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Prueba de hipotesis
Este documento presenta información sobre la prueba de hipótesis. Explica conceptos clave como la hipótesis nula y alternativa, el nivel de significancia, y los tipos de errores. También incluye un marco teórico sobre la prueba de hipótesis y proporciona un ejemplo para ilustrar cómo aplicarla para determinar si el nivel mental promedio de los estudiantes es superior al promedio general.
Experimentos aleatorios, espacio muestral y eventos o sucesos.
Experimentos aleatorios, espacio muestral y eventos o sucedos, e introducción a la probabilidad. Los conceptos, Ejemplos, las formulas y ejercicios.
U0304
Este documento presenta varios temas relacionados con la teoría de muestras pequeñas. Introduce la distribución t de Student y explica cómo se puede usar para construir intervalos de confianza para una media cuando la varianza es desconocida. También cubre la distribución Ji-cuadrada y Fisher, y cómo se pueden usar para realizar pruebas de hipótesis sobre varianzas y diferencias de medias con muestras pequeñas de distribuciones normales. Finalmente, presenta algunos métodos estadísticos no paramétricos.
Clase2 El modelo de regresión simple
Este documento presenta el modelo de regresión lineal simple. Explica cómo estimar los parámetros del modelo utilizando el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO), incluyendo la derivación de las fórmulas para los estimadores de los parámetros. También cubre conceptos como la recta de regresión, los valores ajustados, los residuales y las propiedades de los estimadores de MCO. Finalmente, incluye un ejemplo numérico para ilustrar los cálculos.
2.ejeercicios
Este documento presenta 8 ejercicios de pruebas de hipótesis estadísticas con distribución t de Student. Los ejercicios involucran calcular valores estadísticos, establecer hipótesis nulas e hipótesis alternativas, determinar regiones de rechazo, y llegar a conclusiones basadas en los resultados de las pruebas.
Distribuciones muestrales. distribucion muestral de medias
Este documento describe las distribuciones muestrales, en particular la distribución muestral de medias. Explica que las medias calculadas a partir de muestras aleatorias de la misma población varían y siguen una distribución normal aproximada. También presenta fórmulas para calcular la probabilidad de que una media muestral tome un valor en particular utilizando la distribución normal estándar. Finalmente, resuelve varios problemas de probabilidad utilizando estas distribuciones muestrales.
DISTRIBUCION T DE STUDENT
La distribución t de Student se utiliza cuando no se conoce la desviación estándar poblacional y la muestra es menor a 30. Es similar a la distribución normal pero tiene áreas mayores en los extremos. Fue descubierta por William Gosset en 1908 para realizar inferencias estadísticas cuando la desviación estándar es desconocida. Se basa en establecer intervalos de confianza y probar hipótesis utilizando los grados de libertad y un nivel de confianza. Es útil para reducir costos al permitir anális
Algunas Distribuciones de Probabilidad Discreta
José Roberto Iboy Sicuir 0910-10-4883
Brayan Eduardo Ramírez R. 0910-15-14395
Ingeniería en Sistemas UMG Antigua Guatemala
Estadística I Sección D
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Relacion de problemas
El documento presenta 14 relaciones de ejercicios sobre estadística y probabilidad. La relación 1 incluye 8 ejercicios sobre estadística descriptiva que involucran diagramas de barras, medidas de tendencia central y dispersión. La relación 2 contiene 4 ejercicios sobre cálculo de probabilidades que implican sucesos mutuamente excluyentes y probabilidades compuestas.
Modelo de regresion lineal
Este documento presenta el modelo de regresión lineal y el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) para estimar los parámetros del modelo. Explica que el MCO minimiza la suma de los residuos al cuadrado para obtener estimaciones puntuales de los parámetros β1 y β2. También describe las propiedades de las estimaciones MCO, como que pasan por las medias muestrales y que la suma de los residuos y de los residuos multiplicados por las variables independientes es igual a cero.
Clase5 Formas funcionales
Este documento presenta diferentes formas funcionales y modelos de regresión que incluyen variables cualitativas. Explica formas como lineal, logarítmica, cuadrática e interacciones, así como el uso de variables dummy para capturar efectos de variables binarias. Finalmente, muestra cómo estas técnicas permiten analizar políticas públicas y comparar grupos.
