RICARDO ESTEBAN LIZASO

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
LOGARITMOS.
Advertisements

1. MODELO DE REGRESIÓN SIMPLE
Propiedades de los Reales
ESTIMACION DE PARAMETRO
Paso 1 Portada YO SOY EUROPEO Comisión Europea.
1 LA UTILIZACION DE LAS TIC EN LAS PYMES GALLEGAS AÑO Resumen. 24 de Junio de 2005.
Cuestiones y problemas
Álgebra 2010 Clase N° 1 Conjuntos numéricos I
Dr.. Roy Martin Angulo Reyes
Ecuaciones de Valor Absoluto y Desigualdades
Funciones: límites y continuidad
Bioestadística,2006.
Otra forma es representando lo que hay de cada lado
Estadística Capítulo 4.3 TEOREMA DE BAYES.
Funciones Continuas. Contenidos Definición de Continuidad Funciones Discontinuas Teoremas Ejemplos.
Estadística Administrativa I
Distribuciones de probabilidad bidimensionales o conjuntas
Probabilidades Vamos a estudiar los conceptos de: Sucesos excluyentes
UPC Tema: ESPACIO VECTORIAL Rn
8. Distribuciones continuas
OBJETIVOS Tener un costeo adecuado del producto
Sistemas de Ecuaciones
Eventos mutuamente excluyentes. Llamados también disjuntos
Clasificación de variables
TEORÍA DE CONJUNTOS.
Le propongo un juego….
PROBABILIDAD CONDICIONAL Y TEOREMA DE BAYES
Ecuaciones y Resolución de Ecuaciones Lineales
Exponentes Racionales y Radicales
TEORÍA DE LA DECISIÓN BAJO INCERTIDUMBRE
Comité Nacional de Información Bogotá, Mayo 30 de 2011 Consejo Nacional de Operación de Gas Natural 1 ESTADISTICAS NACIONALES DE OFERTA Y DEMANDA DE GAS.
Comité Nacional de Información Bogotá, Julio 21 de 2011 Consejo Nacional de Operación de Gas Natural 1 ESTADISTICAS NACIONALES DE OFERTA Y DEMANDA DE GAS.
Comité Nacional de Información Bogotá, Julio 27 de 2011 Consejo Nacional de Operación de Gas Natural 1 ESTADISTICAS NACIONALES DE OFERTA Y DEMANDA DE GAS.
5.3 Funciones Especiales Ecuación de Bessel de orden v (1) donde v  0, y x = 0 es un punto singular regular de (1). Las soluciones de (1) se.
Introducción a las Señales Aleatorias ISAL
La ley de los grandes números
FACULTAD DE INGENIERÍA
2. INTRODUCCION A LA TEORIA DE LA PROBABILIDAD
Estadística Administrativa I
CULENDARIO 2007 Para los Patanes.
Números enteros.
RICARDO ESTEBAN LIZASO
DISTINTOS TIPOS DE FRECUENCIAS
Instituto San Lorenzo Departamento de Matemática Probabilidades.
Copyright © 2002 por The McGraw-Hill Companies, Inc.
1 La dualidad de la probabilidad en la enseñanza de la estadística Pablo Carranza IIECNyMat Universidad Nacional de Río Negro Argentina.
Probabilidad Escriba su nombre Estándar: Probabilidad y Estadística.
BAYES APLICADO A LA DECISION
Estadística Administrativa I
Probabilidades Yalide Guerra1. Es una característica que interviene en todo trabajo experimental. Es la creencia que se tiene de la ocurrencia de un suceso.
Probabilidad Condicional: Probabilidad Total y Teorema de Bayes
CONCEPTOS Y APLICACIONES DE PROBABILIDAD
ELECTRICIDAD.
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERIA INDUSTRIAL CURSO: GESTION DE LA CALIDAD ING.ELIZABETH FERG 1.
Estadística Administrativa II
1.  ¿Cuál es la probabilidad de aprobar Estadística?  ¿Cuál es la probabilidad de no encontrarme con un corte de ruta cuando voy a clase?  Todos los.
BAYES APLICADO A LA TOMA DE DECISIONES
TEMA 6 ECUACIONES.
Estadística Administrativa I
Probabilidad condicional
E Experimentos aleatorios. Espacio muestral
DISTRIBUCION DE PROBABILIDADES
Conceptos Básicos de Probabilidad
ESTADISTICA II PARTE PRIMERA: PROBABILIDAD Y VARIABLES ALEATORIAS
PROBABILIDAD: TEORÍA BÁSICA + COMBINATORIA
Distribución Binomial
Probabilidad: Es la medida de incertidumbre de la ocurrencia de un suceso Experimento Determinístico: Es aquel que podemos predecir su ocurrencia. Ej.
Técnicas de conteo: Producto, suma y diagrama de árbol
Tema : Probabilidad.
{ PRINCIPIOS LOGICOS Y RAZONAMIENTO E INFERENCIA. Presentado por el alumno: Miguel Armando Soto Orozco. Centro Cultural Universitario de cd. Cuauhtémoc,
Transcripción de la presentación:

