Matematicas

Solo disponible en BuenasTareas
  • Páginas : 6 (1477 palabras )
  • Descarga(s) : 0
  • Publicado : 11 de septiembre de 2012
Leer documento completo
Vista previa del texto
TRABAJO COLABORATIVO
“LOS EXPONENTES”

Enriquez Nicasio Pedro.
Fierro Núñez Daiana Sofía.
Michel Cortés José Gabriel
Vionet Michel Tannia

Fecha de entrega: viernes 1 de junio

I N T R O D U C C I Ó N
La estadística y la probabilidad han sido temas que usamos en la vida cotidiana pero muy pocos nos damos cuenta.
En el siguiente trabajo daremos a conocer estos importantes temas dandodefiniciones y algunos ejemplos con la intención de mejorar la facilidad de aprendizaje y que podamos apreciar la importancia y las ventajas que nos han brindado ya que por ser algo de uso común como ya se mencionó han pasado generaciones que han dejado pasar esto como algo común y sin importancia.
Nos hemos encargado que al principio de cada tema se encuentre otra pequeña introducción la cualayudará a comprender mejor el desarrollo de dicho tema, con la finalidad de que podamos tener información que permita asociarse con la nueva.



DEFINICIÓN CLÁSICA DE FRECUENCIA RELATIVA DE LAPLACE O "A PRIORI"
Los elementos de significado de frecuencia relativa
Para el caso particular de la frecuencia relativa, los elementos de significado que hemos considerado en el análisis de los textosson los siguientes:
1) En un experimento aleatorio realizado n veces, la frecuencia relativa década posible suceso A es el cociente entre el número de veces que sucede A y el número de repeticiones del experimento: nA/n.
2) La frecuencia relativa de cada suceso es un número comprendido entre 0
y 1.
3) La frecuencia relativa del suceso seguro es 1.
4) La frecuencia relativa de la unión de dossucesos excluyentes es la suma
de las frecuencias relativas de estos sucesos.
5) Al aumentar el número de ensayos se produce una convergencia (en sentido estocástico) de la frecuencia relativa hacia un valor constante teórico.

 
A. Las propiedades de las frecuencias relativas, que pueden observarse empíricamente, son la base de la definición axiomática de la probabilidad, ya que los axiomasson abstracciones de estas propiedades. El cálculo de probabilidades que se deriva de estos axiomas no determina el contenido específico del término probabilidad en cada aplicación particular, sino que su función principal es descubrir, a partir de ciertas probabilidades iniciales dadas, otras probabilidades implicadas por ellas. Sin embargo, los axiomas pueden usarse para definir implícitamentelo que es la probabilidad, limitando así las posibles interpretaciones de este término. Además, dichos axiomas han contribuido a establecer una base satisfactoria del Cálculo de Probabilidades, dando respuestas a las paradojas e inconsistencias observadas con anterioridad.
B. La idea de frecuencia relativa es la base de la concepción frecuencial de la probabilidad y sirve de puente entre laestadística y la probabilidad. La inferencia estadística tiene como fin principal la obtención de conclusiones sobre poblaciones a partir de datos obtenidos de muestras de las mismas. Gran parte de los procedimientos estadísticos están basados en hipótesis sobre las distribuciones de probabilidad de las poblaciones subyacentes y su aplicación requiere la estimación del valor particular de losparámetros de dichas distribuciones en los casos particulares. Es precisamente la acepción frecuencial de la probabilidad la que permite justificar esta estimación.
C. Los teoremas de límite, de tanta importancia en el Cálculo de Probabilidades, están basados en admitir la posibilidad de repetición de un experimento y en las frecuencias relativas o en la distribución de frecuencias. Estos teoremaspermiten precisar la idea de convergencia estocástica y proporcionan aproximaciones para distribuciones de probabilidad que de otro modo serían difíciles de calcular. Más recientemente, los teoremas de límite, combinados con las posibilidades informáticas, proporcionan una base para la utilización de la simulación como método de resolución de problemas probabilísticos complejos.

Ejemplo 24: Si...
tracking img