Distribucion de probabilidad.

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Distribucion de probabilidad.

  1. 1. Profesor: Edgar Gerardo mata. Alumno: Jesús Marcos Rodríguez Escañero. “2” A Universidad tecnológica de torreón.
  2. 2.  Una distribución de probabilidad indica toda la gama de valores que pueden representarse como resultado de un experimento. Una distribución de probabilidad es similar al distribución de frecuencias relativas .Si embargo, en vez de describir el pasado, describe la probabilidad que un evento se realice en el futuro, constituye una herramienta fundamental para la prospectiva, puesto que se puede diseñar un escenario de acontecimientos futuros considerando las tendencias actuales de diversos fenómenos naturales.  Las decisiones estadísticas basadas en la estadística inferencia son fundamentales en la investigación que son evaluadas en términos de distribución de probabilidades.
  3. 3.  Se basa en información aparente solo con lo que tu sabes.  Se basa en cualquier información disponible.  Ya que es una de sus características es que se determina a priori es decir, se lleva a cabo sin ningún experimento.  Mi probabilidad subjetiva antes de realizar experimento de 200 lanzamientos fue de que caería el 10 35 veces .
  4. 4.  Basada en un los resultados de un experimento previo, (se tiene que hacer el experimento).  La probabilidad frecuencial se calcula a posteriori, después de realizar el experimento, (cuando se puede).  Hay eventos o fenómeno en los cuales no se puede hacer probabilidad frecuencial. Xi Fi Fai Fri 2 5 5 0.025 0.025 3 7 12 0.035 0.06 4 13 25 0.065 0.125 5 23 48 0.115 0.24 6 36 84 0.18 0.42 7 26 110 0.13 0.55 8 35 145 0.175 0.725 9 23 168 0.115 0.84 10 14 182 0.07 0.91 11 12 194 0.06 0.97 12 6 200 0.03 1 LANZAMIENTO DE DADOS 200 VECES
  5. 5.  La probabilidad matemática o clásica se determina apriori, antes de realizar el experimento.  Esta tampoco se aplica a todos los fenómenos o eventos, porque se deben cumplir ciertos requisitos.  En algunos experimentos aleatorios cada uno de sus eventos elementales tienen la misma probabilidad de ocurrir y se dice que son equiprobables, la probabilidad en cada uno está definida por el cociente. ESPACIO MUESTRA.
  6. 6. CASOS FAVORABLES LAS VECES QUE APARECEN EN EL ESPACIO MUESTRA. Xi Fi P(Xi) 2 1 0.02777778 3 2 0.05555556 4 3 0.08333333 5 4 0.11111111 6 5 0.13888889 7 6 0.16666667 8 5 0.13888889 9 4 0.11111111 10 3 0.08333333 11 2 0.05555556 12 1 0.02777778 PROBABILIDAD MATEMATICA LA LEY DE LOS GRANDES NUMEROS. La ley de los grandes números también llamada la ley del azar afirma que al repetir Un experimento aleatorio un numero cada vez mas Grande de veces . La frecuencia relativa de cada suceso elemental tiende A aproximarse a un numero fijo, PROBABILIDAD DE UN SECESO.
  7. 7. Xi Fi P(Xi) Xi Fi P(Xi) Xi Fi Fri 2 2739 0.02739 2 1 0.02777778 2 5 0.025 3 5520 0.0552 3 2 0.05555556 3 7 0.035 4 8207 0.08207 4 3 0.08333333 4 13 0.065 5 11163 0.11163 5 4 0.11111111 5 23 0.115 6 13904 0.13904 6 5 0.13888889 6 36 0.18 7 16591 0.16591 7 6 0.16666667 7 26 0.13 8 13980 0.1398 8 5 0.13888889 8 35 0.175 9 11068 0.11068 9 4 0.11111111 9 23 0.115 10 8414 0.08414 10 3 0.08333333 10 14 0.07 11 5656 0.05656 11 2 0.05555556 11 12 0.06 12 2758 0.02758 12 1 0.02777778 12 6 0.03 Resultados de lanzamiento de 100,000 vecces PROBABILIDAD MATEMATICA Resultado de lanzamiento de 200 veces.
  8. 8.  Como se observa, la ley de los grandes números nos demuestra que es verdad que al hacer el mismo experimento aleatoria con un mayor numero de veces tiende a acercarse mas al numero fijo .  Por ultimo les dejo el link donde veras el experimento de los dados en 200 lanzamientos. http://www.youtube.com/watch?v=rN5FmwFszCA&feat ure=youtu.be

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