sábado, 27 de septiembre de 2008

SUCESO ELEMENTAL:

Se llama suceso elemental a cada uno de los posibles resultados de un experimento aleatorio, siempre que estos resultados sean mutuamente excluyentes y equiprobables (no pueden aparecer dos a la vez y la probabilidad de cada uno de ellos es la misma). Al conjunto de todos los sucesos elementales se le llama espacio muestral.

ANALISIS:
El suceso elemental es de que haiga dos probabilidades ya sea por ejemplo que una persona lance una moneda y que caiga ya sea cara o escudo.

ESPACION MUESTRAL:
En estadística se llama espacio muestral al conjunto de todos los posibles resultados individuales de un experimento aleatorio. Se suele representar por Ω.
Sus elementos se representan por letras minúsculas (w1,w2,...) y se denominan eventos o sucesos elementales. Los subconjuntos de Ω se designan por medio de letras mayúsculas (A,B,C,D,...) y se denominan eventos o sucesos. Los sucesos representan los posibles resultados del experimento aleatorio.

ANALISIS:
Dice que se le llama así al conjunto de todos los suceso elementales, es decir que un conjunto con todas las soluciones posibles.
Por ejemplo, en el caso del experimento aleatorio "lanzar un dado", el espacio muestral del experimento sería: Ω={1,2,3,4,5,6}. Por otro lado, si cambiamos ligeramente la experiencia pensando en el número resultante de la suma de 2 dados, entonces tenemos 2 espacios muestrales:
Ω={(1,1),(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(1,6),(2,1),(2,2),...(6,6)} = {1,2,3,4,5,6}x{1,2,3,4,5,6}
Ω'={2,3,4,...,12}

COMBINACION:

Como ya se mencionó anteriormente, una combinación, es un arreglo de elementos en donde no nos interesa el lugar o posición que ocupan los mismos dentro del arreglo. En una combinación nos interesa formar grupos y el contenido de los mismos.

La fórmula para determinar el número de combinaciones es:

nCr = Combinaciones de r objetos tomados de entre n objetos
Donde se observa que,

La expresión anterior nos explica como las combinaciones de r objetos tomados de entre n objetos pueden ser obtenidas a partir de las permutaciones de r objetos tomados de entre n objetos, esto se debe a que como en las combinaciones no nos importa el orden de los objetos, entonces si tenemos las permutaciones de esos objetos al dividirlas entre r!, les estamos quitando el orden y por tanto transformándolas en combinaciones, de otra forma, también si deseamos calcular permutaciones y tenemos las combinaciones, simplemente con multiplicar estas por el r! obtendremos las permutaciones requeridas.


nPr = nCr r!

Y si deseamos r = n entonces;

nCn = n! / (n –n)!n! = n! / 0!n! = 1

¿Qué nos indica lo anterior?
Que cuando se desea formar grupos con la misma cantidad de elementos con que se cuenta solo es posible formar un grupo.
Ejemplos:
1) a. Si se cuenta con 14 alumnos que desean colaborar en una campaña pro limpieza del Tec, cuantos grupos de limpieza podrán formarse si se desea que consten de 5 alumnos cada uno de ellos, b.si entre los 14 alumnos hay 8 mujeres, ¿cuantos de los grupos de limpieza tendrán a 3 mujeres?, c.¿cuántos de los grupos de limpieza contarán con 4 hombres por lo menos?
Solución:
a. n = 14, r = 5

14C5 = 14! / (14 – 5 )!5! = 14! / 9!5!
= 14 x 13 x 12 x 11 x 10 x 9!/ 9!5!
= 2002 grupos

Entre los 2002 grupos de limpieza hay grupos que contienen solo hombres, grupos que contienen solo mujeres y grupos mixtos, con hombres y mujeres.

ANALISIS:
Dice que es una unión de dos cosas en un mismo sujeto. PERMUTACION:
Dice que es un cambio entre dos partes de una misma cadena que esta produce otro cambio en el plano o puesto, de forma que si esta se ha operado en la expresión ineide en el contenido y viceversa.

EVENTO:

En estadística, un evento o suceso es un subconjunto de un espacio muestral, es decir, un conjunto de posibles resultados que se pueden dar en un experimento aleatorio.
Formalmente, sea Ω un espacio muestral, entonces un evento es un subconjunto , donde (w1,w2,...) son una serie de posibles resultados.
Se dice que un evento A ocurre, si el resultado del experimento aleatorio es un elemento de A.

