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P3_clase - MTODOS ESTADSTICOS PARA LA ADMINISTRACIN DE...

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TEMA 3: MODELOS DE PROBABILIDAD 3.1.- Procesos de Bernoulli y modelos asociados. Aplicaciones 3.2.- Modelo uniforme 3.3.- Distribución normal y sus aplicaciones 3.4.- Algunas distribuciones probabilísticas especiales MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA LA ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS TEMA 3. COMPETENCIAS • Identificar los principales modelos probabilísticos discretos y continuos, distinguiendo los supuestos en los que se basan. • Manejar las expresiones de la esperanza y la varianza de los principales modelos. • Calcular probabilidades de los principales modelos. • Describir el modelo Normal, sus características y aplicar el proceso de tipificación. • Manejar las tablas de la distribución Normal para obtener probabilidades o valores.
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barb4right El comportamiento de magnitudes aleatorias diversas puede presentar en la práctica pautas comunes barb4right Un modelo probabilístico representa una familia de distribuciones de probabilidad, que dependen de ciertos parámetros a b μ σ MODELO UNIFORME MODELO NORMAL MODELOS PROBABILÍSTICOS TEMA 3: MODELOS DE PROBABILIDAD 3.1.- Procesos de Bernoulli y modelos asociados. Aplicaciones MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA LA ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS
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Experiencia aleatoria barb4right Éxito Fracaso Variable aleatoria barb4right 1 0 Probabilidad barb4right P(X=1)=p P(X=0)=q Características: E(X)=p Var(X)=pq 0 1 p q = 1- p X PRUEBA ÚNICA Distribución de Bernoulli 20 p “Acudir” Convocatoria para entrevista 240 p=0,4 “Votar SÍ” Sondeo previo a referendum 30 Tasa de actividad “Activo” Estudio sobre situación laboral 10 “Sacar un 2” Lanzamiento de un dado NÚMERO DE PRUEBAS PROBABILIDAD DE ÉXITO ÉXITO EXPERIENCIA 6 1 p = “Número de éxitos en n pruebas” B(n, p) Procesos de Bernoulli
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What students are saying

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    Kiran Temple University Fox School of Business ‘17, Course Hero Intern

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    Jill Tulane University ‘16, Course Hero Intern