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Grupo: | SP-SESP-1702-B2-001 |
Unidad: | 1 |
Nombre de la asignatura: | Modelos probabilísticos. |
Actividad: | Modelos probabilísticos. |
Docente: | MSC. Alejandro Rosette Notario. |
Alumno: | Cesar Salas Córdova. |
Fecha de elaboración: | 4 al 13 de octubre del 2017. |
- Introducción.
Se llevara a cabo la identificación de las características de cada uno de los modelos probabilísticos de la unidad 1 “Modelos probabilísticos”, examinando sus semejanzas y diferencias entre ellos, por medio de un cuadro comparativo.
Asimismo, se realizaran los ejercicios presentados en la unidad 1, relacionados con los modelos probabilísticos, indicando los resultados obtenidos.
Al finalizar se realizara una conclusión de los objetivos alcanzados en esta actividad.
- Desarrollo.
- Desglosa las características de cada uno de los modelos probabilísticos que revisaste a lo largo de la unidad.
- Muestreo.
Tipos de muestreo | Sus características | Ejemplos. |
Estratificado | - Conformado por grupos denominados estratos.
- Existe una pequeña variabilidad entre los elementos de cada estrato, respecto a alguna característica; es decir, pequeña variabilidad en el interior de cada estrato.
- Gran variabilidad entre los estratos.
- Se muestrea cada grupo aleatoriamente, para obtener la parte proporcional de la muestra.
| Religión, municipio, sexo, estado civil. |
Por conglomerados | - Conformados por grupos denominados conglomerados.
- Existe una gran variabilidad entre los elementos de cada conglomerado; es decir, gran variabilidad en el interior del conglomerado.
- Máximo de semejanza entre los conglomerados.
- Se analizan completamente algunos de los grupos, descartando los demás.
| - Centro Federal de Readaptación Social No. 1
- El Altiplano Centro Federal de Readaptación Social No. 5
- Oriente Centro Federal de Readaptación Social No. 8 Nor-Poniente
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- Variables aleatorias.
Tipos variables | Sus características | Observaciones. |
Discretas | - Cuando puede hacer una lista con todos los valores numéricos.
- La variable aleatoria y de las probabilidades correspondientes en una tabulación.
- Aleatoria es el resultado de un conteo y cada valor está claramente separado entre sí.
| Sus valores son de forma finita |
Continuas | - No se puede hacer una lista de todos los valores de la variable aleatoria y tampoco sus probabilidades, ya que son demasiados.
- Las probabilidades de un rango se determina por medio de una función, denominada curva de probabilidad.
| Sus valores son de forma infinita |
Es importante mencionar que una variable es discreta o continua, porque es la manera en que se determina la esperanza y la varianza. |
- Modelos probabilísticos.
Distribuciones discretas | Sus características | Observaciones. |
Bionominal | - Los eventos que presentan son independientes.
- Solo existen dos posibles resultados del evento (exitoso o fracaso).
- La probabilidad de éxito permanece constante.
| Los cálculos son largos y engorrosos, se usan tablas con los valores ya establecidos. |
Poisson | - Se utiliza para calcular la probabilidad que ocurra un evento.
- Los eventos ocurren en un continuo de tiempo o espacio.
- Los eventos ocurren de manera independiente.
- Los eventos son raros.
| Las posibilidades son infinitas. |
Normal | - Es continua y simétrica, sus valores observados son de manera uniforme y no es plana ni puntiaguda.
- Muchos procesos son elaterios se comportan de esta forma.
- Se usan para aproximar las distribuciones bionominal y poisson.
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