defensa de proyecto

Novena Asignacion

1)      Investiga sobre la Historia de la Probabilidad y realiza un cuadro comparativo donde se resalten los tipos, formulación y relación con otras ciencias

	Probabilidad	Otras Ciencias
Tipos	Probabilidad clásica.  se aplica cuando cada evento simple del espacio muestral tiene la misma probabilidad de ocurrir   Probabilidad distribución de frecuencias. Se obtiene cuando se experimenta un gran número de veces el mismo fenómeno  en condiciones semejantes.   Probabilidad subjetiva. Expresa el grado de creencia o confianza individual sobre la posibilidad de que el suceso ocurra    Variable discreta   Variable continúa	Ciencias Formales: ·         Ciencia computacional teórica ·         Lógica ·         Matemáticas ·         Informática ·         Ciencias de la computación ·         Teología  Ciencias Fácticas: ·         Ciencia Social ·         Ciencia Natural
Formulación	p(A  B) = p(A) + p(B)   p(B) = p(A1) · p(B/A1) + p(A2) · p(B/A2 ) + ... + p(An) · p(B/An )   p(A  B) = p(A) · p(B/A)	Ecuación bicuadrada ax4 + bx2 + c = 0    Factorización             Factor común a · b + a · c + a · d = a (b + c + d)
Relación	Cuanto mayor sea la cantidad de datos disponibles para calcular la probabilidad de un acontecimiento, más preciso será el resultado calculado  Dada la complejidad de los sistemas en los que suele aplicarse la teoría de la probabilidad, se requiere de modelos informáticos y estadísticos de gran elaboración, que serían imposibles de no contarse con los modernos recursos tecnológicos relacionados con la computación   Dos sucesos pueden ser iguales: esto ocurre cuando siempre que se cumple uno de ellos se cumple obligatoriamente el otro y viceversa.  Un suceso puede estar contenido en otro: las posibles soluciones del primer suceso también lo son del segundo, pero este segundo suceso tiene además otras soluciones suyas propias.   Sucesos complementarios: son aquellos que si no se da uno, obligatoriamente se tiene que dar el otro.

2)      Selecciona un caso de la vida real donde se ponga a prueba la aplicación de la probabilidad

ü Tasa de mortalidad  (por ejemplo por accidentes de tránsito, mortalidad infantil, cáncer etc.)

ü  Cálculo de elecciones y candidatos (intención de voto)

ü Cantidad de gente con educación

ü  Cantidad de desempleados

ü  Nivel de consumo con tarjeta de crédito (%de ventas en cuotas con tarjetaspor ejemplo)

ü  Cantidad de nacimientos de madres adolescentes.

Octava Asignacion

Cuadro comparativo

Medidas de Forma:	Medidas de Asimetría O Sesgo	Medidas de Apuntamiento O Curtosis
Diferencias	Es simétrica cuando su mediana, su moda y su media aritmética coinciden.   Su ecuación es: Ejes de asimetría:    (g1 = 0): Se acepta que la distribución es Simétrica,  (g1 > 0): La curva es asimétricamente positiva por lo que los valores se tienden a reunir más en la parte izquierda que en la derecha de la media.  (g1 < 0): La curva es asimétricamente negativa por lo que los valores se tienden a reunir más en la parte derecha de la media.	Miden la mayor o menor cantidad de datos que se agrupan en torno a la moda.  Su ecuación es:   Sus ejes:    (g2 = 0) la distribución es Mesocúrtica: Al igual que en la asimetría es bastante difícil  encontrar un coeficiente de Curtosis de cero (0), por lo que se suelen aceptar los valores cercanos (± 0.5 aprox.).  (g2 > 0) la distribución es Leptocúrtica  (g2 < 0) la distribución es Platicúrtica
Importancia	Permite identificar si los datos se distribuyen de forma uniforme alrededor del punto central (Media aritmética).  Cuando la distribución de los datos cuenta con un coeficiente de asimetría (g1 = ±0.5) y un coeficiente de Curtosis de (g2 = ±0.5), se le denomina Curva Normal  Coeficiente de asimetría de Pearson: Sólo se puede utilizar en distribuciones uniformes, unimodales y moderadamente asimétricas. Se basa en que en distribuciones simétricas la media de la distribución es igual a la moda.   Coeficiente de asimetría de Bowley: Está basado en la posición de los cuartiles y la mediana, y utiliza la siguiente expresión:   Coeficiente de asimetría de Fisher: En teoría de la probabilidad y estadística, la medida de asimetría más utilizada parte del uso del tercer momento estándar	Esta medida determina el grado de concentración que presentan los valores en la región central de la distribución  Cuando la distribución de los datos cuenta con un coeficiente de asimetría (g1 = ±0.5) y un coeficiente de Curtosis de (g2 = ±0.5), se le denomina Curva Normal  La principal ventaja de la distribución normal radica en el supuesto que el 95% de los valores se encuentra dentro de una distancia de dos desviaciones estándar de la media aritmética; es decir, si tomamos la media y le sumamos dos veces la desviación y después le restamos a la media dos desviaciones, el 95% de los casos se encontraría dentro del rango que compongan estos valores.