Fundamentos de la teoría de la probabilidad
Ya existe una etiqueta con el nombre de rama proporcionado. Muchos comandos de Git aceptan tanto nombres de etiqueta como de rama, por lo que crear esta rama puede causar un comportamiento inesperado. ¿Estás seguro de que quieres crear esta rama?
Esta es una colección de notas sobre el libro “Probability Theory: La Lógica de la Ciencia” de E. T. Jaynes. Estas notas contienen soluciones a algunos de los ejercicios, detalles de algunas de las derivaciones y algunos comentarios generales.
Este documento es para cualquier información que quiera transmitir a futuros lectores. Esto ayudará a la gente a ponerse al día con el grupo de lectura, y sirve como una buena manera de compartir las pruebas y los aspectos más destacados de la discusión. Si terminamos todo el libro, podremos compartirlo en línea, dando crédito a todos los que han contribuido. El plan es crear un archivo markdown por capítulo, cuyo propósito será completar los detalles de las pruebas, señalar errores y puntos controvertidos, conservar algunos de los puntos más destacados de nuestras discusiones, responder a preguntas comunes, enlazar con otros recursos y (con suerte) proporcionar soluciones a los ejercicios.
¿Cómo se resuelve la teoría de la probabilidad?
Divide el número de sucesos por el número de resultados posibles. Tras determinar la probabilidad del suceso y sus resultados correspondientes, divide el número total de formas en que puede ocurrir el suceso por el número total de resultados posibles.
¿Cuáles son los ejemplos resueltos de probabilidad?
Tres dados pueden lanzarse de 6 × 6 × 6 = 216 maneras. Se puede obtener un total de 17 como (5, 6, 6), (6, 5, 6), (6, 6, 5). Se puede obtener un total de 18 como (6, 6, 6). Por lo tanto, la probabilidad requerida = 4/216 = 1/54.
¿Cuál es un ejemplo sencillo 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%.
Probabilidad y procesos aleatorios
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Este es, con diferencia, el mejor libro de estadística que he leído. Es un libro de texto intermedio, que cubre la probabilidad y la estadística con gran claridad y suficiente profundidad para ser útil en ciencia e ingeniería. También cubre la probabilidad desde una perspectiva teórica de la medida más rigurosa. También repasa los requisitos matemáticos necesarios para comprender el material. Muchos otros libros de estadística, sobre todo de estadística aplicada, no son más que colecciones de un montón de reglas que hay que aprenderse de memoria, sin mucho fundamento. Sin embargo, en este libro se explican las razones por las que se utilizan esas reglas. Si desea aprender realmente probabilidad y estadística con profundidad, este libro es para usted.
Introducción a la probabilidad soluciones bertsekas
Estoy leyendo el libro Probability Theory: A Comprehensive Course de Achim Klenke. No hay soluciones para los ejercicios de este libro, así que constantemente tengo que fastidiar a la gente aquí (pero nadie quiere comprobar mis pruebas 🙁 ). ¿Sabes dónde puedo conseguir ejercicios con soluciones para la teoría de la probabilidad teórico-medida?
Creo que es un gran libro (teniendo en cuenta su objetivo), pero los ejercicios son un poco demasiado fáciles, sólo se dan soluciones para los ejercicios pares y la decisión del autor de centrarse sólo en lo esencial hace que sea problemático para mí también.
La segunda edición de “Probability: Teoría y Ejemplos” de Durrett tiene las soluciones disponibles. Por desgracia, no he encontrado las soluciones de las ediciones más recientes. También está el libro de Malliavan “Integration and Probability”, que también tiene las soluciones, pero es un libro muy poco ortodoxo.
Teoría de la probabilidad Durrett y ejemplos
El objetivo de este tema es mantener las habilidades de programación de los alumnos mediante la solución de las tareas de programación relacionadas con el tema de Teoría de la probabilidad 1, y al mismo tiempo facilitar una mejor comprensión de los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad mediante la simulación de sucesos aleatorios. Intentamos ofrecer tareas interesantes cuya solución sea de gran utilidad para todos los alumnos.
La última tarea trata de una observación interesante, que se llama ley de Zipf. Wikipedia escribe: “La ley de Zipf se formuló originalmente en términos de lingüística cuantitativa, afirmando que dado un corpus de enunciados en lenguaje natural, la frecuencia de cualquier palabra es inversamente proporcional a su rango en la tabla de frecuencias. Así, la palabra más frecuente aparecerá aproximadamente el doble que la segunda, el triple que la tercera, etc.: la distribución rango-frecuencia es una relación inversa”.
Esta vez (como se trata de la última tarea) damos una gran ayuda, ya que la mayor parte del código del programa está incluido, sólo hay que añadir las pocas líneas que faltan. Lo que hay que hacer se puede averiguar en el contexto y en los comentarios. El código funciona tanto con Python2 como con Python3.