Tipos de eventos:
Un evento elemental es un subconjunto .
Un evento compuesto es un subconjunto .
Los eventos triviales son el conjunto universal Ω y el conjunto vacío. Al primero se le llama también evento seguro, y al segundo, evento imposible.
Sean dos eventos A y B, si ambos son conjuntos disjuntos, entonces ellos son eventos excluyentes.
Un evento con elementos infinitos pero numerables se llama σ-álgebra (sigma-álgebra), y un evento con elementos finitos se llama álgebra de sucesos de Boole.

ANALISIS:
Dice que un evento es el resultado posible o un grupo de resultados posibles de un experimento y es la mínima unidad de análisis para cálculos probabilísticos.

EVENTOS MUTUAMENTE EXCLUYENTES:

Dos eventos son mutuamente excluyentes si no pueden ocurrir en forma simultánea, esto es, si y sólo si su intersección es vacía. Por ejemplo, en el lanzamiento de un dado los eventos B = {2} y C = {5, 6} son mutuamente excluyentes por cuanto
B C =


ANALISIS:
Dice que son aquellos que no pueden ocurrir al mismo tiempo. Por ejemplo que al lanzar una ficha no puede que caiga cara y escudo al mismo tiempo o es cara o es escudo.

EVENTOS INDEPENDIENTES:

Cuando A y B son dos eventos con probabilidades positivas, hemos visto que en general la probabilidad condicional del evento B dado el evento A es diferente de la probabilidad del evento B. Sin embargo, cuando se tiene la igualdad: P(B/A) = P(B) es de especial importancia porque esto quiere decir que el evento B no depende o es independiente del evento A. Es decir, no importa si ocurrió o no el evento A puesto que la ocurrencia o no de A no afecta al evento B.

ANALISIS:
Dice que estos no se ven afectados por otros. Por ejemplo el color de zapatos y la probabilidad de que llueva hoy como podemos observar que estos no se ven afectados ya sea en los zapatos o de que llueva hoy.

EVENTOS DEPENDIENTES:

Dos o más eventos serán dependientes cuando la ocurrencia o no-ocurrencia de uno de ellos afecta la probabilidad de ocurrencia del otro (o otros). Cuando tenemos este caso, empleamos entonces, el concepto de probabilidad condicional para denominar la probabilidad del evento relacionado. La expresión P(AB) indica la probabilidad de ocurrencia del evento A sí el evento B ya ocurrió.
Se debe tener claro que AB no es una fracción.
P(AB) = P(A y B)/P(B) o P(BA) = P(A y B)/P(A)

ANALISIS:
Dice que esto ocurre cuando un evento afecta la probabilidad de ocurrencia de otro. Por ejemplo repaso, calificaciones, en esto si afecta ya que si uno no repasa o no estudia se vera afectado en las notas finales.

EVENTOS EXCLUYENTES ENTRE SI:
Dados 2 eventos cualesquiera se dice que son mutuamente excluyentes si y solo si la interseccion (si no recuerdan que es interseccion, esperen aqui en www.EstadisticaFacil.com el libro de Algebra Booleana) de los 2 conjuntos es el conjunto vacio.
Sean A y B 2 eventos de un experimento, A y B son mutuamente excluyentes si y solo si
EJEMPLO:
Lanzar una moneda.
E = {aguila y sol }
El = {aguila }
E2 = {sol}
E3 = {aguila,sol }
ENTONCES E1 y E2 son mutuamente excluyentes porque ElnE2=0

analisis:
Dice que esto es cuando la ocurrencia de uno de ellos no impide que ocurra lo otro. Por ejemplo que uno este estudiando y que ya este casado o este por casarse.

ARBOL DE LA PROBABILIDAD
Un árbol de probabilidad es una grafica que representa los resultados posibles de un evento asi como la probabilidad de ocurrencia.

ANALISIS:
Dice que un árbol de probabilidad es una grafica que esta representa los resultados posibles de un evento, así como la probabilidad de ocurrencia.

