Cuestionario de Metodos Estadisticos 2.docx

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En este caso la población puede dividirse en grupos o estratos que sean similares entre sí o que tengaalgunas características en com,n pero que sean distintos en relación a otros grupos o estratos.&-TE-/* DE +*01+&211+. !"#$T%#O #$T%ATIFICA)O CON A$I5ANACIÓN P%OPO%CIONAL:Esto signi$ca que a cada estrato le va a corresponder una parte de la muestra proporcional al tama3o on,mero de elementos de ese estrato.

1,. !"#$T%#O #$T%ATIFICA)O CON A$I5NACIÓN P%OPO%CIONAL:Esto signi$ca que no importa la proporción de elementos que tenga cada estrato se asigna con un n,meroigual constante igual de elementos con que cada estrato contribue a la muestra.

1-. !"#$T%#O PO% CON5LO!#%A)O$:*e reconocen conglomerados o grupos naturales que con!orman la población de interés en este casopuede utilizarse como criterio de selección aleatoria el conglomerado no la unidad de población en sí al seleccionar al azar un conglomerado puede tomarse el criterio de analizar un muestreo simple aleatoriodentro de él una di!erencia entre este esquema el anterior es que se considera que este los grupos oconglomerados pueden ser mu %omogéneos dentro de ellos %eterogéneos dentro de ellos.

2. P%OBABILI)A)#$:robabilidad grado de incertidumbre de que un evento ocurra.

21. F#NÓ!#NO$:Determinísticos4 se reconoce en que !orma va a suceder

robabilísticos4 no se puede asegurar el resultado antes de que ocurra22. OB#TIA:robabilidad clásica o apriorirobabilidad a posteriori o como una !recuencia relativa.

23. CLA$ICA O A P%IO%I: (inicia su estudio en los juegos de azar)*e le llama clásica porque !ue la primera que se estudió.

23. P%OBABILI)A) AP%IOP%I: que se puede determinar antes de contar el %ec%o.

Ejemplo4 baraja de cartas5 67

89 89 89 89

5 89:675 ;5  <.76

 2. #$PACIO !"#$T%AL:+l conjunto de todos los resultados posibles de un e#perimento.

2&. ##NTO$ !"T"A!#NT# #6CL"7#NT#$:1o pueden ocurrir los 7 al mismo tiempo. (*e lanza un dado no cargado)$8 (8 7 9 = 6 >) a4  (9) 8:>5 <.8?

  94  (par)5 9:>5 <.6

2(. P%OBABILI)A) A PO$T#%IO% O CO!O F#%C"#NCIA %#LATIA: (ejemplo)Es la probabilidad condicional  que es asignada después de que la evidencia es tomada en cuenta.

En un salón de clases están presentes 7= estudiantes varones 8> mujeres si selecciona un estudiante alazar cual será la probabilidad.

a) *ea %ombreb) *ea mujer

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a4  (@)5 7=:=<5 <.><94  (')5 8>:=<5 <.=<

2+. #N "NA #!P%#$A #6I$T# #L $I5"I#NT# P#%$ONAL P%OF#$IONAL A5%"PA)O )# AC"#%)O

A LA P%OF#$ION )# LA $I5"I#NT# !AN#%A: por $nes prácticos se va a considerar que estos eventosson mutuamente e#cluentes o sea que no pueden ocurrir en la misma persona 7 o más carreras.

E"E1T/ F%#C"#NCIA

A-

'ED&/* B <.9?

+C/0+D/*

> <.7?

