Alonso Torres Josue Daniel
Páginas: 11 (2658 palabras)
Publicado: 19 de marzo de 2015
ITESCO
ING.SISTEMAS COMPUTACIONALES
CLAVE DE MATERIA: AEF1052 B
PROBABILIDAD Y ESTADISTICA
PORTAFOLIO DE EVIDENCIAS
LANDY BLANQUET ESCOBAR
ALONSO TORRES JOSUE DANIEL
2°
“B”
[Probabilidad y Estadística]
JOSUE DANIEL ALONSO TORRES
INDICE
Temas:
Paginas:
1. Objetivos Generales del Curso.
2
2. Temario.
2
3. Portada de la Unidad.
4
4. Introducción
5
5. 1.1 Principio Aditivo.
6
6.1.2 Principio Multiplicativo.
7
7. Practica 1.
8
8. Diagrama De árbol De practica 1.
9
9. Practica 2.
10
10.1.3 Notación Factorial.
11
11.1.4 Permutación.
12
12. 1.5 Combinaciones.
13
13. Practica 3.
14
14. Práctica 4.
15
15. Práctica 5.
16
16. Práctica 6.
17
17. Práctica 7.
18
18. 1.6Diagrama de Árbol .
19
19.1.7 Teorema De Binomio.
20
20. Practica 8.
22
21. Practica9.
23
22. Practica 10.
24
23. Conclusión.
25
24. Bibliografía.
26
Pagina 1
[Probabilidad y Estadística]
JOSUE DANIEL ALONSO TORRES
OBJETIVO(S) GENERAL(ES) DEL CURSO (competencias
específicas a Desarrollar en el curso)
Seleccionar modelos probabilísticos, aplicar cálculos de inferencia estadística
sobre
datos y desarrollar modelos para la toma de decisiones en sistemas con
componentesaleatorios.
TEMARIO
UNIDAD 1 (TECNICAS DE CONTEO)
1.1 Principio aditivo.
1.2 Principio multiplicativo.
1.3 Notación Factorial.
1.4 Permutaciones.
1.5 Combinaciones.
1.6 Diagrama de Árbol.
1.7 Teorema del Binomio
UNIDAD 2 (FUNDAMENTOS DE LA TEORIA DE PROBABILIDAD)
2.1 Teoría elemental de probabilidad.
2.2 Probabilidad de Eventos: Definición de
espacio muestral, definición de evento,
simbología,unión, intersección, diagramas
de Venn.
2.3 Probabilidad con Técnicas de Conteo:
Axiomas, Teoremas.
2.4 Probabilidad condicional: Dependiente,
Independiente.
2.5 Ley multiplicativa.
2.6 Eventos independientes: Regla de Bayes.
2.7 Variable aleatoria.
2.8 Variables aleatorias conjuntas.
2.9 Modelos analíticos de fenómenos aleatorios
discretos.
2.10 Modelos analíticos de fenómenos
aleatorioscontinuos.
Pagina 2
[Probabilidad y Estadística]
JOSUE DANIEL ALONSO TORRES
UNIDAD 3 (Estadística
descriptiva)
3.1 Conceptos básicos de estadística:
Definición, Teoría de decisión, Población,
Muestra aleatoria, Parámetros aleatorios.
3.2 Descripción de datos: Datos agrupados y no
Agrupados, Frecuencia de clase,
Frecuencia relativa, Punto medio, Límites.
3.3 Medidas de tendencia central: MediaAritmética, geométrica y ponderada,
Mediana, Moda, Medidas de dispersión,
Varianza, Desviación estándar, Desviación
Media, Desviación mediana, Rango.
3.5 Parámetros para datos agrupados.
3.6 Distribución de frecuencias.
3.7 Técnicas de agrupación de datos.
3.8 Técnicas de muestreo.
3.9 Histogramas.
UNIDAD 4 (Distribuciones muéstrales)
4.1 Función de probabilidad.
4.2 Distribución binomial.
4.3Distribución hipergeométrica.
4.4 Distribución de Poisson.
4.5 Esperanza matemática.
4.6 Distribución normal.
4.7 Distribución T-student.
4.8 Distribución Chi cuadrada.
4.9 Distribución F.
UNIDAD 5 (ESTADISTICA APLICADA)
5.1 Inferencia estadística: Concepto,
Estimación, Prueba de hipótesis.
5.2 Estimaciones puntuales y por intervalos de
Confianza.
5.3 Regresión y correlación.
Pagina 3
JOSUE DANIEL ALONSOTORRES
[Probabilidad y Estadística]
Pagina 4
JOSUE DANIEL ALONSO TORRES
[Probabilidad y Estadística]
INTRODUCCION
La teoría de la probabilidad es la parte de las matemáticas que se encarga del
estudio de los fenómenos o experimentos aleatorios. Por experimento aleatorio
entenderemos
todo aquel experimento que cuando se le repite bajo las mismas condiciones
iniciales, el resultado que seobtiene no siempre es el mismo. El ejemplo
más sencillo y cotidiano de un experimento aleatorio es el de lanzar una moneda
o un dado, y aunque estos experimentos pueden parecer muy sencillos, algunas
personas los utilizan para tomar decisiones en sus vidas. En principio no sabemos
cual será el resultado del experimento aleatorio, así que por lo menos conviene
agrupar en un conjunto a todos los...
