Clase del día 16-3-12

(UD3) VARIABLES ALEATORIAS. Tema 6: Distribuciones unidimensionales discretas (2/2).

En esta segunda parte de Tema 6 se describirán dos nuevas distribuciones discretas, aunque en esta ocasión son más sofisticadas: la binomial negativa y la Posson.

Estas serán las trasparencias que se utilicen en clase para esta segunda parte del Tema 6:

Tema6b ud3

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Clase del día 15-3-12

(UD3) VARIABLES ALEATORIAS. Tema 6: Distribuciones unidimensionales discretas (1/2).

El experimento aleatorio más sencillo es aquel que sólo tiene dos resultados posibles; es decir, aquel que posee naturaleza dicotómica o binaria: cara-cruz, defectuoso-no defectuoso, éxito-fracaso. A esta clase de experimento aleatorio básico se denominará Proceso de Bernoulli. Esta clase de experimentos aleatorios es la base para todas las distribuciones discretas.  En esta primera parte de Tema 6 se describirán dos distribuciones discretas: la binomial y la geomética.

Estas serán las trasparencias que se utilicen en clase para esta primera parte del Tema 6:

 

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Clase del día 14-3-12

(UD3) VARIABLES ALEATORIAS. Tema 5: Variables aleatorias unidimensionales (2/2).  Problemas UD3

Continuamos con el Tema 5 introduciendo el concepto de variable aleatoria continua. En este nuevo escenario, el cálculo de probabilidades mediante la Regla de Laplace no tiene sentido, ya que el cardinal del espacio muestral es infinito. Es por ello por lo que necesitamos pasar del enfoque clásico utilizado en los Temas 3 y 4 al enfoque frecuentista. Este hecho quedará patente en el procedimiento práctico de obtener una función de densidad.  Al igual que se hizo para las variables estadísticas, el tema concluirá definiendo un conjunto de valores que permitan resumir la información contenida en una variable aleatoria y su distribución.

La clase finalizará con un conjunto de problemas sobre el Tema 5, todos ellos incluidos en el material que se encuentra en Moodle.

Estas serán las trasparencias que se utilicen en clase para esta segunda y última parte del Tema 5:

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Clase del día 9-3-12

(UD3) VARIABLES ALEATORIAS. Tema 5: Variables aleatorias unidimensionales (1/2). 

Comenzaremos la UD3. La característica principal de esta unidad es abandonar la herramienta de Álgebra de Boole, usada hasta ahora para tratar con la incertidumbre, para proponer al Análisis Matemático como una herramienta mucho más precisa y con una mayor capacidad de abstracción.

Con el concepto de variable aleatoria se generaliza el concepto de variable estadística. La variable estadística se refiere a lo empírico, a datos en mano. La variable aleatoria se refiere a lo potencial, a datos que se podrían obtener. De este modo una variable aleatoria se podría definir como el hipotético resultado de un experimento aleatorio cuando éste es de carácter cuantitativo.

Estas serán las trasparencias que se utilicen en clase para esta primera parte del Tema 5:

 

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Clase del día 7-3-12

(UD2) CÁLCULO DE PROBABILIDADES. Problemas

Segunda clase de problemas dedicada a la UD2. Se harán exámenes de convocatorias pasadas, así como ejercicios contendos en Moodle. Las trasparencias que se usarán en clase las he enlazado en Twitter. Si alguien quiere que se las envie, mandadme un email.

Muy importante: Recordad que el examen de esta unidad será el viernes 23 de marzo. Pero antes, el dia 20 de marzo debéis subir al Moodle el primer informe práctico de la asignatura.

Clase del día 2-3-12

(UD2) CÁLCULO DE PROBABILIDADES. Tema 4: Probabilidad condicionada (2/2). 

Esta segunda parte del Tema 4 tratará de dos resultados básicos asociados al concepto de probabilidad condicionado y, por tanto, al aprendizaje desde el punto de vista probabilístico: el Teorema de la Probabilidad Total y el Teorema de Bayes.

Estas serán las trasparencias que se utilicen en clase:

 

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AVISO: Os recuerdo que el test de la UD 1 será hoy a las 13:00 en el aula  3203

Clase del día 1-3-12

(UD2) CÁLCULO DE PROBABILIDADES. Tema 4: Probabilidad condicionada (1/2). 

Esta primera parte del Tema 4 tratará de cómo calcular la probabilidad de la intersección de dos sucesos cualesquiera. 
Se establecerán conexiones entre el operador intersección del Algebra de Boole y la operación "multiplicación" de la recta real. Se distinguirán dos escenarios: cuando los sucesos se aportan información mutuamente, el cual dará origen al concepto de probabilidad condicionada; y cuando los sucesos no se aportan información, origen de la independencia estocástica.

Estas serán las trasparencias que se utilicen en clase:

 

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