TEMA 7: TEORÍA DE LA PROBABILIDAD
Probabilidad
Probabilidad clásica o "a priori": si un evento puede ocurrir de N formas, las cuales se excluyen mutuamente y son iguales de probables, y si m de esos eventos poseen una característica E, la probabilidad de ocurrencia de E es igual a m/N
Probabilidad relativa o "a posteriori": si un suceso es repetido un GRAN número de veces, y si algún evento resultante, con la característica E, ocurre m veces, la frecuencia relativa de la ocurrencia E, m/n, es aproximadamente igual a la probabilidad de ocurrencia de E
TEOREMA DE BAYES: expresa la probabilidad condicional de un evento aleatorio A dado B en términos de la distribución de probabilidad condicional del evento B dado A y la distribución de probabilidad marginal de sólo A.
Distribución de probabilidad en variables discretas: Binomial y Poisson:
Distribución Binomial: cuando se producen situaciones en las que sólo existen dos posibilidades, la probabilidad del suceso A es constante, la representamos por p, y no varía de una prueba a otra. La probabilidad de ´A es 1-p y la representamos por q y el experimento consta de un número n de pruebas
Distribución de poisson: se utiliza para sucesos raros (eventos que ocurren con poca frecuencia) cuyo resultado lo representa una variable discreta
Tipificación de valores en una distribución normal:
Probabilidad clásica o "a priori": si un evento puede ocurrir de N formas, las cuales se excluyen mutuamente y son iguales de probables, y si m de esos eventos poseen una característica E, la probabilidad de ocurrencia de E es igual a m/N
Probabilidad relativa o "a posteriori": si un suceso es repetido un GRAN número de veces, y si algún evento resultante, con la característica E, ocurre m veces, la frecuencia relativa de la ocurrencia E, m/n, es aproximadamente igual a la probabilidad de ocurrencia de E
TEOREMA DE BAYES: expresa la probabilidad condicional de un evento aleatorio A dado B en términos de la distribución de probabilidad condicional del evento B dado A y la distribución de probabilidad marginal de sólo A.
Distribución de probabilidad en variables discretas: Binomial y Poisson:
Distribución Binomial: cuando se producen situaciones en las que sólo existen dos posibilidades, la probabilidad del suceso A es constante, la representamos por p, y no varía de una prueba a otra. La probabilidad de ´A es 1-p y la representamos por q y el experimento consta de un número n de pruebas
Distribución de poisson: se utiliza para sucesos raros (eventos que ocurren con poca frecuencia) cuyo resultado lo representa una variable discreta
Tipificación de valores en una distribución normal:
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