Probabilidad Trabajo Reconocimiento

GLOSARIO

Probabilidad: Constituye la base que permite comprender la forma en que se desarrollan las técnicas de la Inferencia Estadística y la toma de decisiones; En otras palabras, es el lenguaje y la fundamentación matemática de la Inferencia Estadística.

En conclusión la probabilidad es la encargada de medir la frecuencia con la que se obtiene un resultado o conjunto de resultados al llevar a cabo un experimento, analizando los eventos cuantificables, mediante el uso sistemático de conceptos, fundamentos y métodos de la Probabilidad.

Experimento Aleatorio: Es aquél cuyo resultado está fuera de control, es decir que es un acontecimiento que podrá ocurrir o no y que depende del azar. Lo cual pueden dar lugar a varios resultados.

En síntesis es cuando no se puede predecir el resultado de un experimento antes de realizarlo. Es susceptible de dar varios resultados, no pudiéndose predecir de antemano cuál de ellos va a producirse en una experiencia concreta.

Espacio Muestral: Es el conjunto formado por todos los resultados posibles de un fenómeno aleatorio; Llamado así por la colección de aquellos resultados obtenidos en los experimentos.

Por ejemplo, si el experimento consiste en lanzar dos monedas, el espacio de muestreo es el conjunto {(cara, cara), (cara, cruz), (cruz, cara) y (cruz, cruz)}. Los espacios de muestreo aparecen de forma natural en una aproximación elemental a la probabilidad, pero son también importantes en espacios de probabilidad.

Variables Aleatorias: Son variables cuyos valores se obtienen de mediciones en algún tipo de experimento aleatorio. Formalmente, una variable aleatoria es una función que asigna a los eventos un número real a cada suceso elemental del espacio muestral.

Es decir, una variable aleatoria es una variable cuyo valor numérico está determinado por el resultado del experimento aleatorio. Esta puede tomar un número numerable o no numerable de valores, dando lugar a dos tipos de variables como lo son las discretas y continúas.

V.A. Discreta o Discontinua: Una variable aleatoria es discreta cuando el número de valores que se toma es finito o infinito contable. Es decir tiene un conjunto definido de valores posibles x1,x2,x3,…..xn, con probabilidades respectivas p1,p2,p3,…..pn., por lo tanto sólo puede tomar ciertos valores dentro de un campo de variación dado.

V.A. Continua: En la V.A. Continua el número de valores que se pueden tomar están contenidos en un intervalo finito o infinito de números reales.

Se denomina variable aleatoria, a una variable X que puede tomar un conjunto de valores {x0, x1, x2,… xn-1}, con probabilidades {p0, p1, p2,… pn-1}. Por ejemplo, en la experiencia de lanzar monedas, los posibles resultados son {cara, cruz}, y sus probabilidades son {1/2, 1/2}.

Teorema de bayes: esta fórmula es utilizada para modificar un valor inicial de probabilidad subjetiva con base en resultados obtenidos por una investigación empírica y para de esta forma obtener un nuevo valor de probabilidad posterior.

Ley de los grandes números: Esta ley enuncia la probabilidad de una desviación significativa de un valor de probabilidad empíricamente determinado, a partir de uno teóricamente determinado, es menor cuanto mayor sea el número de repeticiones del experimento aleatorio en cuestión.

Esta ley explica por qué el promedio de una muestra al azar de una población de gran tamaño tenderá a estar cerca de la media de la población completa.

Regla de la adición: Se usa para calcular la probabilidad para que ocurra la unión de dos o más eventos; según la ley general, para cualesquier dos eventos p(A o B) = p(A) + p (B) - p(A y B); según la ley especial para dos eventos

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