Econometria
Este documento resume los modelos univariados de series temporales, incluyendo procesos estocásticos, funciones de autocovarianza y autocorrelación, procesos de ruido blanco y paseo aleatorio, y procesos AR, MA y ARMA. Explica cómo estimar los momentos muestrales de una serie temporal y analizar las propiedades de estacionariedad y linealidad de diferentes procesos estocásticos.
Distribucion de la diferencia de medias
Este documento describe la distribución muestral de la diferencia entre dos medias ( ̄X1 - ̄X2) cuando se extraen muestras independientes de dos poblaciones. Explica que ̄X1 - ̄X2 se distribuye aproximadamente de forma normal, y proporciona fórmulas para calcular la media y varianza muestral. Además, incluye varios ejemplos y ejercicios para ilustrar cómo aplicar este teorema estadístico para calcular probabilidades relacionadas con la diferencia entre medias m
Ejercicios de distribucion normal estandar
Este documento presenta 10 ejercicios resueltos sobre distribución normal. Los ejercicios involucran calcular probabilidades y áreas bajo la curva para variables aleatorias normales. Se proporcionan valores de media y desviación estándar, y se piden valores como probabilidades de que una variable tome un valor en particular o entre dos valores.
Tarea tres de estadistica
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis estadísticas para muestras grandes. Explica las cinco partes clave de una prueba de hipótesis: 1) la hipótesis nula, 2) la hipótesis alternativa, 3) el estadístico de prueba y su valor p, 4) la región de rechazo, y 5) la conclusión. También discute conceptos como el nivel de significación, los errores tipo I y tipo II, y cómo usar pruebas de hipótesis para probar valores
Ejer terorema dlimite central
Este documento presenta varios ejercicios resueltos relacionados con la aplicación del Teorema del Límite Central. En los ejercicios se calculan probabilidades para variables aleatorias con distribuciones normales dados diferentes tamaños de muestra. Por ejemplo, se calcula la probabilidad de que el diámetro promedio de una muestra de anillos esté dentro de un rango específico y cómo esta probabilidad cambia con un tamaño de muestra mayor.
T de student
El documento describe la distribución t de Student, la cual fue desarrollada por William Gosset en 1908 mientras trabajaba para la cervecería Guinness. Gosset no podía publicar bajo su propio nombre debido a un acuerdo de confidencialidad, por lo que usó el seudónimo "Student". La distribución t es útil para realizar pruebas estadísticas cuando las muestras son pequeñas o la desviación estándar de la población es desconocida. Se diferencia de la distribución normal en que depende del t
Distribucion de probabilidad binomal
El documento explica la distribución binomial, la cual modela experimentos con dos posibles resultados (éxito o fracaso) y probabilidad constante de éxito. La fórmula binomial calcula la probabilidad de x éxitos en n intentos como una combinación de x objetos tomados de n, multiplicada por la probabilidad de éxito elevada a x y de fracaso elevada a n-x. La media es la suma de cada resultado multiplicado por su probabilidad, y la varianza es la suma de los cuadrados de las desviaciones de cada resultado respecto a la media, multiplicadas por
Prueba de Hipotesis Est ind clase01
Este documento presenta conceptos básicos sobre prueba de hipótesis. Explica que una hipótesis estadística es una afirmación sobre un valor poblacional y que una prueba de hipótesis determina si dicha afirmación es razonable. Detalla los pasos para identificar la hipótesis nula y alternativa, y define conceptos como región crítica, nivel de significación y significación p. El objetivo es decidir si se rechaza o no la hipótesis nula basado en la evidencia de la muestra.
Regresion lineal
La regresión lineal simple ajusta una recta a datos (xi, yi) para modelar la relación entre una variable independiente X e independiente Y. Se calculan los estimadores de los parámetros β0 y β1 usando el método de mínimos cuadrados. Esto permite predecir y estimar intervalos de confianza para nuevos valores de X. La pendiente β1 indica la fuerza de la asociación lineal entre las variables.
