APLICACIÓN DE CONCEPTOS DE PROBABILIDAD

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Marcela  Espitia
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Massiel Paola  Tellez Rodriguez
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Marcela  Espitia
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APLICACIÓN DE CONCEPTOS DE PROBABILIDAD
  1. variables aleatorias y probabilidades
    1. Se ha utilizado el termino variable para indicarnos una característica que varían donde se realizan mediciones.
      1. Las variables aleatorias, están asociadas al concepto de probabilidad, definición que intuitivamente se menciona diario y es posible calcular.
        1. La probabilidad es una medida de incertidumbre sobre el valor que puede asumir una variable aleatoria
          1. veamos algunos conceptos que están omnipresentes en bioestadística
            1. AZAR
              1. 1800 se decía que la palabra azar no significaba nada. el "determinismo" era todo suceso que se derivaba de una serie de condiciones
                1. 1839-1914 se desplaza el determinismo por el concepto del azar absoluto o lógica del azar
                  1. ya el azar se considero un componente mas en cualquier problema que involucre variables aleatorias
              2. ESPACIO MUESTRAL Y VARIABLES ALEATORIAS
                1. Las variables aleatorias sirven para describir los resultados de un estudio aleatorio
                  1. pueden ser
                    1. Cuantitativas
                      1. discretas o continuas
                        1. las continuas es no contable
                          1. la diferencia entre valores de la variables está definida aritméticamente
                          2. discretas o contables
                            1. son enumeradas, o es posible contar el numero de veces que el valor ocurre en el espacio muestral
                              1. se deben tener presentes
                                1. proporciones; no pueden superar el numero de elementos evaluados
                                  1. los conteos no acotados o sin denominador natural
                          3. Cualitativas
                          4. el conjunto de posibles resultados se denomina
                            1. Espacio muestral y se denota con la letra griega omega ()
                              1. se deben tener presentes los conceptos como
                                1. punto muestral
                                  1. cada uno de los posibles resultados de un estudio aleatorio, cada elemento del espacio muestral
                                  2. evento aleatorio
                                    1. cualquier subconjunto de elementos del espacio muestral
                                  3. el tipo de espacio muestral determina el tipo de variable aleatoria
                                2. podemos decir que una variable aleatoria asocia cada elemento del espacio muestral
                              2. PROBABILIDAD
                                1. Se puede dar una definición de probabilidad que se basa en la enumeración de los elementos del espacio muestral. Se desarrollo estudiando los juegos de azar y se le define como el concepto o enfoque clásico de probabilidad
                                  1. mientras que la definición de frecuencial de probabilidad, es una serie repetida de estudios aleatorios
                                2. Frecuencia de probabilidad
                                  1. Se refiere a una serie repetida de estudios aleatorios
                                    1. Se usa cuando el espacio muestral es infinito
                        2. Distribuciones de variables aleatorias
                          1. Función de distribuición en V.A discretas
                            1. Da un valor a la variable entre 0 y 1 asumiendo un valor menor o igual al valor que esta evaluando la función
                            2. Función de densidad V.A continuas
                              1. Otorga probabilidad a eventos definidos en términos de intervalos
                                1. obtiene valores entre ¨tanto¨y¨tanto¨
                              2. Función de distribución acumulada
                                1. Se observa por medio de un gráfico de dispersión con con intervalos confiables (IC)
                                2. Función de distribución empírica
                                  1. Trabaja directamente con valores visualizados en Y, enlazando cada valor con la probabilidad de valores menores o iguales
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