piña
Ingeniería en Sistemas Computacionales
Nombre del Alumno:________Nouche ______________Toledo__________José Eduardo______
Apellido Paterno
Apellido Materno
Nombre(s)
PORTAFOLIO DE EVIDENCIAS
No. Control:
14082103
Nombre del Docente:
Semestre:
2
Asignatura
Blanquet
Apellido Paterno
Escobar
Apellido MaternoGrupo:
c
Landy
Nombre(s)
José Eduardo Nouche Toledo
Probabilidad y estadística
Índice
Plan de Estudio(Contenido)……………………………………………………………………..pag2
Unidad1……………………………………………………………………………………………….....pag4
1.1 Principio aditivo………………………………………………………………………………...pag5
1.2 Principio multiplicativo …………………………………………………………………..…pag6
Ejercicio 1, 2,3…………………………………………………………………………………….……pag7
1.3Notación Factorial……………………………………………………………………………..pag8
1.4 Permutaciones…………………………………………………………………………….…….pag9
1.5 Combinaciones……………………………………………………………………………........pag10
Ejercicio 4…………………………………………………………………………………………….…..pag10
1.6 Diagrama de Árbol …………………………………………………………………………....pag11
Ejercicio 5………………………………………………………………………………………………...pag11
1.7 Teorema delBinomio………………………………………………………………………….pag12
Conclusión……………………………………………………………………………………………..…pag13
Bibliografía……………………………………………………………………………………………….pag14
1
José Eduardo Nouche Toledo
Probabilidad y estadística
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 componentes
aleatorios.Unidad 1 Técnicas 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 teoría 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 aleatorios continuos.2
José Eduardo Nouche Toledo
Probabilidad y estadística
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 Estadística aplicada
5.1 Inferencia estadística: Concepto, Estimación, Prueba de hipótesis.
5.2 Estimaciones puntuales y por intervalos de confianza.
5.3 Regresión y correlación.
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Probabilidad y estadística
UNIDAD 1
Técnicas de conteo
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Probabilidad y estadística
1.1 EL PRINCIPIO ADITIVO
Si se desea llevar a efecto una actividad, la cuál tiene formas alternativas para ser
realizada, donde la primera de esas alternativas puede ser realizada de M...
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