ING.SISTEMAS COMPUTACIONALES
CLAVE DE MATERIA: AEF1052 B
PROBABILIDAD Y ESTADISTICA
PORTAFOLIO DE EVIDENCIAS
LANDY BLANQUET ESCOBAR
ALONSO TORRES JOSUE DANIEL
2°
“B”
[Probabilidad y Estadística]
JOSUE DANIEL ALONSO TORRES
INDICE
Temas:
Paginas:
1. Objetivos Generales del Curso.
2
2. Temario.
2
3. Portada de la Unidad.
4
4. Introducción
5
5. 1.1 Principio Aditivo.
6
6.1.2 Principio Multiplicativo.
7
7. Practica 1.
8
8. Diagrama De árbol De practica 1.
9
9. Practica 2.
10
10.1.3 Notación Factorial.
11
11.1.4 Permutación.
12
12. 1.5 Combinaciones.
13
13. Practica 3.
14
14. Práctica 4.
15
15. Práctica 5.
16
16. Práctica 6.
17
17. Práctica 7.
18
18. 1.6Diagrama de Árbol .
19
19.1.7 Teorema De Binomio.
20
20. Practica 8.
22
21. Practica9.
23
22. Practica 10.
24
23. Conclusión.
25
24. Bibliografía.
26
Pagina 1
[Probabilidad y Estadística]
JOSUE DANIEL ALONSO TORRES
OBJETIVO(S) GENERAL(ES) DEL CURSO (competencias
específicas a Desarrollar en el curso)
Seleccionar modelos probabilísticos, aplicar cálculos de inferencia estadística
sobre
datos y desarrollar modelos para la toma de decisiones en sistemas con
componentesaleatorios.
TEMARIO
UNIDAD 1 (TECNICAS DE CONTEO)
1.1 Principio aditivo.
1.2 Principio multiplicativo.
1.3 Notación Factorial.
1.4 Permutaciones.
1.5 Combinaciones.
1.6 Diagrama de Árbol.
1.7 Teorema del Binomio
UNIDAD 2 (FUNDAMENTOS DE LA TEORIA DE PROBABILIDAD)
2.1 Teoría elemental de probabilidad.
2.2 Probabilidad de Eventos: Definición de
espacio muestral, definición de evento,
simbología,unión, intersección, diagramas
de Venn.
2.3 Probabilidad con Técnicas de Conteo:
Axiomas, Teoremas.
2.4 Probabilidad condicional: Dependiente,
Independiente.
2.5 Ley multiplicativa.
2.6 Eventos independientes: Regla de Bayes.
2.7 Variable aleatoria.
2.8 Variables aleatorias conjuntas.
2.9 Modelos analíticos de fenómenos aleatorios
discretos.
2.10 Modelos analíticos de fenómenos
aleatorioscontinuos.
Pagina 2
[Probabilidad y Estadística]
JOSUE DANIEL ALONSO TORRES
UNIDAD 3 (Estadística
descriptiva)
3.1 Conceptos básicos de estadística:
Definición, Teoría de decisión, Población,
Muestra aleatoria, Parámetros aleatorios.
3.2 Descripción de datos: Datos agrupados y no
Agrupados, Frecuencia de clase,
Frecuencia relativa, Punto medio, Límites.
3.3 Medidas de tendencia central: MediaAritmética, geométrica y ponderada,
Mediana, Moda, Medidas de dispersión,
Varianza, Desviación estándar, Desviación
Media, Desviación mediana, Rango.
3.5 Parámetros para datos agrupados.
3.6 Distribución de frecuencias.
3.7 Técnicas de agrupación de datos.
3.8 Técnicas de muestreo.
3.9 Histogramas.
UNIDAD 4 (Distribuciones muéstrales)
4.1 Función de probabilidad.
4.2 Distribución binomial.
4.3Distribución hipergeométrica.
4.4 Distribución de Poisson.
4.5 Esperanza matemática.
4.6 Distribución normal.
4.7 Distribución T-student.
4.8 Distribución Chi cuadrada.
4.9 Distribución F.
UNIDAD 5 (ESTADISTICA APLICADA)
5.1 Inferencia estadística: Concepto,
Estimación, Prueba de hipótesis.
5.2 Estimaciones puntuales y por intervalos de
Confianza.
5.3 Regresión y correlación.
Pagina 3
JOSUE DANIEL ALONSOTORRES
[Probabilidad y Estadística]
Pagina 4
JOSUE DANIEL ALONSO TORRES
[Probabilidad y Estadística]
INTRODUCCION
La teoría de la probabilidad es la parte de las matemáticas que se encarga del
estudio de los fenómenos o experimentos aleatorios. Por experimento aleatorio
entenderemos
todo aquel experimento que cuando se le repite bajo las mismas condiciones
iniciales, el resultado que seobtiene no siempre es el mismo. El ejemplo
más sencillo y cotidiano de un experimento aleatorio es el de lanzar una moneda
o un dado, y aunque estos experimentos pueden parecer muy sencillos, algunas
personas los utilizan para tomar decisiones en sus vidas. En principio no sabemos
cual será el resultado del experimento aleatorio, así que por lo menos conviene
agrupar en un conjunto a todos los...
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