ANALISIS DE DATOS EXPERIMENTALES

Tarea 1

MEDIA

La media se puede definir como la suma de un conjunto de datos divididos entre la cantidad de datos sumados.

Ejemplo:

Las estaturas de 5 estudiantes son 1.70, 1.85, 1.68, 1.74 y 1.78. La media es

8.75/5 = 1.75

VARIANZA

Es la media de las diferencias con la media elevadas al cuadrado.Se puede decir que es el grado de dispersión de un dato con respecto a la media.

DESVIACION ESTANDAREs la raíz cuadrada de la varianza, es decir, la raíz cuadrada de la media de los cuadrados de las puntuaciones de desviación.

FACTORIAL

Se entiende por factorial como el producto de todos los números enteros anteriores a un número deseado incluyendo ese mismo número, y se simboliza con un signo de exclamación.

Ejemplo: 3! = 3x2x1 = 6.

PROBABILIDAD

Es la posibilidad con la que puede suceder un acontecimiento al azar.

Ejercicios:

a) Encontrar la probabilidad de que al lanzar un dado caiga un número par.

P(p)= 3/6 = 1/3

b) En una caja se encuentran 4 bolas negras 2 bolas blancas y 6 bolas azules ¿Cuál es la probabilidad de sacar una bola blanca?

P(b)= 2/12 = 1/6

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TECNICAS DE CONTEO

El principio fundamental en el proceso de contar ofrece un método general para contar el número de posibles arreglos de objetos dentro de un solo conjunto o entre carios conjuntos. Las técnicas de conteo son aquellas que son usadas para enumerar eventos difíciles de cuantificar.

Ejercicios:

a) ¿De cuántas maneras pueden repartirse 3 premios a un conjunto de 10 personas, suponiendo que cada persona no puede obtener más de un premio?

Aplicando el principio fundamental del conteo, tenemos 10 personas que pueden recibir el primer premio. Una vez que éste ha sido entregado, restan 9 personas para recibir el segundo, y posteriormente quedarán 8 personas para el tercer premio. De ahí que el número de maneras distintas de repartir los tres premios.

10 x 9 x 8 = 720

b) ¿De cuántas formas es posible ordenar los símbolos a, b, c, d, e, e, e, e, e de modo que ninguna e quede junto a otra?

e _ e _ e _ e _ e

P4 = 4! = 24

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Tarea 2

TIPO DE DISTRIBUCION

FORMULA CUANDO SE APLICA

MEDIA DESVIACION ESTANDAR

BINOMIALP(x=k)=(n/k)pk * qn-k

Se utiliza cuando la variable aleatoria

discreta es el número de éxitos en

una muestra compuesta por n observaciones.

Se utiliza cuando solo pueden haber

dos posibles resultados: éxito o

fracaso.

µ=n*p σ = √n*p*q

POISSON(μ^x e^(-μ))/x!

Se utiliza en situaciones en

donde los sucesos son impredecibles o

de ocurrencia aleatoria. En otras

palabras no se sabe el total de los

posibles resultados.

μ=np σ=√μ

NORMAL

P(a≤X≤b) = ∫ b a f (x)dx

Esta distribución es frecuentemente utilizada en las

aplicaciones estadísticas. Su propio

nombre indica su extendida utilización,

justificada por la frecuencia o

normalidad con la que ciertos fenómenos

tienden a parecerse en su comportamiento a

esta distribución.La importancia de la

distribución normal se debe principalmente a

que hay muchas variables asociadas a fenómenos naturales que siguen el modelo

de la normal.

µ = E [X] σ = √Var[X]

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Bibliografía

http://www.vitutor.net/1/54.html

http://www.monografias.com/trabajos85/distribucion-binomial/distribucion-binomial.shtml

http://www.monografias.com/trabajos10/dino/dino.shtml

http://www.ugr.es/~bioestad/_private/Tema_5.pdf

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