RICARDO ESTEBAN LIZASO PROBABILIDAD RICARDO ESTEBAN LIZASO

RICARDO ESTEBAN LIZASO PROBABILIDAD PROPENSIÓN A SUCEDER: Es una variable, definida por el decisor y, por lo tanto, subjetiva, que representa su creencia acerca del acontecimiento de un evento determinado RICARDO ESTEBAN LIZASO

RICARDO ESTEBAN LIZASO PROBABILIDAD EVENTO o SUCESO: Es el nivel que una variable puede adoptar en un momento futuro. ACONTECIMIENTO: Es un hecho que hace que un evento sea verdadero (se realice) o no RICARDO ESTEBAN LIZASO

RICARDO ESTEBAN LIZASO PROBABILIDAD PROBABILIDAD: Es una medición numérica de la propensión a suceder de un estado determinado (de una variable dada en un momento determinado) a través de una función de medición. Sus valores están entre 0 y 1. 0 = imposibilidad de un evento 1 = certeza de acontecimiento. RICARDO ESTEBAN LIZASO

RICARDO ESTEBAN LIZASO PROBABILIDAD RICARDO ESTEBAN LIZASO

DISTINTOS TIPOS DE PROBABILIDAD: CLASICA: Nº de eventos favorables . Nº de eventos igualmente posibles Ejemplo: ¿cuál es la probabilidad de sacar un cinco en el tiro de un dado? Favorable: 1 Posibles: 6 Probabilidad = 1 / 6 RICARDO ESTEBAN LIZASO

DISTINTOS TIPOS DE PROBABILIDAD: CLASICA: Nº de eventos favorables . Nº de eventos igualmente posibles Ejemplo: ¿pero qué pasa si por error en el dado en vez de pintar la cara 6 se volvió a pintar la cara 1? ¿o el dado estuviese cargado? Favorable: 1 Posibles: 5 Probabilidad = ¿1 / 5 ? ==> NO. Deben ser “igualmente” posibles RICARDO ESTEBAN LIZASO

DISTINTOS TIPOS DE PROBABILIDAD: ESTADISTICA: Nº de eventos de una clase X observados Nº de eventos de otra clase Y observados X  Y cantidad de elementos observados   Ejemplo: ¿cuál es la probabilidad de días de tormenta en verano? Días de tormenta en el verano 18 Días de verano 90 Probabilidad = 0,20 RICARDO ESTEBAN LIZASO

DISTINTOS TIPOS DE PROBABILIDAD: ESTADISTICA: Nº de eventos de una clase X observados Nº de eventos de otra clase Y observados X  Y cantidad de elementos observados   Ejemplo: En el ejemplo anterior habría que tomar los datos de varios veranos para poder sacar conclusiones más sólidas. Por otra parte los datos observados son datos reales del pasado, no contemplan la posibilidad de que se esté dando un cambio climático luego de varias décadas. RICARDO ESTEBAN LIZASO

DISTINTOS TIPOS DE PROBABILIDAD: LOGICA: Se basa en la evidencia obtenida sobre un hecho. Sólo admite relación lógica inductiva Si la evidencia es muy fuerte, la probabilidad de la hipótesis puede ser 1; si es muy débil puede ser 0. Ejemplo: ¿Existe vida en Marte? Dependerá de la evidencia encontrada: si hay atmósfera propicia, si hay agua, si existen rastros de una civilización, etc. RICARDO ESTEBAN LIZASO

DISTINTOS TIPOS DE PROBABILIDAD: SUBJETIVA personal o psicológica: es el grado de creencia que tiene un decisor sobre la ocurrencia de un evento. Se infiere de su comportamiento. Admite cualquier elemento psicológico, cultural y biológico Ejemplo: las apuestas en las carreras de caballos Si un caballo paga $10 por cada boleto de $2 significa que el apostador entiende que la probabilidad de ganar es de 2/10 = 0,20 RICARDO ESTEBAN LIZASO

RELACIÓN ENTRE VARIABLES: INFLUENCIA: No existe influencia entre A y B. INDEPENDIENTES Ni A influye en B, ni B influye en A. El aumento de temperatura y la cotización de las acciones Existe influencia asimétrica (unidireccional): A influye en B, pero B no influye en A. La lluvia provocará más exceso de tránsito. Pero el exceso de tránsito no hará llover. Existe influencia recíproca. DEPENDIENTES A influye en B y B influye en A. RICARDO ESTEBAN LIZASO

