RESUMEN DE BIOESTADISTICA TERCER MODULO TEORIA DE CONJUNTOS

RESUMEN DE BIOESTADISTICA TERCER MODULO

TEORIA DE CONJUNTOS

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Definiciones acerca del tema:

• Conjunto Universo: conjunto que contiene todos los elementos
• Elemento: Objeto, animal, persona que forman parte del conjunto.
• Subconjunto: Conjunto contenido en otro conjunto,.
• Diagrama de Venn: Forma gráfica de representar un conjunto.

TEORIA DE PROBABILIDAD

La teoría de la probabilidad es el fundamento para la inferencia estadística.

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Definiciones acerca del tema:

• Probabilidad: Posibilidad de que ocurra un evento, el valor de probabilidad no puede ser menor a cero , ni mayores de uno.
• Probabilidad clásica o a priori: relación que existe entre el número de veces que ocurre un evento y el total de formar excluyentes ( o sea que no pueden estar presente u ocurrir al mismo tiempo ) en que un evento puede ocurrir.
• Probabilidad como frecuencia relativa o a posteriori: relación que existe entre el número de veces que ocurre el evento de interés y el número de veces que se repite el proceso.
• Probabilidad marginal: Se tiene interés en un solo evento.
• Probabilidad Conjunta: Se tiene interés en dos eventos al mismo tiempo, en una tabla es una intersección.
•  Probabilidad de dos eventos mutuamente excluyentes: Es la probabilidad de que ocurra uno u otro de dos eventos mutuamente excluyentes. Mutuamente excluyentes: que no pueden ocurrir al mismo tiempo.
•  Probabilidad de dos eventos NO mutuamente excluyentes: Es aquella en la cual se desea saber la probabilidad de que ocurra uno u otro de dos eventos no mutuamente excluyentes. No mutuamente excluyentes: pueden estar presentes al mismo tiempo.
• Probabilidad condicional: No utiliza al universo como denominador. El numerador es el número de veces que aparece el evento de interés con la característica condicionante, y como denominador el total de la característica condicionante.
•  Probabilidad de dos eventos independientes: Se calculan dos probabilidades, una marginal y una condicional, si el resultado obtenido es el mismo esto quiere decir que las variables son independientes, si el resultado es diferente existe relación entre las mismas

DISTRIBUCIÓN NORMAL , DISTRIBUCION NORMAL ESTANDAR

DISTRIBUCIÓN NORMAL

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Caracteristicas de la distribución normal

• Los dos parametros de la distribución son: la media y la desviación estándar
• Toma valores -∞y ∞+
• Simetrica respecto a su media
• La media , la mediana , moda son iguales
• El área total bajo la curva= unidad de areá

DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR[pic 38]

                               µ=0

Caracteristicas de la distribución normal estándar

• Llamada distribución Z
• Tiene por media el valor de cero
• Utiliza tabla estadística
• Desviación estándar = 1
• Los valores deben leerse de izquiera a derecha.

Aplicación de la distribución norma lLa distribución la normal estándar se aplica a cualquier problema de distribución normal. Para cambiar el eje “X” por el eje “z” se realizará atraves de la siguiente formula:                                 Z=[pic 39]

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