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Este Cmap, tiene información relacionada con: Mapa de Probabilidad, 1.PROBABILIDAD ¿Cuáles son los objetos de estudio de la Probabilidad? b. suceso y tipos de suceso, a. Teoría bayesiana ¿Cómo construir casos de Probabilidad Condicional? regla de Bayes, de la siguiente forma: P(A|B) = P(A∩B) / P(B). La P(A∩B) será la probabilidad de B, una vez que se produce A, por la probabilidad de A = P(B|A) x P(A). Por otra parte, la probabilidad de B será igual a la suma de la probabilidad de producirse B una vez que se produzca A más la probabilidad de producirse B sin que ocurra A, lo que puesto de forma matemática queda de la siguiente forma: P(B|A) x P(A) + P(B|Ac) x P(Ac), siendo P(Ac) la probabilidad de que no ocurra A. Si sustituimos la regla inicial por sus valores desarrollados, obtendremos la expresión más conocida del teorema de Bayes: P(A|B)=(P(B|A)×P(A))/(P(B│A)×P(A)+P(B│A^c )×P(A^c)) Adpatado de: https://economipedia.com/definiciones/teorema -de-bayes.html https://bookdown.org/aquintela/EBE/regla-de-bayes.html, 2. TEORIAS DE PROBABILIDAD ¿Qué funciones se definen sobre los eventos? b. Variables aleatorias, 2. TEORIAS DE PROBABILIDAD ¿Quién fue Thomas Bayes y cuál fue su aporte? Thomas Bayes, fue un matemático británico y ministro presbiteriano. Su obra más conocida es el Teorema de Bayes., 2. TEORIAS DE PROBABILIDAD ¿Qué es la Esperanza Matemática? c. Promedio o Media aritmética, a. Teoría bayesiana ¿Cómo construir casos de Probabilidad Condicional? ejemplos[enlace], 1.PROBABILIDAD ¿Qué reglas se establecen para el manejo de las probabilidades? d. Leyes de las probabilidades, b. suceso y tipos de suceso ¿Dónde encuentro ejemplos de este tema? [Enlace], El espacio muestral es el conjunto de todos los posibles resultados de un experimento aleatorio y se suele representar como E (o bien como omega, Ω, del alfabeto griego). Adaptado de: https://economipedia.com/definiciones/espacio -probabilistico.html ???? ejemplo propio 1: cuando lanzamos una moneda E = {cara, cruz} ejemplo propio 2: lanzamiento de un dado E = {1, 2, 3, 4, 5, 6}., 1.PROBABILIDAD ¿Cómo asignar el valor de probabilidad a un evento? c. Probabilidad de un suceso, c. Promedio o Media aritmética ¿Cómo calcular un Valor Esperado? La esperanza matemática se calcula utilizando la probabilidad de cada suceso. La fórmula que formaliza este cálculo se enuncia como sigue:, 1.PROBABILIDAD ¿la probabilidad es un sistema axiomatico? a. Axiomas, d. Desviación Estandar y Varianza ¿Cómo calcular la Varianza de una variable aleatoria? Es una medida de dispersión que se emplea para indicar que tan cercanos de la media se encuentran los elementos de la colección y se representa por σ^2. Si la varianza es cero, entonces los elementos coinciden con la media; mientras mayor sea la varianza, mayor dipersión., b. Variables aleatorias ¿Cómo se analizan y describen las Variables aleatorias? ejemplo propio 1: número de caras obtenidas al lanzar seis veces una moneda. ejemplo propio 2: número de llamadas que recibe un teléfono durante una hora., La esperanza matemática se calcula utilizando la probabilidad de cada suceso. La fórmula que formaliza este cálculo se enuncia como sigue: ????, 2. TEORIAS DE PROBABILIDAD ¿Quién fue Thomas Bayes y cuál fue su aporte? a. Teoría bayesiana, 1.PROBABILIDAD ¿Cómo asignar el valor de probabilidad a un evento? c. Probabilidad de un suceso, c. Probabilidad de un suceso Probabilidad de un suceso La probabilidad de un suceso, S, indica el grado de posibilidad de que ocurra dicho suceso. Se expresa mediante un número comprendido entre 0 y 1, y lo escribimos P(S). Si P(S) está próximo a 0 el suceso es poco probable y será más probable cuanto más se aproxime a 1, que es la probabilidad del suceso seguro, P(E)=1., ???? X = valor del suceso. P = Probabilidad de que ocurra. i = Periodo en el que se da dicho suceso. N = Número total de periodos u observaciones., Es una medida de dispersión que se emplea para indicar que tan cercanos de la media se encuentran los elementos de la colección y se representa por σ^2. Si la varianza es cero, entonces los elementos coinciden con la media; mientras mayor sea la varianza, mayor dipersión. ???? adaptado de: [enlace]