Estadistica

Regla empirica: dice que se incluyen todas las observacionesque estan por encima y por 
debajo de la media: 
el 68.3% de las observaciones estan dentro de mas o menos una desviacion  el 95.5% de las observaciones  estan dentro de mas o menos dos desviaciones  
el 99.7% de las observaciones estan dentro de mas o menos tres desviaciones 
 Probabilidad de frecuencia relativa (han habido hechos historicos en el problema): # de veces 
que ha ocurrido el evento/#total de observaciones 
Probabilidad de Modelo clasico (juegos de azar): # de veces en las que se realizara el evento/#total de posibles resultados 
probabilidad de modelo subjetivo(evento que nunca ha ocurrido) 
 
Tablas de contingencia: el problema me dara ciertos datos y para poder completar la tabla se debera sumar o restar, depende de la situacion. 
Tablas de probabilidad: se debera dividir cada dato de la tabla de contingencia entre el numero 
total de observaciones en dicha tabla. 
 probabilidad condicional: es la probabilidad de que el evento A ocurra, dado que el evento B ya 
haya ocurrido. 
probabilidad condicional de A dado B: P(A/B)=P(AinterseccionB)/P(B) o 
P(A/B)=P(A)P(B/A)/P(B) 
 eventos dependientes: dependen de un evento anterior para ocurrir 
eventos independientes: no dependen de un evento anterior para ocurrir 
 
Reglas de probabilidad 
regla de la multiplicacion: el proposito es determinar la probabilidad del evento conjunto P(AinterseccionB) 
 
para eventos independientes: P(AinterseccionB)=P(A)xP(B)  [se utiliza grafico de arbol] 
dependientes: 
=P(A)xP(B/A) 
 regla de la adicion: se utiliza para determinar la probabilidad de Ao B= 
P(AuB)=P(A)+P(B)­P(AinterseccionB) y se da cuando los eventos 
NO son mutuamente excluyentes 
 
 
Eventos mutuamente excluyentes: PAuB)=P(A)+P(B) 
 Teorema de bayes: sirve para calcular ciertas probabilidades, se hacen calculos dibujando un 
diagrama de arbol. 
 
tecnicas de conteo: combinaciones, permutaciones, escogencia multiple, multiplicacion ...