Unidad #1 modelos probabilísticos

Unidad #1 modelos probabilísticos

Actividad #4 modelos probabilísticos

1.-características de los modelos probabilísticos:

*un modelo binomial cumple las siguientes propiedades:

1) el experimento tiene un número fijo de pruebas.

2) de cada prueba solo puede presentarse uno de dos resultados. Un éxito o un fracaso.

3) la probabilidad de éxito y la probabilidad de fracaso son constante para cada prueba.

4) cada una de las pruebas es independiente de todas las demás, es decir, lo que ocurre en una prueba cualquiera, no afecta los resultados de las otras pruebas.

*un modelo poisson deben cumplir los siguientes supuestos, el número de llegadas de los sucesos en el intervalo objeto de estudio, ocurren de manera aleatoria y por ende son independientes entre sí, el modelo está definido completamente por su promedio.

1. los eventos ocurren en un continuo de tiempo o espacio,

2. los eventos ocurren de manera independiente,

3. los eventos son “raros”

*un modelo normal cumple la teoría de la distribución normal

1. muchos procesos aleatorios se comportan de esta forma. se usan para aproximar otras distribuciones de probabilidad, como la binomial y la de poisson.

2. la distribución de probabilidad de la media maestral y la proporción muestral es la distribución

3. normal cuando el tamaño de la muestra es grande, sin importar la forma de la distribución de la población de origen.

2.-organizador grafico

3.-recomendaciones para el estudio de modelos probabilísticos

La Importancia de los Modelos Probabilísticos

“Debido a que existe una incertidumbre considerable al tomar decisiones, resulta importante que todos los riesgos implícitos conocidos se evalúen en forma científica. Ayuda en esta evaluación, la teoría de la probabilidad, a la que frecuentemente se denomina ciencia de la incertidumbre. El empleo de tal teoría probabilística permite a quien toma decisiones.

Las investigaciones sociales, en general, se realizan con datos provenientes de una muestra y no de la población.

“Como es sabido, una muestra es un subconjunto de una población. Y aunque la información que maneja el investigador se reduce a una, o en el mejor de los casos, a varias muestras, sus objetivos suelen consistir en extraer conclusiones y conocer el modelo que mejor explica la realidad en la población. Para ello empleará la inferencia estadística; proceso que, a partir de una muestra, permite inferir valores sobre características poblacionales en términos de probabilidad

Cabe destacar, entonces, qué

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