ESPERANZA MATEMATICA:

Con frecuencia es conveniente calcular que el promedio de los resultados o experimentos, ponderado por la probabilidad de que suceda cada uno de los resultados posibles.
La esperanza matemática permite comprar 2 o mas alternativas.

jueves, 25 de septiembre de 2008

PROBABILIDAD
La probabilidad mide la frecuencia con la que ocurre un resultado en un experimento bajo condiciones suficientemente estables. La teoría de la probabilidad se usa extensamente en áreas como la estadística, la matemática, la ciencia y la filosofía para sacar conclusiones sobre la probabilidad de sucesos potenciales y la La probabilidad constituye un importante parametro en la determinacion de las diversas causalidades obtenidas tras una serie de eventos esperados dentro de un rango estadistico.
Existen diversas formas como metodo abstracto, como la teoría Dempster-Shafer y la teoría de la relatividad numerica, esta ultima con un alto grado de aceptacion si se toma en cuenta que disminuye considerablemente las posibilidades hasta un nivel minimo ya que somete a todas las antiguas reglas a una simple ley de relatividad.mecánica subyacente de sistemas complejos.

ANALISIS:
Dice que la probabilidad mide la frecuencia con la que aparece un resultado determinado cuando se realiza un experimento.
También dice que el experimento debe ser aleatorio, es decir que puede presentarse diversos resultados dentro de un conjunto de posibles soluciones
También dice que experimentos que no son aleatorios, es decir que es lo contrario del lo otro por ejemplo: lo de la moneda que tenga lo mismo ya sea cara-cara o ya sea escudo-escudo.

REGRESION:
La regresión estadística o regresión a la media es la tendencia de una medición extrema a presentarse más cercana a la media en una segunda medición. La regresión se utiliza para predecir una medida basándonos en el conocimiento de otra.

ANALISIS:
Dice que esta se utiliza para dar a conocer los valores supuestos que se obtienen al comparar dos variables.

CORRELACION:
En probabilidad y estadística, la correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables aleatorias. Se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlación si al aumentar los valores de A lo hacen también los de B y viceversa. La correlación entre dos variables no implica, por sí misma, ninguna relación de causalidad (Véase Cum hoc ergo propter hoc).

ANALISIS:
Dice que esta es la igualdad que existe en dos variables existentes de un mismo fenómeno.

jueves, 24 de julio de 2008




SERIES TEMPORALES NO ESTACIONARIAS

1)El teorema de representación en Engle y Granger (1987) establece
el vínculo entre los conceptos de cointegración y d
e modelos de mecanismo
de corrección del error, demostrando que las variables cointegradas
siempre pueden representarse en términos de dichos modelos
y viceversa 
2)una serie es no estacionaria si la media o la variabilidadd se cambian a lo largo del tiempo. ademas puede mostrar efectos estacionales es decir que la media o el comportamiento de la serie es parecido en ciertos tiempos periodicos en el tiempo.



COMENTARIO
Estas tienden a ser crecientes o decrecientes porque su variacion es muy cambiante a la media.

CLASES DE TENDENCIA
CONSTANTE
Una constante es un dato cuyo valor no puede cambiar durante la ejecución del programa. Recibe un valor en el momento de la compilación y este permanece inalterado durante todo el programa. una constante es un valor de tipo permanente, que no puede modificarse, al menos no dentro del contexto o situación para el cual está previsto. Suele relacionarse y usarse en combinación con las variables, que si admiten modificación en sus valores.
Se presenta cuando el fenómeno que se mide puede tomar valores cuantitativamente distintos, por ejemplo la edad ya que esta variable puede asumir valores continuos: 1, 2, 3,…20, 21,…60,61…





CONSTANTE
Es cuando los datos se mantiene fijos o durables y mantiene un mismo rango en sus variaciones con relacion al tiempo que pasa.

TENDENCIA ESTOCASTICA

Un proceso estocástico es una sucesión de variables aleatoriasindexadas por una variable (continua o discreta), generalmente, el tiempo. Cada una de las variables aleatorias del proceso tiene su propia función de distribución de probabilidad y, entre ellas, pueden estarcorrelacionadas o no.
Cada 
variable o conjunto de variables sometidas a influencias o impactosaleatorios constituye un proceso estocástico.


Un proceso estocástico se puede definir equivalentemente de dos formas diferentes:
Como un conjunto de realizaciones temporales y un índice aleatorio que selecciona una de ellas.
Como un conjunto de 
variables aleatorias indexadas por un índice , dado que , con .
puede ser continuo si es un 
intervalo (el número de sus valores es ilimitado) o discreto si es numerable (solamente puede asumir determinados valores).


COMENTARIO

Esta funciona al azar y se vasa en probabilidades es decir que sus datos cambia conforme el tiempo estos pueden variar de forma creciente o decreciente.


miércoles, 18 de junio de 2008




CORRELACIONEn probabilidad y estadística, la correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables aleatorias. Se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlación si al aumentar los valores de A lo hacen también los de B y viceversa. La correlación entre dos variables no implica, por sí misma, ninguna relación de causalidad.

