• Variables aleatorias discretas
  • Distribución uniforme
  • Distribución binomial
  • Distribución multinomial
  • Distribución hipergeométrica
  • Distribución multihipergeométrica
  • Distribución de poisson
• Variables aleatorias continuas
  • Distribución normal o de Gauss
  • Distribución Gamma (Γ)
  • Distribución exponencial
  • Distribución Chi-cuadrado
  • Distribución T de Student
  • Distribución F de Snedecor

  POBLACIÓN Y MUESTRA

Variables aleatorias discretas

Distribución uniforme

La distribución uniforme es la que corresponde a una variable que toma todos sus valores, x₁, x₂... , x_k, con igual probabilidad; el espacio muestral debe ser finito.

Si la variable tiene k posibles valores, su función de probabilidad sería:

donde k es el parámetro de la distribución (un parámetro... Continuar leyendo "Variable aleatoria" »

medidas de tendencia central la tendencia central se refiere al punto medio de una distribucion. propiedades de la media aritmetica propiedad 1: la suma de las desviaciones de los valores de la variable con respecto a la media aritmetica es 0. propiedad 2 la media aritmetica de los cuadrados de las desviaciones de los valores de la variable con respecto a una constante cualquiera se hace la minima cuando dicha constante coincide con la media aritmetica(teorema de koring).  propiedad 3: si a todos los valores de la variable se le suma una misma cantidad, la media aritmetica queda aumentada en dicha cantidad. propiedad 4: si todos los valores de la variable se multiplican por una misma constante la media aritmetica queda multiplicada... Continuar leyendo "Estadística" »

SECCION 23.3 CALCULO DEL POTENCIAL ELECTRICO

23.32) Una carga eléctrica total de 3.50nC está distribuida uniformemente en la superficie de una esfera metálica  con radio de 24.0cm. Si el potencial es cero en u punto infinito

23.33) Un anillo delgado con carga uniforme tiene un radio de 15.0 cm y una carga total de +24.0nC. Se coloca un electron sobre el eje del anillo

23.34) Una línea de carga infinitamente larga tiene una densidad lineal de carga de 5.00x10c/m. un proton masa 1.67x10kg esta a 18.0cm de la linea

23.35) Dos placas metalicas paralelas grandes tienen cargas opuestas de igual magnitud. Las separa una distancia de 45.0mm y la diferencia de potencial entre ellas es de 360v

23.36) Dos laminas metalicas paralelas grandes con cargas... Continuar leyendo "Honduras" »

Fundamentos Esenciales de la Estadística

Estadística: La estadística es un campo del conocimiento que permite al investigador deducir y evaluar conclusiones acerca de una población a partir de información proporcionada por una muestra.

Específicamente, la estadística trata de teoremas, herramientas, métodos y técnicas que se pueden usar en:

• Recolección, selección y clasificación de datos.
• Interpretación y análisis de datos.
• Deducción y evaluación de conclusiones y de su confiabilidad, basada en datos muestrales.

Tipos Principales de Estadística

Estadística Descriptiva

La estadística descriptiva comprende las técnicas que se emplean para resumir y describir datos numéricos. Son sencillas desde el punto de vista matemático y su... Continuar leyendo "Fundamentos Clave de la Estadística: Conceptos, Tipos y Elementos Esenciales" »

Conceptos Fundamentales en Estadística: Pruebas de Hipótesis y Modelos de Correlación-Regresión

Este documento explora dos pilares esenciales de la estadística inferencial: las pruebas de hipótesis de diferencias y los modelos de correlación y regresión. Comprender estos métodos es crucial para la toma de decisiones basada en datos, permitiendo a investigadores y profesionales extraer conclusiones significativas a partir de la información disponible.

Pruebas de Hipótesis de Diferencias

Las pruebas de hipótesis de diferencias son herramientas estadísticas diseñadas para comparar características entre grupos o muestras. Su objetivo principal es determinar si las diferencias observadas en medias o proporciones son estadísticamente... Continuar leyendo "Estadística Aplicada: Pruebas de Hipótesis y Modelos de Correlación-Regresión" »

Conceptos Fundamentales en Estadística Inferencial

Definiciones Clave de Hipótesis y Significancia

P-valor: Es un valor porcentual entre 0 y 1 que representa la probabilidad de obtener un resultado tan extremo o más extremo que el observado, asumiendo que la hipótesis nula (H0) es verdadera. Se utiliza para decidir si se rechaza H0. El porcentaje máximo aceptado para rechazar incorrectamente H0 es comúnmente del 5% (α = 0,05).

