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Alanatomasa


Enviado por   •  24 de Julio de 2013  •  333 Palabras (2 Páginas)  •  239 Visitas

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DEFINICION DE CONCEPTOS

COMBINACIONES: Son aquellas formas de agrupar los elementos de un conjunto teniendo en cuenta que: no influye el orden en que se colocan; si permitimos que se repitan los elementos, podemos hacerlo hasta tantas veces como elementos tenga la agrupación.

Ejemplo: Si se seleccionan cinco cartas de un grupo de nueve, ¿cuantas combinaciones de cinco cartas habría? La cantidad de combinaciones posibles sería: P (9,5)/5! = (9*8*7*6*5)/(5*4*3*2*1) = 126 combinaciones posibles.

Referencia: Modulo Morales Robayo, Adriana (Director Nacional). Brito Rossado, Dannys (acreditador). 100402 probabilidad (2010).Bogotá D.C.

DISTRIBUCIÓN BINOMIAL: Es una distribución de probabilidad discreta que mide el número de éxitos en una secuencia de n ensayos de Bernoulli independientes entre sí, con una probabilidad fija p de ocurrencia del éxito entre los ensayos.

Estas distribuciones permiten enfrentar circunstancias en las que los resultados pertenecen a dos categorías relevantes: que ocurra un evento determinado o que no lo haga.

Referencia: sanbemo.files.wordpress.com/2010/.../modulo_estadistica_compleja.

ENSAYO DE BERNOULLI: Es un experimento aleatorio en el que sólo se pueden obtener dos resultados (habitualmente etiquetados como éxito y fracaso). Se denomina así en honor a Jakob Bernoulli.

Desde el punto de vista de la teoría de la probabilidad, estos ensayos están modelados por una variable aleatoria que puede tomar sólo dos valores, 0 y 1.

Referencia WIKIPEDIA, enciclopedia libre

ESTADÍSTICA COMPLEJA: Rama de la matemática que se ocupa de reunir, organizar y analizar datos numéricos y que ayuda a resolver problemas como el diseño de experimentos y la toma de decisiones. En el curso de estadística compleja se estudian los temas de probabilidad.

Referencia: sanbemo.files.wordpress.com/2010/.../modulo_estadistica_compleja.

EVENTOS INDEPENDIENTES: Dos o más eventos son independientes cuando la ocurrencia o no-ocurrencia de un evento no tiene efecto sobre la probabilidad de ocurrencia del otro evento (o eventos). Un caso típico de eventos independiente es el muestreo con reposición, es decir, una vez tomada la muestra se regresa de nuevo a la población donde se obtuvo.

Dos eventos, A y B, son independientes si la ocurrencia de uno no tiene que ver con la ocurrencia de otro.

Tomado de rosebelprobabilidadyestadistica.blogspot.com/2011/04/eventos-dependientes-independientes

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