COMENTARIO:
dice que la correlaccion varia respecto a su fuerza y se pueden visualizar  diferencias en la en la fuerza de la correlacion por medio de un Diagrama de Dispersion, que es una grafica que nos muestra que los puntajes de 2 variables cualsquiera X y Y restan dispersas.

REGRESION:
Es la tendencia de una medición extrema a presentarse más cercana a la media en una segunda medición. La regresión se utiliza para predecir una medida basándonos en el conocimiento de otra.

COMENTARIO:
esta se utiliza para dar a conocer los valores supuestos que se obtienen al compar dos variables.

SERIES DE TIEMPO:sU
una serie de tiempo o serie temporal es una colección de observaciones tomadas a lo largo del tiempo cuyo objetivo Una serie de tiempo o serie temporal es una colección de observaciones tomadas a lo largo del tiempo cuyo objetivo principal es describir, explicar, predecir y controlar algún proceso. Las observaciones están ordenadas respecto al tiempo y sucesivas observaciones son generalmente dependientes. De hecho esta dependencia entre las observaciones jugará un papel importante en el análisis de la serie. es describir, explicar, predecir y controlar algún proceso. Las observaciones están ordenadas respecto al tiempo y sucesivas observaciones son generalmente dependientes. De hecho esta dependencia entre las observaciones jugará un Una serie de tiempo o serie temporal es una colección de observaciones tomadas a lo largo del tiempo cuyo objetivo principal es describir, explicar, predecir y controlar algún proceso. Las observaciones están ordenadas respecto al tiempo y sucesivas observaciones son generalmente dependientes. De hecho esta dependencia entre las observaciones jugará un papel importante en el análisis de la serie. importante en el análisis de la serie.Una serie de tiempo o serie temporal es una colección de observaciones tomadas a lo largo del tiempo Una serie de tiempo o serie temporal es una colección de observaciones tomadas a lo largo del tiempo cuyo objetivo principal es describir, explicar, predecir y controlar algún proceso. Las observaciones están ordenadas respecto al tiempo y sucesivas observaciones son generalmente dependientes. De hecho esta dependencia entre las observaciones jugará un papel importante en el análisis de la serie. objetivo principal es describir, explicar, predecir y controlar algún proceso. Las observaciones están ordenadas respecto al tiempo y sucesivas observaciones son generalmente dependientes. De hecho esta dependencia entre las observaciones jugará un papel importante en el análisis de la serie.






COMENTARIO
es un conjunto de observaciones que se utilizan para estudiar y medir cierto fenomeno y sirve para determinar patrones en los datos recolectados.

SERIES TEMPORAL ESTACIONARIA
en una serie estacionaria, que es aquella en la que ni la media, ni la varianza, ni las autocorrelaciones dependen del tiempo. Una vez "estabilizada" la serie mediante las transformaciones adecuadas, se procede a estudiar la presencia de regularidades en la serie, para identificar un posible modelo matemático. Para ello se calculan la función de autocorrelación simple y parcial, y se compara su forma con un catálogo de patrones gráficos, que son típicos de los diferentes modelos propuestos, seleccionando el modelo que más se adecue a la forma de las funciones de autocorrelación que hemos obtenido con nuestros datos.





COMENTARIO:
estas series son las que poseen la caracteristica de no variar tana en cuanto a la media

miércoles, 21 de mayo de 2008

QUE ES UN PORTAFOLIO
El Portafolio como estrategia de evaluación y aprendizaje.El portafolio, es una reconstrucción de la historia de un aprendizaje o de la trayectoria de sus autores. Como sistema de evaluación, el portafolio puede materializar la concepción constructivista del proceso de aprendizaje ya que permite visualizar y reflexionar sobre el progreso de los alumnos, contextualizar las representaciones que se hacen de la realidad, ofrecer sentido de pertenencia y motivación a quienes los presentan.

COMENTARIO
Es un documento de uso individual, elaborada por los alumno donde registra sus procesos de trabajos realizados todos los dias, donde se anotan cada una de las actividades que nos dejan, pueden ser actividades bibliograficas, dibujos o cualquier otra actividad. El portafolio es muy importante ya que por medio de el podemos organizar y registrar cada uno de los trabajos realizados.

