domingo, 4 de noviembre de 2012

RETOOOO



La solución de la actividad de aprendizaje haciendo uso de los conocimientos de probabilidad y estadística aprendidos argumentando sus respuestas.
Introducción a la probabilidad
https://www.youtube.com/watch?v=C5nZ3XIfQ88&feature=relmfu

https://www.youtube.com/watch?v=r_xgcblY2Ec&feature=related

Teoría de conjuntos

https://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=hdszX2gkLFs

Diagrama de árbol

 https://www.youtube.com/watch?v=wPQFjthVhco

https://www.youtube.com/watch?v=G0bYktrgQ30&feature=fvwrel

https://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=No7zG1rIHgk

Eventos complementarios

 https://www.youtube.com/watch?v=I6uWJ14KURs



1. EN EL PROCESO ELECTORAL 2012 SE ELIGIERON DIPUTADOS, SENADORES Y PRESIDENTE DE LA REPUBLICA, CONSIDERANDO LA PARTICIPACION DE LOS TRES PARTIDOS POLITICOS PRINCIPALES PRI, PAN Y PRD CONTESTA LO SIGUIENTE.
SI UNA PERSONA MAYOR VOTA POR LAS TRES CATEGORIAS.
A)Construye un diagrama de árbol que represente tu espacio muestral.








b) ¿Cuántas posibles combinaciones se pueden generar?
Son 3 posibles combinaciones.
c) ¿Cuál es la probabilidad de que la persona que voto elija los tres candidatos del PAN?
 Todos tienen la misma posibilidad
d) ¿Cuál es la probabilidad de que la persona que voto elija un candidato de cada partido?
La posibilidad seria 3
e) ¿Cuál es la probabilidad de que la persona que voto elija dos candidatos del PAN y uno del PRD?Seria 2 de 3       y       1 de 3
f) ¿Qué aplicaciones puedes observar para la técnica de diagrama de árbol?
Que es posible identificar los resultados.














           2. SE TIRA UN DADO AL AIRE.
















            b) ¿Cuántas posibles resultados se pueden generar?
6  posibles resultados.
c) ¿Cuál es la probabilidad de que salga un 3?
            La posibilidad de 1 de 6
      d)¿Cuál es la probabilidad de que un numero primo?
La posibilidad de 3 de 6
e)Consideramos ahora algunos subconjuntos de S; por ejemplo:
a)      Salir par : A= { 2,4,6}
b)      Salir impar: B={1,2,3}
c)       Salir múltiplo C= {1,2,3,4,5,6}


3. Un entrenador de futbol va a seleccionar para su equipo dos delanteros y cuatro defensas y a las pruebas se presentan cinco delanteros y seis defensas. Tres de los delanteros y cuatro de los defensas son diestros y el resto son zurdos.

a)               ¿Cuál es la probabilidad de que en el equipo haya un delantero zurdo?
¿y la probabilidad de que al menos uno de los defensas sea zurdo?
 La respuesta es 2 de 6
b)               ¿Cuál es la probabilidad de que ninguno de los miembros del equipo sea zurdo?
Es de 7 de 11




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Medidas de correlación.



A través de una investigación guiada el alumno documenta y recaba información sobre medidas de correlación para elaborar una presentación en power point.









Medidas de correlación.

La correlación determina la relación o dependencia que existe entre las dos variables que intervienen en una distribución bidimensional.
Es decir, determinar si los cambios en una de las variables influyen en los cambios de la otra. En caso de que suceda, diremos que las variables están correlacionadas o que hay correlación entre ellas.


PROPIEDADES
. El coeficiente de correlación no varía al hacerlo la escala de medición.
Es decir, si expresamos la altura en metros o en centímetros el coeficiente de correlación no varía.
. El signo del coeficiente de correlación es el mismo que el de la covarianza.
Si la covarianza es positiva, la correlación es directa.
Si la covarianza es negativa, la correlación es inversa.
Si la covarianza es nula, no existe correlación.


Recordemos que para el caso de una variable, la varianza era un parámetro que nos mostraba cuanta variación existía entre la media un conjunto de datos. En el mismo tenor,  estamos en determinar la dependencia entre dos variables por lo que una primera propuesta es construir una medida que nos permita en forma análoga tratar la “variación”.

Se define la covarianza como la variación que existe entre los datos de dos variables, expresada como:
 donde  x1, y y1 ,son las variables para n datos que intervienen en el estudio.

CORRELACIÓN LINEAL

Cuando se han recolectado los datos y si estos cumplen con el teorema de límite central (información que se ajusta a una curva normal) se procede a presentar la información bajo un esquema bidimensional que no es más que plantearla en términos del plano cartesiano.









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ASIMETRIA Y CURTOSIS


Mediante el análisis de problemas propuestos el alumno interpreta las medidas de forma y cómo se aplican a los datos.






  • Asimetría y curtosis

  • 1. Asimetría y curtosis En los dos temas anteriores hemos visto las medidas de tendencia central y las medidas de variabilidad. Si bien la obtención de tales medidas es clave para describir una muestra y efectuar inferencias sobre la población de origen, es también fundamental saber obtener una caracterización adecuada de los datos.
  • 2. Asimetría Si bien es fácil tener una idea de si la distribución es simétrica o no tras ver la representación gráfica (p.e., un histograma o un diagrama de caja y bigotes), es importante cuantificar la posible asimetría de una distribución. Recordemos que cuando la distribución de los datos es simétrica, la media, la mediana y la moda coinciden. (Y la distribución tiene la misma forma a la izquierda y la derecha del centro) Si bien muchas distribuciones psicológicas se asume que tienden a ser simétricas y unimodales, en muchos casos la distribución que encontramos es asimétrica (v.g., las distribuciones de los Tiempos de Reacción en casi cualquier tarea es asimétrica positivo).



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MEDIDAS DE FORMA



El alumno analizará los siguientes videos para documentar la información y concentrarla mediante un mapa conceptual con sus conclusiones.









Las medidas de forma:
Permiten comprobar si una distribución de frecuencia tiene características especiales como simetría, asimetría, nivel de concentración de datos y nivel de apuntamiento que la clasifiquen en un tipo particular de distribución. Se divide en 2 opciones:
1.SESGO:
Propiedad de una muestra estadística que hace que los resultados no sean representativos de toda la población.





2. K-curtosis:
Esta medida determina el grado de concentración que presentan los valores en la región central de la distribución. Por medio del Coeficiente de Curtosis, podemos identificar si existe una gran concentración de valores (Leptocúrtica), una concentración normal (Mesocúrtica) ó una baja concentración (Platicúrtica).








 

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