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Description
Flashcards by Cristian Uriel Ramos Rios, updated more than 1 year ago
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Created by Cristian Uriel Ramos Rios
about 4 years ago
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| Question | Answer |
| Variables aleatorias discretas. | Son aquellas que sólo pueden tomar un número finito de valores dentro de un intervalo. Por ejemplo, el número de componentes de una manada de lobos, puede ser 4 ó 5 ó 6 individuos pero nunca 5,75 ó 5,87. |
| Recorrido | Es la diferencia entre el valor más alto y el más bajo de un conjunto de datos. |
| Regla de Bayes | parte de una situación en la que es posible conocer las probabilidades de que ocurran una serie de sucesos Ai. |
| Valor esperado | es el número o que formaliza la idea de valor medio de un fenómeno aleatorio. |
| Función acumulada | La función de distribución (acumulada) de una variable aleatoria X, evaluada en x, es la probabilidad de que X tome un valor menor o igual que x. La palabra 'acumulada' es redundante y se puede omitir. |
| Variables aleatorias Continuas | es una función X que asigna a cada resultado posible de un experimento un número real. Si X puede asumir cualquier valor en algun intervalo I (el intervalo puede ser acotado o desacotado), se llama una variable aleatoria continua. |
| Varianza de una variable aleatoria | Es una característica numérica que proporciona una idea de la dispersión de la variable aleatoria respecto de su esperanza. Decimos que es un parámetro de dispersión. |
| Cálculos de probabilidad | Para calcular la probabilidad de un evento se toma en cuenta todos los casos posibles de ocurrencia del evento; es decir, de cuántas formas puede ocurrir determinada situación. Probabilidad = Casos favorables / Casos posibles |
| Función de probabilidad | Es la probabilidad de que la variable aleatoria tome un valor particular |
| Distribución binomial | Es una distribución de probabilidad discreta que describe el número de éxitos al realizar n experimentos independientes entre sí, acerca de una variable aleatoria. |
| Distribución hipergeométrica | Es una distribución discreta relacionada con muestreos aleatorios y sin reemplazo. |
| Distribución de Poisson | es una distribución de probabilidad discreta que se aplica a las ocurrencias de algún suceso durante un intervalo determinado. Nuestra variable aleatoria x representará el número de ocurrencias de un suceso en un intervalo determinado, el cual podrá ser tiempo, distancia, área, volumen o alguna otra unidad similar o derivada de éstas. |
| Distribución normal | es una distribución con forma de campana donde las desviaciones estándar sucesivas con respecto a la media establecen valores de referencia para estimar el porcentaje de observaciones de los datos. |
| Distribución T-student | Es una distribución de probabilidad que surge del problema de estimar la media de una población normalmente distribuida cuando el tamaño de la muestra es pequeña |
| Distribución Chi cuadrada | Es una distribución continua que se especifica por los grados de libertad y el parámetro de no centralidad. La distribución es positivamente asimétrica, pero la asimetría disminuye al aumentar los grados de libertad. |
| Distribución F | Es una distribución de probabilidad continua. También se le conoce como distribución F de Snedecor (por George Snedecor) o como distribución F de Fisher-Snedecor. |
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