martes, 29 de marzo de 2016

Clase de Problemas (VI). Tema 6 (UD 3)

Clase del miércoles 30 de marzo de 2016

 


Se plantearán y resolverán problemas del Tema 6, UD 3. Este es el listado de problemas que se resolverán en clase, ordenados por orden de exposición:

  • Ejercicio adicional 1 (Moodle)
  • Ejercicio sobre Binomial
  • Ejercicio adicional 4 y 7 (Moodle)
  • Ejercicio sobre Poisson.
  • Ejercicios 3, 8, 5 y 6 (Moodle)
Finalmente, si da tiempo, la clase finalizará resolviendo algunos de los ejercicios de la UD2 que quedaron pendientes en anteriores clases de problemas.

    lunes, 28 de marzo de 2016

    Tema 6: Algunas distribuciones discretas

    Clase del martes 29 de marzo de 2016



    El experimento aleatorio más sencillo es aquel que sólo tiene dos resultados posibles; es decir, aquel que posee naturaleza 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 este tema se describirán cuatro de dichas distribuciones: la binomial, la geomética, la binomial negativa y la de Poisson.

    Estas serán las trasparencias que se utilicen en clase para el Tema 6:

    martes, 8 de marzo de 2016

    Clase de Problemas (V): UD 2 + Tema 5 (UD 3)

    Clase del miércoles 9 de marzo de 2016



    En primer lugar, se plantearán y resolverán problemas del Tema 5, el primero de la UD 3.Este es el listado de problemas que se resolverán en la clase, ordenados por orden de exposición:

    •  Ejercicios de autocomprobación del Tema 5, del 1 al 8 (ver Moodle)

    Finalmente se resolverán algunos de los ejercicios de la UD2 que quedaron pendientes en el última clase de problemas

    jueves, 3 de marzo de 2016

    Tema 5: El concepto de variable aleatoria

    Clase del martes 8 de marzo de 2016





    Comenzaremos la UD3. Abandonamos el Álgebra de Boole, como herrramienta para tratar la incertidumbre, y proponemos una herramienta mucho más precisa y potente: el Análisis Matemático.

    El concepto de variable aleatoria completa el concepto de variable estadística. La variable estadística se refiere al dato empírico, al observado. La variable aleatoria se refiere a lo potencial, al dato que se puede obtener o al desconocido. Así, una variable aleatoria puede definirse como el hipotético resultado de un experimento aleatorio cuando éste es de carácter cuantitativo.
    En este nuevo escenario, el cálculo de probabilidades mediante la Regla de Laplace no tiene sentido, ya que el cardinal del espacio muestral podría ser infinito. Es por ello por lo que necesitamos pasar del enfoque clásico, utilizado en los Temas 3 y 4, al enfoque frecuentista. Esto quedará patente en el procedimiento práctico con el que 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.

    Estas serán las trasparencias que se utilicen en clase:

    martes, 1 de marzo de 2016

    Clase de problemas (IV): Unidad Didáctica 2

    Clase del miércoles 3 de marzo de 2016

    Resultado de imagen de urna con bolas


    Se plantearán y resolverán problemas de la UD 2. Este es el listado de problemas, ordenados por orden de exposición, que se resolverán en la clase:

    1. Ejercicio 1 del examen final UD2 (enero, 2011)
    2. Ejercicios de autocomprobación del tema 3, del 1 al 4.
    3. Cuatro ejercicios de combinatoria
    4. Ejercicios adicionales del tema 4, del 1 al 5.