1era UNIDAD

*PROCESOS ESTOCASTICOS

*VARIABLES ALEATORIAS

*VARIABLES DETERMINISTICAS

*MODELOS PROBABILISTICOS

*FUNCIONES DE PROBABILIDAD

*Un proceso estocástico es un concepto matemático que sirve para

caracterizar una sucesión de variables aleatorias (estocásticas) que

evolucionan en función de otra variable

*Cada variable o conjunto de variables sometidas a influencias o efectos aleatorios constituye un proceso estocástico.

*Una variable aleatoria es una función, que asigna eventos. Una variable aleatoria es una variable estadística cuyos valores se obtienen de mediciones en experimento aleatorio.

* Lanzar un dado.

* Sacar una as de una baraja.

*Las variables aleatorias suelen tomar valores reales,

las encontramos en 2 tipos

* Continua.

* Discreta.

Es discreta si su recorrido es un

conjunto discreto

Es continua si su recorrido no es

un conjunto numerable

Estas variables al ser medidas, se les pueden asignar una

cantidad numérica y quedan completamente determinadas. El

área de un salón y la altura de una pared son variables

determinísticas. En estas variables, el número muestra que si se

realizan varias mediciones, se encontrará la misma cantidad

numérica.

Es la forma que pueden tomar un conjunto de datos obtenidos de

muestreos de datos con comportamiento que se supone aleatorio.

Fue desarrollado por Robertson y Spark Jones

Pueden ser modelos probabilísticos discretos o continuos. Los primeros, en su mayoría se basan en repeticiones de pruebas de Bernoulli.

*Modelo de Bernoulli

*Modelo de Binomial

*Modelo Geometrico

*Modelo Hipergeometrico

*Modelo de Poisson

Es una función que asocia a cada punto de su espacio

muestral X la probabilidad de que ésta lo asuma.

Tiene sentido para variables aleatorias que toman un

conjunto discreto de valores. Para variables aleatorias

continuas el concepto análogo es el de función de densidad.