Probabilidad y estadística
Parte 1. Estadística descriptiva: Estadística descriptiva. Reúne los métodos que condensan los datos de una muestra en unas pocas características o estimaciones útiles. En las muestras se abordan las distribuciones de frecuencias, las funciones de densidad y distribución y las características paramétricas y no paramétricas.
Parte 2: Bases de la teoría de la probabilidad. Según el procedimiento de selección de la muestra, estos métodos garantizan un vínculo entre la población y la muestra. Se abordan las reglas derivadas del axioma de Kolmogorov sobre el cálculo de la probabilidad total, compuesta y condicional, la cuantificación de los sucesos en variables aleatorias, la distribución de probabilidades asociada y las características operativas (parámetros). También se examinarán en detalle los censos de esquemas experimentales que generan leyes uniformes, discretas, binomiales, geométricas e hipergeométricas, y la ley de Poisson.
Parte 3: Bases de la inferencia estadística. Para comparar observaciones con hipótesis construidas sobre parámetros de la población, los objetivos básicos son los estimadores, sus características y sus cualidades de inferencia sobre planos simples.
¿Cuáles son las 2 teorías de la probabilidad?
La teoría de la probabilidad puede estudiarse con dos enfoques diferentes: Probabilidad Teórica. Probabilidad experimental.
¿Cuál es un ejemplo de teoría de la probabilidad?
Un ejemplo sencillo es el lanzamiento de una moneda justa (imparcial). Como la moneda es justa, los dos resultados, “cara” y “cruz”, son igualmente probables. Como no hay otros resultados posibles, la probabilidad de que salga “cara” o “cruz” es de 0,5 o del 50%.
Teoría de la probabilidad pdf
La teoría de la probabilidad (también conocida como estocástica) es la rama de las matemáticas que nos explica cómo tratar los sucesos aleatorios, cómo cuantificar el riesgo y modelizar la incertidumbre. La probabilidad tiene una larga tradición en la TU Dresden, el primer “seminario estadístico” se fundó ya en 1875 y la primera cátedra de ciencias actuariales y estadísticas se creó en 1919. La cátedra de probabilidad se fundó en 1959, y la investigación actual se centra en los métodos analíticos de la teoría de la probabilidad, la teoría de los procesos aleatorios y las ecuaciones diferenciales estocásticas.
El azar. Sea lo que sea, no se puede ignorar. La “probabilidad” es una cuantificación del “azar” y las probabilidades determinan las tarifas de los seguros (¿qué probabilidad hay de que se produzca un accidente?), su decisión personal de vacunarse contra la gripe (¿qué probabilidades hay de caer enfermo?) o que los tribunales penales se basen en dictámenes periciales que sean correctos “más allá de toda duda razonable”.
El Prof. Schilling y su equipo se centran tanto en la investigación como en la docencia en procesos estocásticos que describen sucesos aleatorios a lo largo del tiempo. El centro de interés son los llamados procesos de salto, que pueden utilizarse para modelizar “shocks” y otros acontecimientos extremos. Nuestros métodos son una atractiva mezcla de herramientas probabilísticas y analíticas (perfil).
Teoría avanzada de la probabilidad
ResumenCuando se realizan experimentos u observaciones, son posibles diversos resultados incluso en las mismas condiciones. La teoría de la probabilidad y la estadística tratan de la regularidad de los resultados aleatorios de ciertos resultados con respecto a experimentos u observaciones dados. (En teoría de la probabilidad y estadística, las observaciones también se denominan experimentos, ya que tienen ciertos resultados). Suponemos, al menos teóricamente, que estos experimentos pueden repetirse arbitrariamente muchas veces en las mismas circunstancias; es decir, estas disciplinas se ocupan de la estadística de los fenómenos masivos. El término estocástica se utiliza para el tratamiento matemático de los fenómenos aleatorios.Palabras claveEstas palabras clave han sido añadidas por máquina y no por los autores. Este proceso es experimental y las palabras clave pueden actualizarse a medida que mejore el algoritmo de aprendizaje.
La probabilidad explicada
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