Diagrama de cajas
El diagrama de cajas es la presentación visual que describe al mismo tiempo varias características importantes de un conjunto de datos, tales como el centro, la dispersión, el alejamiento de la simetría, y la identificación de valores extremos (puntos atípicos), es decir, de valores que se alejan de una manera poco usual del resto de los datos.Presenta los tres cuartiles, (y los valores mínimos y máximos) alineados sobre una caja vertical u horizontalmente, estos son Q1, Q2=mediana,Q3 al igual que la mediapero esta va dependiendo de donde se esta localizando.

DISTRIBUCION DE PORCENTAJES BAJO LA CURVA
DEFINICION EN GRUPO:La curva hace mas facil el calculo en proporciones y ver de que lado estan concentrados los datos teniendo como parte principal la media despues ubicar los demas datos.La media mantiene un porcentaje del 100% la media va en el centro lo que divide en dos partes con un 50% cada lado.

COMENTARIO
Es una distribucion de porcentajes bajo la curva que se pueden encerrar cualquier cantidad de datos dibujando con lineas el dato que se desea saber, se puede utilizar la media como el punto de partida poniendole encima una linea y asi dividiendo la grafica en dos partes con un 50% cada uno. como podemos ver en la grafica el 68.26% lo contienen el lado negativo que es -1s y el lado positivo es 1s quedando asi en el centro.


CARACTERISTICAS DEL DIAGRAMA DE CAJAS: -
Esta incluye dos bigotes o limites inferiores o superiores a los lados de la caja, - Mientras mas larga sea la caja y los bigotes, mas dispersa es la distribución. - La mediana se presenta por una línea que divide en dos partes iguales de la distribución e indica la simetría. - Puede dibujarse de forma horizontal o vertical. - En los extremos del rectángulo se localizan los cuartiles. - La media puede coincidir con los cuartiles. - La media se representa por un punto dependiendo de la cantidad o valor de la misma

RELACION ENTRE DIAGRAMA DE CAJAS Y AREA BAJO LA CURVA :

Para crear este diagrama utilizaremos algunos datos que nos sirven para ubicar los datos mas representativos, tal es el caso de la Mediana que representa lo mismo, como también es necesario la utilización del promedia de los datos, dando a conocer los datos que están en la Oria de las graficas, siendo estos los datos atípicos representándose en los extremos o entre las dos cercas mientras que en la grafica estará en la cola.

lunes, 28 de abril de 2008


AREA BAJO LA CURVA NORMAL
La distribución normal fue reconocida por primera vez por el francés Abraham de Moivre (1667-1754). Posteriormente, Carl Friedrich Gauss (1777-1855) elaboró desarrollos más profundos y formuló la ecuación de la curva; de ahí que también se la conozca, más comúnmente, como la "campana de Gauss". La distribución de una variable normal está completamente determinada por dos parámetros, su media y su desviación estándar, denotadas generalmente por y . Con esta notación, la densidad de la normal viene dada por la ecuación: Ecuación 1: que determina la curva en forma de campana que tan bien conocemos . Así, se dice que una característica sigue una distribución normal de media y varianza , y se denota como , si su función de densidad viene dada por la Ecuación 1. Al igual que ocurría con un histograma, en el que el área de cada rectángulo es proporcional al número de datos en el rango de valores correspondiente si, tal y como se muestra en la Figura 1, en el eje horizontal se levantan perpendiculares en dos puntos a y b, el área bajo la curva delimitada por esas líneas indica la probabilidad de que la variable de interés, X, tome un valor cualquiera en ese intervalo. Puesto que la curva alcanza su mayor altura en torno a la media, mientras que sus "ramas" se extienden asintóticamente hacia los ejes, cuando una variable siga una distribución normal, será mucho más probable observar un dato cercano al valor medio que uno que se encuentre muy alejado de éste. Figura 1. Histograma de los valores de tensión arterial sistólica para dos muestras de pacientes isquémicos ingresados en una unidad de cuidados intensivos. Figura 1a.- Valores de tensión arterial sistólica en una muestra de 1000 pacientes isquémicos ingresados en UCI. Figura 1b.- Valores de tensión arterial sistólica de una muestra de 5000 pacientes ingresados en UCI.

COMENTARIO

la curva normal es el espacio que hay entre la curva y la linea base que representa el 100%. y esta curva se divide en 2 partes una positiva y una negativa.

jueves, 27 de marzo de 2008

CODIFICACION
La codificación de caracteres es el método que permite convertir un carácter de un lenguaje natural en un símbolo en otro sistema de representación, como un número o una secuencia de pulsos eléctricos en un sistema electrónico, aplicando normas o reglas de codificación