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Descripción
Fichas por Silvia Pérez , actualizado hace más de 1 año
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Creado por Silvia Pérez
hace alrededor de 4 años
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| Pregunta | Respuesta |
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Image:
Uno (binary/octet-stream)
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1. Distribución de probabilidad. La probabilidad es un valor entre 0 y 1 que describe la posibilidad de ocurrencia de un acontecimiento. Donde 1 representa que el acontecimiento sucederá muy seguramente y 0 que el acontecimiento con seguridad no sucederá. |
| 2. Variable aleatoria Puede definirse como cualquier característica medible que toma diferentes valores con probabilidades determinadas | |
| 3. Teoría axiomática Dicha teoría define la probabilidad como una función que asigna a cada posible resultado de un experimento aleatorio un valor no negativo, de forma que se cumpla la propiedad aditiva. | |
| 4. Ley normal para variables continuas La distribución normal adapta una variable aleatoria continua a una función que depende de la media y la desviación típica | |
| 5. Ley binomial o la de Poisson para variables discretas Recibe su nombre gracias al matemático francés Simeón Denis Poisson (1781-1840). Describe el número de veces que se presenta un acontecimiento durante un intervalo específico, este intervalo puede ser de tiempo, distancia, área o volumen. | |
| 6.Distribución de probabilidad Binomial Fue propuesta por Jakob Bernoulli (1654-1705), y es utilizada con acontecimientos que tengan respuesta binaria, generalmente clasificada como “éxito” o “fracaso”. | |
| 7. Probabilidad condicional Es la probabilidad de que ocurra un evento A, sabiendo que también sucede otro evento B. La probabilidad condicional se escribe P(A|B) o P(A/B), y se lee «la probabilidad de A dado B». | |
| 8. Variable continua Es aquel tipo de variable cuantitativa que puede expresar una cantidad infinita de valores sin importar que sea un valor intermedio. | |
| 9. Probabilidad conjunta Es la probabilidad de ocurrencia de dos o más eventos. De la expresión P(B|A)=P(A∩B)/P(A) se pude despejar P(A∩B)=P(A)P(B|A) expresión llamada Ley de multiplicación de probabilidades. | |
| 10. Probabilidad simple Es la posibilidad de que ocurra algún evento determinado. | |
| 11. Distribución binomial Es una distribución de probabilidad discreta que describe el número de éxitos al realizar un experimentos independientes entre sí, acerca de una variable aleatoria. | |
| 12. Distribución Pascal La distribución binomial negativa es un modelo adecuado para tratar aquellos procesos en los que se repite un determinado ensayo o prueba hasta conseguir un número determinado de resultados favorables (por vez primera) | |
| 13. Distribuciones de frecuencia Son tablas en que se dispone las modalidades de la variable por filas. En las columnas se dispone el número de ocurrencias por cada valor y porcentajes. | |
| 14. Variable aleatoria discreta Es aquella que solo toma ciertos valores (frecuentemente enteros) y que resulta principalmente del conteo realizado. | |
| 15. Distribución Hipergeométrica Este tipo de distribución está relacionada con muestreos sin reemplazo y aleatorios. En el muestreo sin reemplazo no se devuelve o descarta ningún elemento seleccionado hasta finalizar dicho muestreo. | |
| 16. Varianza Es una medida de dispersión que representa la variabilidad de una serie de datos respecto a su media. | |
| 17. Variables La variable estadística se refiere a una característica o cualidad de un individuo que está propenso a adquirir diferentes valores | |
| 18. Tipificación Clasificación en tipos o clases de una realidad o un conjunto de cosas. | |
| 19. Función de distribución Llamamos función de distribución de una variable aleatoria X y la denotamos por F(x), a la función que asocia a cada valor x la probabilidad acumulada para todos los valores menores o iguales a x: F(x)=P(X≤x).: | |
| 20. Densidad de probabilidad En el contexto de las variables aleatorias continuas, la función de distribución, Fx (x) es continua y derivable, con derivada continua salvo en un conjunto de medida nula. | |
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