Solucionario libro: Probabilidad y estadística para ingenieros 6 ed - walpole
Solucionario libro: Probabilidad y estadística para ingenieros 6 ed - walpoleMiguel Leonardo Sánchez Fajardo
Este documento presenta la resolución de 6 problemas relacionados con distribuciones de probabilidad. En el primer problema se resume un caso sobre el funcionamiento de una máquina de refrescos y se concluye que la decisión tomada fue razonable. Los problemas 2 a 5 involucran el cálculo de probabilidades utilizando distribuciones normales y chi cuadrado. El sexto problema pide encontrar valores críticos de chi cuadrado para diferentes niveles de significancia.Distribución Binomial Negativa y Geométrica
Continuando con el tema de las distribuciones discretas, adjunto esta presentación de la distribución binomial negativa y de la distribución geométrica
ejercicios resuelto de estadística l
Este documento presenta varios ejercicios estadísticos relacionados con distribuciones normales. Calcula probabilidades y áreas bajo la curva para diferentes valores de variables aleatorias con medias y desviaciones estándar dadas. Los ejercicios abarcan temas como pistones, resistencia al cemento y fabricación de semiconductores.
Problemas resueltos 1oct_max
Este documento presenta problemas resueltos relacionados con continuidad, diferenciabilidad, regla de la cadena y derivación implícita de funciones de varias variables. En el primer problema se verifica la continuidad y se calculan las derivadas parciales de una función. En el segundo problema se prueba que una función es diferenciable en un punto y continua. Los problemas subsiguientes tratan sobre aplicaciones de la regla de la cadena y cálculo de derivadas implícitas.
Probabilidades .......
Este documento trata sobre probabilidad y estadística. Explica los conceptos de probabilidad clásica y empírica. La probabilidad clásica se basa en la igualdad de posibilidades de los resultados, mientras que la probabilidad empírica se basa en la frecuencia relativa de eventos observados. También cubre temas como espacio muestral, combinatoria, permutaciones, distribuciones de probabilidad y más.
Clase8-Estadística
Este documento presenta información sobre variables aleatorias continuas. Introduce conceptos como función de densidad, función de distribución acumulada y valores esperados para variables aleatorias continuas. También cubre distribuciones específicas como la uniforme y la normal, incluyendo sus propiedades y cómo calcular probabilidades para estas distribuciones. Finalmente, incluye ejemplos numéricos para ilustrar los conceptos.
Psico. 14 ava. regresión y correlación
Este documento presenta información sobre regresión y correlación lineal simple. Explica cómo calcular el coeficiente de correlación de Pearson r para determinar la fuerza y dirección de la relación entre dos variables, y realizar pruebas de hipótesis. También describe cómo estimar la ecuación de la recta de regresión para predecir los valores de una variable dependiendo de los cambios en la variable independiente. Finalmente, resume un ejemplo práctico sobre la relación entre la dosis de un agente hipnótico y el tiempo de sueño inducido.
Síntesis Autoevaluación Carrera de Informática
Se presenta la síntesis de la autoevaluación de la Carrera de Informática, de la Facultad de Filosofía de la Universidad Central del Ecuador.
5. probabilidad conjunta ejercicios resueltos
Este documento presenta tres ejercicios resueltos sobre distribuciones conjuntas de probabilidad. El primer ejercicio calcula la probabilidad de que haya al menos dos clientes más en una línea de espera que en la otra para un supermercado con dos cajas. El segundo ejercicio determina el número esperado de solicitudes rechazadas diariamente para una financiera. El tercer ejercicio calcula la probabilidad de éxito después de tres meses y la utilidad mensual esperada y su varianza para una empresa que vende dos tipos de chancadoras.
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02 - Introducción a la teoría de probabilidad
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Fenómenos determinísticos vs. fenómenos aleatorios
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Interpretación frecuentista y Bayesiana de la probabilidad
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Fundamentos de probabilidad regla de la multiplicación
Este documento explica las reglas de la multiplicación y la probabilidad condicional en la probabilidad. La regla de la multiplicación establece que la probabilidad de que ocurran dos sucesos A y B es P(A) x P(B) si A y B son independientes, o P(A) x P(B|A) si A y B son dependientes. También presenta ejemplos como calcular la probabilidad de responder correctamente dos preguntas de un examen o la probabilidad de seleccionar una vaina verde y luego una vaina amarilla en un experimento de Mendel.
