DICIEMBRE

Viernes 02 de diciembre del 2016 

Clase #12

Eventos Independientes:

Se dice que dos eventos (A y B) son independientes si se cumple que

P(A/B) = P(A)       y     P(B/A) = P(B)

Definición: Sean A y B eventos dependientes entonces se cumple que 

P(AyB) =P(A) * P(B)

Explicación y ejercicios

Martes 06 de diciembre del 2016

Clase #13

VARIABLES ALEATORIAS

Variables Aleatorias Discretas (V.A.D.)

DEIFINICIÓN:

Sean:

X: variable aleatoria

S: espacio muestral

e: evento de S

x: valor que puede tomar X

R: valor de los números reales

entonces:

X es la correspondencia que establece la variable aleatoria x, cuyo Dominio es S y su Rango un subconjunto de R.

Distribución de Probabilidad

Sea x: variable aleatoria discreta, entonces  la P(X=x) representa la probabilidad de que X  (v.a.d.) tome el valor de x.

PROPIEDADES:

1. La suma de todas las probabilidades debe ser =1

2. Cualquier probabilidad de la vad debe estar entre 0...1

explicación

Martes 13 de diciembre del 2016

Clase #14

Distribución de Probabilidad Acumulada

Esperanza o Media en una V.a.d.

La esperanza es igual a la suma de la probabilidad de cada posible suceso aleatorio multiplicado por el valor de dicho suceso. Por lo tanto, representa la cantidad media que se "espera" como resultado de un experimento aleatorio cuando la probabilidad de cada suceso se mantiene constante y el experimento se repite un elevado número de veces. Cabe decir que el valor que toma la esperanza matemática en algunos casos puede no ser "esperado" en el sentido más general de la palabra - el valor de la esperanza puede ser improbable o incluso imposible.

Varianza y Desviación en una V.a.d.

VARIANZA 

DESVIACIÓN

Martes 20  de diciembre del 2016

Clase #15

Variables Aleatorias Continuas (V.A.C.)

Es la variable cuyo recorrido es un intervalo finito o infinito de los reales entonces

P(X=x) = 0

Función de Densidad