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ESTADISTICA II

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ESTADISTICA II PARTE PRIMERA: PROBABILIDAD Y VARIABLES ALEATORIAS Lecci n 1: INTRODUCCI N A LA PROBABILIDAD 1.1 Introduci n 1.2 La regularidad estad stica – PowerPoint PPT presentation

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Title: ESTADISTICA II


1
ESTADISTICA II
  • PARTE PRIMERA
  • PROBABILIDAD Y VARIABLES ALEATORIAS
  • Lección 1 INTRODUCCIÓN A LA
    PROBABILIDAD
  • 1.1 Introdución
  • 1.2 La regularidad estadística
  • 1.3 Concepto de probabilidad
  • 1.4 Teoremas de Probabilidad

Bibliografía Novales (1997) Estadística y
Econometría Casas (1995) Introd. A la estad. para
Economía y Admi. de Empr.
2
Estadística I frente a Estadística II
ESTADÍSTICA DEFINICIÓN Ciencia que utiliza
conjuntos de datos numéricos para obtener
información de ellos.
I II III
CÁLCULO DE PROBABILIDADES INFERENCIA
ESTADÍSTICA Analizar fenómenos no ocurridos
Dada una muestra sacar una
consecuencia o deducciones
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Manipular los datos con
el objetivo de sintetizar su información
3
Introducción a la probabilidad
  • Antecedentes
  • Pascal y Fermat (1623-1662)
  • Bernoulli (1713)..
  • Los juegos de azar (1445)

4
Introducción a la probabilidad
  • Hasta ahora hemos estudiado carácterísticas de
    distribuciones de fenómenos ya ocurridos
  • Ahora estudiaremos fenómenos no ocurridos sobre
    cuyo resultado hay incertidumbre

1) nº de hermanos de cada alumno 2) resultado del
Madrid/Barcelona 3) resultado de lanzar una
moneda al aire .
5
Introducción a la probabilidad
1) AZAR Y DESCONOCIMIENTO No sabemos a priori el
resultado, con la experiencia es posible
cuantificar de manera numérica qué tan factible
es este resultado. 2) AZAR E INCERTIDUMBRE Si
conseguimos formular qué tan probables son los
posibles resultados de un experimento convertimos
una situación de incertidumbre en otra de riesgo
conocido. 1) Una lista de probabilidades 2) Una
asignación de probabilidades que cuantifican la
incertidumbre
6
Introducción a la probabilidad
  • CONCEPTO CLÁSICO ? casos favorables/ casos
    posibles Aplicable cuando las distintas
    posibilidades son igualmente probables
  • CONCEPTO FRECUENTISTA ? regularidad estadística a
    partir de la evidencia directa
  • Prob proporción de veces en que eventos de la
    misma clase ocurren en un largo plazo

7
Probabilidad
  • Medida numérica (escala de 0 a 1) de las
  • expectativas de que un determinado fenómeno
  • ocurra
  • 0 ? P(A) ? 1
  • El estudio de la probabilidad se aplica al uso de
    fenómenos aleatorios y no a fenómenos
    deterministas
  • F. Determinista si se repite bajo las mismas
    condiciones su resultado es siempre el mismo
  • F. Aleatorio (probabilístico o estocástico)

8
Experimentos aleatorios
  • Existe incertidumbre respecto del resultado
  • Conocemos los posibles resultados
  • Imposible conocer a priori el resultado
  • En iguales condiciones los resultados obtenidos
    pueden ser distintos
  • ESPACIO MUESTRAL Conjunto de todos los
    posibles resultados individuales de un
    experimento
  • W ...

9
Experimentos aleatorios
  • SUCESO
  • Cualquier acontecimiento que se pueda producir en
    la realización de un experimento (cualquiera de
    los elementos del conjunto de las partes del E.
    Muestral)
  • Todo resultado es un suceso
  • Todo suceso no es un resultado
  • W Resultado1, Resultado2,..Resultadok)
  • EjemplosDefinir el espacio muestral?
  • 1)Lanzar un dado una vez
  • 2) Número de caras al lanzar una
    moneda 4 veces
  • 3) Que sumen 8 los puntos de un
    dado lanzado 2
  • veces

10
Experimentos aleatorios
  • Experimento ? proceso observado o medición
  • Resultados ? productos del experimento
  • Espacio muestral ? conjunto de todos los
    posibles resultados de un experimento
  • Resultado ? cada uno de los posibles componentes
    del espacio muestral
  • Sucesos ? resultados (o combinación de
    resultados) que no tienen que coincidir
    directamente con un elemento específico del
    espacio muestral.

11
Tipos de sucesos
  • Suceso seguro Que salga lt7 al lanzar un dado
  • Sucesos distintos tienen algún elemento distinto
  • Sucesos iguales están formados por los mismos
    elementos (siempre que ocurre uno ocurre el otro)
  • Suceso imposible no puede ocurrir nunca
  • Sucesos complementarios su unión es el espacio
    muestral
  • Sucesos disjunto incompatibles no pueden ocurrir
    a la vez
  • Sucesos incluidos si cada vez que ocurre uno
    ocurre el otro

12
Los sucesos pueden ser interpretados como
conjuntos y definir sobre ellos las mismas
propiedades que sobre los conjuntos
DIAGRAMAS DE VENN
W
A B
13
DIAGRAMAS DE VENN
Suceso A
Suceso AC
Suceso A?B
Suceso A?B
14
DIAGRAMAS DE VENN
Utiliza diagramas de Venn para verificar que 1)
(A ?B) ?C es el mismo suceso que A ?(B ?C) 2) A
?(B?C) es el mismo evento que (A?B)?(A ?C) 3)
A?(B?C) es el mismo evento que (A?B) ?(A?C) 4) (A
?B)C AC ?BC 5) (A ?B)CAC ?BC 6) (A ?B) ?(A
?BC)A
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Regularidad estadística
  • A partir de un experimento aleatorio que
    podamos repetir indefinidamente
  • La probabilidad de que salga un resultado
    viene determinada por el concepto de regularidad
    estadística (si lanzamos el dado un número
    elevado de veces el resultado se acerca a 1/6)
  • P(A) lim fa
  • N??

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TAREA
  • En una caja hay 8 bombillas de las cuales 3 están
    fundidas. Se sacan de una en una hasta encontrar
    los tres fundidos. Si nos fijamos en el número de
    bombillas que se queda en la caja cuál es el
    espacio muestral?
  • Busca un ejemplo de experimento aleatorio
    relacionado con las personas que quedan en la
    discoteca después de las 500 de la madrugada.
    Explica cuál es el espacio muestral y que
    información necesitarías para asignar
    probabilidades.
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