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La distribución normal es un modelo teórico capaz de aproximar satisfactoriamente el valor de una variable aleatoria a una situación ideal. En otras palabras, la distribución normal adapta una variable aleatoria a una función que depende de la media y la desviación típica.

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La distribución normal es un modelo teórico capaz de aproximar satisfactoriamente el valor de una variable aleatoria a una situación ideal. En otras palabras, la distribución normal adapta una variable aleatoria a una función que depende de la media y la desviación típica.

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El portafolio de trabajos colaborativos tiene como finalidad de presentar el empleo de los teoremas, axiomas, operaciones de evento y distribuciones tanto discretas como continuas para el cálculo de probabilidades; de manera multidisciplinaria.

Los casos se desarrollan en contextos personales, profesionales, etc.

Para el desarrollo de actividades se llevó a cabo un proceso de indagación, revisión de recursos y materiales disponibles en línea; tales como: tutoriales, guías de ejercicio, tablas estadísticas, videos, etc. Se procedió a resolver problemas originales, adaptados o creados, en donde se basa en problemas relacionados en nuestra carrera universitaria.

Para el aprendizaje digital se utilizó, software Minitab en laboratorio virtual, hojas de cálculo, aplicaciones para el cálculo de probabilidades, Drive, foro y plataforma Canvas.

El conocimiento de estos temas es importante en el campo de la estadística y la probabilidad por varias razones, como para el análisis estadístico, la inferencia, la toma de decisiones y el modelado en una amplia gama de disciplinas. Estas herramientas permiten comprender y cuantificar la incertidumbre, realizar inferencias basadas en datos y realizar predicciones informadas.

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https://docs.google.com/spreadsheets/d/1crQJ9OzXLlrmfMyqs48Q9CGOHD5wCUDVydnn4ZDC1gI/edit#gid=0

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-Tenorio Najarro Iker Adriano 100%
-Joaquin Sebastian Laos Estrada 100%
-Sindel Vanesa Quispe Rodriguez 100%
-Gonzales Neyra David Guillermo 100%
-Puga Rodriguez Karla Fernanda 100%
-Henry Faustino Huamán Cárdenas 100%
-Valeria Mondragón Guzmán 100%
-Vanessa Nizama Gonzales 100%
-Silvia

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En la vida real se utiliza la distribución de Poisson para hacer cálculos de probabilidades donde se requiere contar el número de veces que se produce un suceso aleatorio durante un periodo determinado de tiempo (o también de distancia, área u otro parámetro).

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En la vida real se utiliza la distribución de Poisson para hacer cálculos de probabilidades donde se requiere contar el número de veces que se produce un suceso aleatorio durante un periodo determinado de tiempo (o también de distancia, área u otro parámetro).

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Materiales complementarios sobe el Teorema de Bayes.

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Materiales complementarios sobe el Teorema de Bayes.

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Distribución de Poisson | Teoría y ejercicio resuelto

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https://aprendeconeli.com/la-diferencia-entre-el-teorema-de-la-probabilidad-total-y-el-teorema-de-bayes/

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Seguramente te suenen del curso de Estadística y Probabilidad, dos de los teoremas más importantes de esta área: el Teorema de la Probabilidad Total y el Teorema de Bayes.

Sin embargo, muchas veces puede ocurrir que no se acabe de entender muy bien cuándo hablamos de uno o de otro, en qué se parecen y en qué se diferencian, y lo más importante, para qué sirven. Así que en el post que les traigo hoy vamos a hablar de todo ello a ver si le damos un poco más de luz al asunto.

Teorema de la Probabilidad Total

Este teorema permite hallar la probabilidad de un evento B cuando el espacio muestral Ω está dividido en varios eventos: A1, A2, A3, …, An.

Si observamos la imagen anterior, tiene lógica que se le llame Teorema de la Probabilidad Total, ya que vemos que realmente el evento B se puede expresar como la suma de todos los trocitos en los que se intersecta con los eventos Ai.

De ahí que la fórmula se plantee de la siguiente manera:

Luego, teniendo en cuenta la fórmula de la probabilidad condicional:

Si miramos bien la última fórmula de arriba, y despejamos la probabilidad de la intersección, podemos sustituir cada intersección en la fórmula de la P(B), por un producto entre una probabilidad condicional y la probabilidad de cada Ai:

Veamos un ejemplo donde pondríamos en práctica el Teorema de la Probabilidad Total.

En una sala de pediatría de un hospital, el 60% de los pacientes son niñas, y el 40% son niños. De los niños el 35% son menores de 24 meses. Y de las niñas el 20% son menores de 24 meses. Un pediatra que ingresa a la sala selecciona un infante al azar. Determina la probabilidad de que el infante seleccionado sea menor de 24 meses.

Lo primero que tenemos que ver es que nos interesa el evento B = «infante menor de 24 meses» y que el espacio muestral (los infantes de la sala de pediatría) está dividido en dos partes: A1 = «niñas» y A2 = «niños».

Nos piden la probabilidad P(B), la probabilidad de que un infante seleccionado al azar sea menor de 24 meses. Así que tenemos que tener en cuenta tanto a los niños menores de 24 meses como a las niñas menores de 24 meses, así como la cantidad (o porcentaje) de niños y niñas en general en la sala de pediatría:

Teorema de Bayes

El teorema de Bayes es útil para encontrar una probabilidad condicionada de un suceso cuando ya ha ocurrido otro suceso que afecta la probabilidad del primer suceso. Siguiendo el ejemplo anterior, si el infante seleccionado resulta ser menor de 24 meses, ¿cuál sería la probabilidad de que sea una niña? Es decir me piden P(A1|B). Para lo cual aplicamos la siguiente fórmula:

Si te fijas, el numerador es muy sencillo de calcular porque ya tenemos esos datos, y además es equivalente a P(B∩A1). Mientras que el numerador ya lo tenemos calculado con el Teorema de la Probabilidad Total. Entonces quedaría:

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La diferencia entre el Teorema de la Probabilidad Total y el Teorema de Bayes

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Seguramente te suenen del curso de Estadística y Probabilidad, dos de los teoremas más importantes de esta área: el Teorema de la Probabilidad Total y el

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La distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta que nos dice el porcentaje en que es probable obtener un resultado entre dos posibles al realizar un número n de pruebas. La probabilidad de cada posibilidad no puede ser más grande que 1 y no puede ser negativa.

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La distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta que nos dice el porcentaje en que es probable obtener un resultado entre dos posibles al realizar un número n de pruebas. La probabilidad de cada posibilidad no puede ser más grande que 1 y no puede ser negativa.

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Con este video podremos complementar el aprendizaje con el uso del software Minitab.

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Distribución de Poisson en el software Minitab

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Material complementario sobre Distribución Normal. 

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Material complementario sobre Distribución Normal. 

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Cálculo de Probabilidades: Distribución Normal, Minitab 18

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https://youtu.be/Nl7BsFe4xmY

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8 Ejemplo Teorema de Probabilidad Total y Teorema de Bayes

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Coevaluación- Distribuión binomial y Poisson

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Coevaluación- Distribuión binomial y Poisson

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Coevaluación- Teorema de probabilidad y de Bayes

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Coevaluación- Teorema de probabilidad y de Bayes