RELACIÓN ENTRE VARIABLES: NEGATIVA TOTAL POSITIVA DEPENDENCIA PARCIAL RICARDO ESTEBAN LIZASO

RELACIÓN ENTRE VARIABLES: DEPENDENCIA TOTAL NEGATIVA Acertar diciendo que el sombrero es blanco y Acertar diciendo que el sombrero es rojo. DEPENDENCIA TOTAL POSITIVA Exceso de tránsito y Llegar con demora. DEPENDENCIA PARCIAL Un fumador tiene dificultades respiratorias y el fumador deje de fumar. RICARDO ESTEBAN LIZASO

RELACIÓN ENTRE VARIABLES: DEPENDENCIA TOTAL NEGATIVA DEPENDENCIA TOTAL POSITIVA DEPENDENCIA PARCIAL RICARDO ESTEBAN LIZASO

RELACIÓN ENTRE VARIABLES: EXCLUSIÓN: MUTUAMENTE EXCLUYENTES (DISYUNTOS) El acontecimiento de un evento elimina obligatoriamente el acontecimiento de otro. En un tiro de dado sacar un 5 y sacar un 6. MUTUAMENTE NO EXCLUYENTES El acontecimiento de un evento no elimina el acontecimiento del otro. En dos tiros de un dado sacar un 5 y un 6. RICARDO ESTEBAN LIZASO

RELACIÓN ENTRE VARIABLES: EXCLUSIÓN: MUTUAMENTE EXCLUYENTES (DISYUNTOS) MUTUAMENTE NO EXCLUYENTES RICARDO ESTEBAN LIZASO

RELACIÓN ENTRE VARIABLES: RESUMEN: RICARDO ESTEBAN LIZASO

CÁLCULO DE PROBABILIDADES Sean dos eventos A y B Probabilidad de A P (A) = 4 / 8 = 0,5 P ( - A) = 4 / 8 = 0,5 Probabilidad de B P (B) = 2 / 8 = 0,25 P ( - B) = 6 / 8 = 0,75 RICARDO ESTEBAN LIZASO

CÁLCULO DE PROBABILIDADES MUTUAMENTE EXCLUYENTES (Dep. Total Negativa) PROBABILIDAD CONJUNTA P (AB) = 0. B está excluido de A. PROBABILIDAD CONDICIONAL P (A/B) = 0. P (A/B) = P (B/A) = 0. Si sucede A nunca sucederá B; si sucede B, nunca A. PROBABILIDAD DISYUNTA P (A ó B) = P (A) + P (B) P (A ó B) = 4 / 8 + 2 / 8 = 6 / 8 = 3 / 4 = 0,75 RICARDO ESTEBAN LIZASO

CÁLCULO DE PROBABILIDADES Dependencia Total Positiva (no excluyentes) PROBABILIDAD CONJUNTA P (AB) = P(A) = P(B) = 1 B coincide con A. PROBABILIDAD CONDICIONAL P (A/B) = 1. Si sucedió B, con seguridad sucederá A. PROBABILIDAD DISYUNTA P (A ó B) = P (A) + P (B) - P (AB) P (A ó B) = 4 / 8 + 4 / 8 - 4 / 8 = 4 / 8 = 1 / 2 = 0,5 RICARDO ESTEBAN LIZASO

CÁLCULO DE PROBABILIDADES Dependencia Parcial (no excluyentes) PROBABILIDAD CONJUNTA P (AB) = P(B). B está incluido en A. PROBABILIDAD CONDICIONAL P (A/B) = 1. Si sucedió B, con seguridad sucederá A.. PROBABILIDAD DISYUNTA P (A ó B) = P (A) + P (B) - P (AB) P (A ó B) = 4 / 8 + 2 / 8 - 2 / 8 = 4 / 8 = 1 / 2 = 0,5 RICARDO ESTEBAN LIZASO

CÁLCULO DE PROBABILIDADES Independientes PROBABILIDAD CONJUNTA P (AB) = P (A) x P(B). P (AB) = 4 / 8 x 2 / 8 = 8 / 64 = 1 / 8 = 0,125 PROBABILIDAD CONDICIONAL P (A/B) = P (A) ; P (B/A) = P (B). P (A/B) = 0,125 / 0,25 = 0,5 P (B/A) = 0,25 / 0,5 = 0,125 PROBABILIDAD DISYUNTA P (A ó B) = P (A) + P (B) - P (AB) P (A ó B) = 4 / 8 + 2 / 8 - 1 / 8 = 5 / 8 = 0,625 RICARDO ESTEBAN LIZASO