
En esta clase aprenderás a comprender conceptos básico de probabilidad, como:
Qué es probabilidad
Experimento aleatorio
Probabilidad objetiva
Probabilidad subjetiva
En esta clase aprenderás:
Espacio muestral
Axiomas de probabilidad
Eventos simples
Eventos compuestos
En esta clase aprenderás por medio del, "Diagrama del Árbol", a organizar y contar puntos muestrales cuando el experimento es compuesto.
En esta clase aprenderás:
Combinaciones: Se usa para calcular un muestreo sin reemplazo, sin importar el orden de salida.
Permutaciones: Se usa para calcular un muestreo sin reemplazo, si importa el orden de salida.
En esta clase aprenderás, sobre la unión y la intersección de dos o mas eventos compuestos, por todos los puntos muestrales a los que pertenecen.
En esta clase aprenderás, sobre la unión y la intersección de dos o mas eventos compuestos por todos los puntos muestrales a los que pertenecen. Pero esta vez se aplican diferentes probabilidades.
En esta clase aprenderás, a desarrollar la probabilidad de que suceda un evento dado que antes de este, ya ocurrió otro.
En esta clase aprenderás, a desarrollar la probabilidad de que suceda un evento dado que antes de este, ya ocurrió otro.
En esta clase aprenderás, a desarrollar la probabilidad de que suceda un evento dado que antes de este, ya ocurrió otro.
En esta clase aprenderás con un ejercicio, a desarrollar la distribución de probabilidad P(X=x), para una variable aleatoria discreta.
En esta clase aprenderás con un ejercicio, a desarrollar la distribución de probabilidad P(X=x), para una variable aleatoria discreta.
En esta clase aprenderás:
Distribución Binomial
Experimento de Bernoulli
Experimento Binomial
n esta clase aprenderás, a desarrollar un experimento cuando tiene dos posibles resultados, éxito o fracaso.
En esta clase aprenderás, a desarrollar un experimento cuando tiene dos posibles resultados, éxito o fracaso.
Distribución de Poisson: Esta distribución se usa para experimentos donde X representa el número de veces que ha ocurrido un evento en una unidad de tiempo, de espacio o de volumen determinado.
Distribución de Poisson: Esta distribución se usa para experimentos donde X representa el número de veces que ha ocurrido un evento en una unidad de tiempo, de espacio o de volumen determinado.
En esta clase aprenderás:
Variable aleatoria continua
Distribución de probabilidad, para variable aleatoria continua
Distribución normal, forma acampanada
Tabla del valor para Z, (área bajo la curva de la probabilidad normal estándar)
En esta clase aprenderás:
Variable aleatoria continua
Distribución de probabilidad, para variable aleatoria continua
Distribución normal, forma acampanada
Tabla del valor para Z, (área bajo la curva de la probabilidad normal estándar)
1. Comprender conceptos básicos de probabilidad.
2. Qué es un experimento aleatorio.
3. Probabilidad como un cuantificador de la posibilidad de ocurrencia de un evento.
4. Que es probabilidad objetiva.
5. Qué es probabilidad subjetiva.
6. Espacio muestral, como resultado de un experimento aleatorio.
7. Axiomas de probabilidad.
8. Aprenderás a calcular probabilidades de eventos simples y compuestos, usando métodos diversos (listados, diagrama del árbol, conteo de puntos muéstrales).
9. Resolver y plantear problemas, usando, conceptos básicos de teoría de conteo y probabilidad (combinaciones, permutaciones, regla MNT, espacio muestral, muestreo con y sin reemplazo.
10. Interpretar el concepto de probabilidad condicional e independencia de eventos.
11. Comprenderás el concepto de variable aleatoria.
12. Aprenderás a conocer y desarrollar una variable aleatoria discreta.
13. Comprenderás el concepto de distribución de probabilidad.
14. Aprenderás con diferentes ejercicios, a desarrollar, distribuciones de probabilidad para variable aleatoria discreta.
15. Aprenderás a desarrollar el valor esperado (media ponderada de la distribución), la varianza y la desviación.
16. Aprenderás a calcular probabilidades de eventos, usando las distribuciones de probabilidad discretas (Binomial, Hipergeométrica, Poisson) y continua (Distribución Normal).
17. Todo el curso es practico, 100% de ejercicios para aprender y reforzar los conocimientos en Probabilidad, Excel y Matlab.