Alfa (α): También conocido como nivel de significancia, es el valor límite para aceptar un falso positivo (Error Tipo I). Se fija comúnmente en 0,05, aunque en campos como la física se utilizan umbrales menores. Cuanto menor sea α, menor será la probabilidad de cometer falsos positivos a largo plazo.

Beta (β)

La probabilidad es un recurso matemático y con ella es posible ajustar de la manera mas exacta posible los impoderablles debidos al azar en los mas variados campos tanto de la ciencia como de la vida cotidiana y cuando no tenemos conocimiento exacto de ella nos valemos de ella. Ej Inversiones
Enfoques de la probabilidad: A posteriori, A priori y Subjetivo.
Experimento aleatorio es aquel que no se puede predecir o reproducir el resultado exacto de cada experiencia en particular
Espacio Muestral es el conjunto de elementos que representa todos los posibles resultados de un experimento aleatorio.
Suceso es cada uno de los resultados posibles de una experiencia aleatoria representado por M
Axiomas de Probabilidad los axiomas de probabilidad son  las... Continuar leyendo "Probabilidad del complemento de un evento" »

Utilidad e importancia de la sentencia IMPLICIT NONE

Fortran 90 toma las variables que empiezan por I, J, K, L, M como Integer, y el resto como Real, siempre y cuando no se declaren. Puesto que es recomendable evitar el uso de la declaración implícita, indicaremos al compilador que no haga uso de ella; esto se hace poniendo IMPLICIT NONE justo después de la instrucción PROGRAM. Por ello, es importante declarar las variables, obligándonos a hacerlo con dicha sentencia, ya que una confusión en el uso de distintos caracteres podría dar lugar a resultados equivocados.

Formas de ordenación de vectores

La ordenación de matrices unidimensionales (vectores) es una operación que se usa con mucha frecuencia. Tres de los métodos más simples son:... Continuar leyendo "Fundamentos de Fortran: Uso de Implicit None y Algoritmos de Ordenación" »

Jatorria eta Zilegitasun Kontzeptuak

Zilegitasuna Botere politikoa legitimoa ote den galdetzen dugu. Fenomeno batek ona edo txarra den galdetu behar dugu; hau da, fenomeno horrekin jarraitzea edo hobetzea komeni den ala ez, eta ez bere jatorriaz galdetu. Botere politikoa ezinbestekoa da gizarteak behar bezala funtzionatzeko, zenbat eta biztanle gehiago premiazkoagoa da. Baina botere politiko guztiak ez dira legitimoak. Irizpideak behar ditugu, zer den legitimoa eta zer ez bereizteko. Botere politikoa legitimoa den jakiteko, dagokion funtzioa ondo betetzen ote duen hartu behar da kontuan; hau da, herritar batek besteari kalte egiten badio, bakoitzari zor zaiona ematen ote dion. Izan ere, herritarrek ez dituzte beren aldetik zigorrak ezartzen.... Continuar leyendo "Botere Politikoa, Zilegitasuna eta Gizarte Antolaketa" »

1. A)función a trozos→ f:= piecewise(intevalo,función,rep). Definimos periodo→ T := 4 g := f(t) + f(t - T) + f(t + T);//plot(g, t = -5*T .. 5*T, discont = true);b)Serie trigonométrica de fourier→ escribir ecuaciones a mano de wo Ao y An “assume(n, integer);”(Si son pares e impares también tenemos que tener en cuenta para la fórmula) c) representar conjuntament la funció f(t) i la suma dels 6 primers termes de la SF, interval (-5,5)` //escribimos ecuación de Sf, y luego calculamos S suma del 6 primers(mirar si par o impar→ SF2 := S(2, t)//SF4 := S(4, t)... Dibujamos una por una→g1 := plot(g, t = -5 .. 5, discont = true, scaling = constrained);//g2 := plot(S(2, t), t = -5 .. 5, color = green, scaling = constrained); Per... Continuar leyendo "Aplicación Práctica de Series y Transformadas de Fourier en Maple" »