Defina las siguientes palabras claves con sus propias palabras y de un ejemplo en cada caso

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ESTADISTICA – ADMINISTRACION DE EMPRESAS

ACTIVIDAD No. 2

ESTUDIANTE: MARCELA RINCON DIAZ

CODIGO 0105558

TALLER No. 2

Defina las siguientes palabras claves con sus propias palabras y de un ejemplo en cada caso:

1. Evento: Es un resultado o un gripo de resultados posibles de un experimento y es la mínima unidad de análisis para efectos de cálculos estadísticos.

Los eventos se clasifican de la siguiente forma:

Mutuamente Excluyentes: Son aquellos que pueden ocurrir al mismo tiempo

Ejemplo: Cara o Sello.

Independientes: Es cuando un evento afecta a la probabilidad de ocurrencia de otro.

Ejemplo: El color del vestido y la probabilidad que lleva hoy.

Dependientes: Cuando un evento afecta a la probabilidad de ocurrencia de otro

Ejemplo. Evaluación, Calificaciones

No excluyentes entre sí: Es cuando la ocurrencia de uno de ellos no impide que ocurra el otro.

Ejemplo: que una persona sea Militar que tenga 50 años, estar casado y con Hijos.

3. Evento imposible: Es aquel que tiene probabilidad cero y NUNCA OCURRE.

Ejemplo: Al lanzar un dado, considere el evento que salga e número 777, la probabilidad de este evento es CERO, ya que NO es posible que salga el número 777.

4. Evento Seguro: Es aquel que tiene todos los posibles resultados.

Ejemplo: Al tirar un dado se puede obtener una puntuación menor que 7

5. Evento Simple: Es solo aquel que tiene un punto muestral.

Ejemplo: El lanzamiento de una moneda  que salgan  tres sellos

A= { S,S,S,}

6. Permutación: Son todas las posibles combinaciones de un conjunto de cosas.

Ejemplo: quieres comprar un auto, las marcas que quieres visitar son Nissan (A) , Mazda ( B) , Mercedes (C) aun no has decidido en qué orden quieres ir a los concesionarios , que opciones tienes??

RTA/. {A, B, C} {A, C, B} {B, C, A} Si el orden no importa es una combinación

7. Combinación: Es una colección de cosas, en la cual el orden no tiene importancia.

Ejemplo. Están preparando una pasta ¿Cuantas posibles combinaciones de ingredientes puedes con queso, salsa de tomate y carne?

{Queso, carne} {Carne y salsa de tomate} {Salsa de tomate  y queso}

8. Espacio Muestral: Es el conjunto de los diferentes resultados que pueden darse en un experimento aleatorio o cuando se realiza un experimento que es el proceso que produce un resultado o una observación.

9. Eventos Exhaustivamente Colectivos: Es la lista de eventos que representa todos los resultados posibles de un experimento.

10. Eventos Mutuamente Excluyentes: Dos o más eventos son mutuamente excluyentes o disjuntos, si no pueden ocurrir simultáneamente, es decir la ocurrencia de un evento impide automáticamente la ocurrencia del otro evento o eventos.

Ejemplo: Al lanzar una moneda solo puede ocurrir que salga una de las dos caras cara o sello pero no las dos a la vez, esto quiere decir que estos eventos son excluyentes.

11. Experimento: Es el momento de la investigación científica en la que se ponen en práctica teorías y las hipótesis de modo tal de observar resultados de  las mismas.

12. Frecuencia Relativa de Presentación: Es la fracción de veces que a la larga se presenta un evento cuando las condiciones son estables o frecuencia relativa observada de un evento en un número muy grande o experimentos.

13. Independencia Estadística: Es cuando se presentan 2 ejemplos, el resultado del primero puede no  influir o bien puede hacerlo en el segundo evento, es decir pueden ser dependientes o independientes dichos eventos.

14. Dependencia Estadística: Se conoce como el análisis del grado de dependencia que existe entre las variables y se conoce como problema de correlación.

15. Diagrama de Venn: Son fundamentalmente representados en los conjuntos matemáticos con una circunferencia, con estas circunferencias se realiza una serie de operaciones como la unión, la intersección, este diagrama es una herramienta metodológica para explicar la teoría de conjuntos. 

Ejemplo:

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16. Árbol de Probabilidades: Es una gráfica que representa los resultados posibles de un evento así como la probabilidad de concurrencia.

Ejemplo:

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17. Probabilidad: Es el conjunto de posibilidades de que un evento ocurra o no en un momento y tiempo determinado, estos eventos pueden ser medibles atreves de una escala.

18. Probabilidad Clásica a Priori: Es el número de resultados a la presentación de un evento dividido entre el número total de resultados posibles, asignación de probabilidad a priori sin necesidad de realizar el experimento.

Ejemplo:

P(A) = m = Número de casos favorables a A

                                          N        Número de casos posibles

19. Probabilidad Clásica Empírica: Es una teoría de mayor aplicación, es basada en la frecuencia relativa, puede atribuirse a este punto de  vista el adelanto registrado en las aplicaciones de la probabilidad en la física, astronomía y biología

20. Probabilidad Condicional: La probabilidad de que se represente un evento, dado a que otro evento ya se ha presentado.

21. Probabilidad Conjunta.: Es la Probabilidad que se presenta en dos o más eventos simultáneamente o en sucesión.

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