10E1E-/*

6 <.77

*E&-ET+-+*

9 <.8=

 T/T+ 77 8.<<

$I $# $#L#CCIONA "N P%OF#$IONAL AL AA% )# #$T# 5%"PO C"AL $#%' LA P%OBABILI)A))# /"#a4 *ea 'edico a4 P ;m48 ,<228 .3+94 *ea +bogado  94  (a) 5 >:775 .2+c4 *ea ngeniero c4  () 5 6:775 .22d4 *ea ngeniero o *ecretaria d4 ( o *)5 (i) (*)5 6:777:775 B:775 .3(e4 *ea 'edico o +bogado e4  (' o +)5 (') (+)5 B:77 >:775 8=:775 .(

2,. $I 2 ##NTO$ $ON ;!"T"A!#NT# #6CL"7#NT#$4 F'.EG (+ H C) H *E 1E&E*T+ &+&I+- +-/C+CD+D DE JIE /&I--+ + 2 C5 5 (+ 2 C) 5 (+) (C)

2-. P%OPI%)A)#$ )# LA P%OBABILI)A):1o e#isten probabilidades negativas (van de < %asta 8)En un e#perimento la suma de las probabilidades de todos los eventos mutuamente e#cluentes es igual a(8).*i e#isten 7 eventos que son mutuamente e#cluentes se necesita calcular la probabilidad de que ocurra+ 2 C (cualquiera de las 7) esta será la suma de las probabilidades.

3. P%OBABILI)A) CON)ICIONAL:En algunos casos al calcular probabilidad sucede que el espacio muestral total se reduce comoconsecuencia de la ocurrencia de una o más condiciones que no cumple la población total. &uando elespacio muestral se reduce el cálculo de la probabilidad se realiza tomando como base ,nicamente a laparte del conjunto que cumple con la condición dada se %abla de probabilidad condicional.

31. #6I$T#N 2 FO%!A$ )# CALC"LA% LA P%OBABILI)A) CON)ICIONAL:14 Por sim=>e ins=ecci?n: consiste en localizar por dentro de nuestro cuadro al grupo que cumple con lacondición dada calcular sobre la probabilidad que se pide.

24 Por de@nici?n: ue consiste usar >a siuiente unci?n:

(+:C)5 (+ I C) Fa no se reduce el espacio muestrarioG  (C) la (C) no igual a cero

32. )I$T%IB"CIÓN )# P%OBABILI)A)#$:&onsiste e#presar o de$nir la !orma como se distribue los valores de probabilidad cuando se estudiandi!erentes variables.

33. #6I$T#N BA$ICA!#NT# 2 TIPO$ )# )I$T%IB"CIÓN )# P%OBABILI)A):Distribución de probabilidad de variables discretas.Distribución de probabilidad para variables contin,as.

  5

eDento recuencia

Frec.re>atiDa

muEer 1( .om9re 2 .(tota> 1.

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3. )I$T%IB"CIÓN )# P%OBABILI)A) PA%A A%IABL#$:Ina Distribución de probabilidad para variables discretas consiste en 8 tabla 8 gra$ca o 8 !unción ocualquier otro medio que nos permita identi$car todos los valores posibles que toman la variable aleatoriadiscreta K justo con sus probabilidades respectivas.

3&. )I$T%IB"CIÓN )# P%OBABILI)A) PA%A A%IABL#$ CONTIN"A$:Ina distribución de probabilidad para variables continuas se representa por una !unción negativa A (K)siempre cuando se cumpla con las siguientes condiciones.

8. el área que genere la curva de la !unción limitada por el eje ;G4  dic%a curva es igual a 8 (unidad deárea)7. la subárea limitada por la curva el eje ;G4 7 perpendiculares trazadas desde los puntos cualquiera a b representan la probabilidad de %allar un valor de (#) entre a b.

3(. )I$T%IB"CIÓN NO%!AL:Es la más importante distribución de probabilidad en estadística aplicada a variables continuas estadistribución normal está de$nida totalmente por sus parámetros + 'ED+ (') la DE*"+&21E*T+1D+- la distribución normal genera la desconocida curva en !orma de campana llamada (&+'+1+DE 0+I**).

FO%!"LA$:

P ;A4HPro9a9i>idad a =riori o a =osterioriP ;A ? B48 P ;A4 P ;B4H !utuamente eGc>uJente ;misma cateoría4 ;?4

P ;A Ó B48 P ;A4 P ;B4 K P ;A " B4 !utuamente no eGc>uJentes ;dierente cateoría4

P ;A<B48 Pro9a9i>idad condiciona> ;dado ue4