales.
La distribución exponencial es una distribución continua que se utiliza para modelar tiempos de espera para la ocurrencia de un cierto evento..
La distribución exponencial negativa puede emplearse para modelar el lapso de tiempo entre dos eventos consecutivos de Poisson que ocurren de manera independiente y a una frecuencia constante.
La distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta que mide el número de éxitos si la variable es una variable aleatoria discreta
la distribución multinomial o distribución multinómica es una generalización de la distribución binomial.
La distribución binomial negativa es un modelo adecuado para tratar aquellos procesos en los que se repite un determinado ensayo o prueba hasta conseguir un número determinado de resultados favorables (por vez primera).
La distribución geométrica permite calcular la probabilidad de que tenga que realizarse un número k de repeticiones hasta obtener un éxito por primera vez.
La distribución hipergeométrica es una distribución discreta que modela el número de eventos en una muestra de tamaño fijo cuando usted conoce el número total de elementos en la población de la cual proviene la muestra
Fernando Velázquez Jiménez