Probabilidad Y Estadística Ii

Front 1

Variable aleatoria

Back 1

Es una variable que toma valores numéricos determinados por el resultado de un experimento aleatorio (al azar).

Front 2

Variable aleatoria discreta.

Back 2

El conjunto de posibles valores es numerable. Suelen estar asociadas a experimentos en que se mide el número de veces que sucede algo.

Front 3

Variable aleatoria continua

Back 3

El conjunto de posibles valores es no numerable. Puede tomar todos los valores de un intervalo. Son el resultado de medir.

Front 4

Frecuencia relativa

Back 4

Es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el número total de datos.

Front 5

Distribución de probabilidad discreta

Back 5

Es la lista de los resultados de un experimento con las probabilidades que se esperan, se asociarán a estos resultados.

Front 6

Función de probabilidad

Back 6

Es una función que asocia a cada punto de su espacio muestral X la probabilidad que esta lo asuma.

Front 7

Función de distribución acumulativa

Back 7

Es una función matemática de la variable real: X; que describe la probabilidad de que X tenga un valor menor o igual a X.

Front 8

Esperanza matemática

Back 8

Como valor medio teórico de todos los valores que puede tomar la variable. Representa una medida de centralización.

Front 9

Varianza

Back 9

Medida del cuadrado de la distancia promedio entre la Media y cada elemento de la población.

Front 10

Desviación estándar

Back 10

Raíz cuadrada positiva de la varianza; una medida de la dispersión, expresada en las mismas unidades que los datos originales y no en las unidades cuadradas de la varianza.

Front 11

Distribución binomial

Back 11

Consiste en realizar n veces el ensayo de Bernoulli, de manera independiente uno de otro y suponiendo que la probabilidad de éxito p permanece constante en cada uno de ellos.

Front 12

Ensayo de Bernoulli

Back 12

Consiste en realizar un sólo experimento en el que existen únicamente dos resultados: S={éxito, fracaso}

Front 13

Experimento

Back 13

Es el proceso a través del cual se obtienen observaciones.

Front 14

Espacio muestral

Back 14

Es el conjunto de todos los posibles resultados de un experimento estadístico.

Front 15

Espacio muestral discreto

Back 15

Es un espacio muestral que contiene un número finito de puntos muestrales

Front 16

Espacio muestral contínuo

Back 16

Es un espacio muestral que contiene un número infinito de posibilidades iguales al número de puntos que existen en un segmento de línea.

Front 17

Evento

Back 17

Es un subconjunto de un espacio muestral debido a esto, un evento puede estar formado por todo el espacio muestral, parte de este o por el conjunto vacío, el cual no contiene puntos muestrales.

Front 18

Complemento de un evento.

Back 18

Es el conjunto de puntos muestrales, del espacio muestral, que no están en el evento.

Front 19

Intersección de dos eventos

Back 19

Es el evento que contiene los puntos muestrales comunes de los dos eventos.

Front 20

Eventos mutuamente excluyentes

Back 20

Se dice que dos o más eventos con mutuamente excluyentes si no ocurren al mismo tiempo, y además la ocurrencia de uno de ellos impide la ocurrencia del otro.

Front 21

Eventos independientes

Back 21

Se dice que dos eventos sin independientes, si la ocurrencia de uno de ellos no excluye la ocurrencia del otro.

Front 22

Unión de dos eventos

Back 22

Es el evento formado por todos los puntos muestrales que pertenecen a uno, al otro, o a ambos eventos.

Front 23

Distribución binomial

Back 23

Es el número de éxitos en n ensayos independientes.

Front 24

Distribución hipergeométrica

Back 24

Cuando la población es finita y la muestra aleatoria se toma sin reposición, la probabilidad cambiará para cada ensayo.

Front 25

Distribución geométrica

Back 25

En un experimento cuyos ensayos son repetidos e independientes produciendo un éxito y un fracaso.

Front 26

Distribución de Poisson

Back 26

Representa la probabilidad de que un evento aislado ocurra un número específico de veces en un intervalo de tiempo o espacio dado.

Front 27

Medidas de tendencia central

Back 27

Son utilizadas para localizar el centro de un número de datos.

Front 28

Media aritmética

Back 28

Producto de cada frecuencia por su respectiva marca de clase entre la suma de las frecuencias

Front 29

Varianza y desviación estándar

Back 29

Valores que determinan la dispersión o separación de las medidas de los datos, respecto a un valor central.

Front 30

Covarianza

Back 30

Se puede establecer relaciones entre dos variables aleatorias, x e y, a través de lo que se conoce como covarianza.