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La probabilidad empírica se determina experimentalmente mediante la frecuencia relativa de un suceso al repetir un experimento bajo las mismas condiciones. A mayor número de repeticiones, la probabilidad empírica tiende a aproximarse al valor de la probabilidad teórica. El documento ilustra esto mediante un experimento de lanzar un dado cúbico, mostrando cómo la probabilidad empírica de cada cara se estabiliza en 1/6 después de lanzar el dado 100000 veces.
Fundamentos de probabilidad regla de la suma
La regla de la suma establece que para calcular la probabilidad de que ocurra un suceso A o un suceso B, se suma la probabilidad de que ocurra A más la probabilidad de que ocurra B, y se resta la probabilidad de que ocurran ambos al mismo tiempo para evitar contar esos resultados dos veces. El documento explica esta regla y la ilustra con el ejemplo de calcular la probabilidad de obtener un guisante con vaina verde o flor morada en el experimento de Mendel.
Eventos mutuamente excluyentes y no excluyentes
Tema de estadística que de manera breve, trato de explicar como suceden los eventos mutuamente excluyente y no excluyentes, y con ejemplos hacer mas comprensible el titulo de este documento.
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Probabilidades Condicionales
Este documento presenta un ejemplo de cómo calcular probabilidades condicionales a partir de una tabla de probabilidades. La tabla muestra las probabilidades de que ocurran diferentes combinaciones de los eventos X e Y. Luego se calculan dos probabilidades condicionales específicas: la probabilidad de que el evento Y sea 2 dado que el evento X es 3, y la probabilidad de que el evento X sea 3 dado que el evento Y es 1.
Teorema de bayes
El teorema de Bayes permite calcular probabilidades a posteriori (después de observar un evento) utilizando probabilidades a priori (iniciales) y probabilidades condicionales. La fórmula de Bayes actualiza las probabilidades iniciales a la luz de nueva información.
ANALISIS Y APLICACIÓN DE ESTADISTICA
Este documento presenta conceptos básicos de estadística y teoría de probabilidades. Explica los tipos de estadística, medidas de tendencia central, medidas de forma y dispersión, así como conceptos de probabilidad como espacio muestral, probabilidad conjunta y marginal, independencia estadística, diagrama de árbol y teorema de Bayes. Finalmente, discute la aplicación de la estadística en salud pública y proporciona una bibliografía.
06 - Variables aleatorias conjuntas
Si quiere descargar la presentación, dirijase a:
http://probestunalmzl.wikispaces.com/temario
Le agradecería si me reporta los errores que encuentre en la diapositiva (daalvarez arroba unal punto edu punto co)
Estructura De Los Materiales Inorganicos
Este documento describe la estructura y propiedades de los materiales inorgánicos como los minerales. Explica que los minerales tienen una estructura cristalina ordenada que les da formas geométricas características. Luego enumera varias propiedades físicas, magnéticas, mecánicas y ópticas de los materiales inorgánicos. Finalmente, señala que los minerales tienen muchas aplicaciones importantes como fuente de metales, vidrio, joyas, fertilizantes y materiales de construcción.
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- 1. Encontrar las Probabilidades Marginales
- 2. Tenemos que: x= 1, 2, 3 e y= 1, 2, 3 En este caso la probabilidad marginal de x es: Px ( x ) = ∑ P ( x, y ); ∀y Px (1) = 0.10 + 0.10 + 0.05 = 0.25 Px (2) = 0.05 + 0.20 + 0.15 = 0.40 Px (3) = 0.05 + 0.10 + 0.20 = 0.35
- 3. Y la probabilidad marginal de y es: Py ( y ) = ∑ P ( x, y ); ∀x Py (1) = 0.10 + 0.05 + 0.05 = 0.20 Py (2) = 0.10 + 0.20 + 0.10 = 0.40 Py (3) = 0.05 + 0.15 + 0.20 = 0.40 En resumen:
- 4. Tenemos la siguiente Tabla: y pelusa x invierno 1 2 3 P y (y) 1 0.10 0.05 0.05 0.20 2 0.10 0.20 0.10 0.40 3 0.05 0.15 0.20 0.40 P x (x) 0.25 0.40 0.35 1.00