Act 7 : Reconocimiento Unidad 2 10 far

Revisión del intento 1

Comenzado el: lunes, 22 de abril de 2013, 21:43

Completado el: lunes, 22 de abril de 2013, 22:06

Tiempo empleado: 23 minutos 29 segundos

1En esta unidad se establece la diferencia entre una variable aleatoria discreta y una variable aleatoria continua. Según el reconocimiento que ha hecho de la unidad y recordando los conceptos del curso de estadística descriptiva puede decirse que una variable aleatoria X es DISCRETASeleccione una respuesta.

a. si es una curva que se obtiene para un número muy grande de observaciones y para una amplitud de intervalo muy pequeñab. si el número de valores que puede tomar es finito (o infinito contable).c. si es una medida de posición de un conjunto de datosd. si el número de valores que puede tomar están contenidos en un intervalo (finito o infinito) de números reales

2De acuerdo con la lectura realizada, Uno de los siguientes ejemplos No es una variable aleatoria.Seleccione una respuesta.

a. Los tiempos de produccion de piezas seriadasb. El tiempo que tardan las personas en ser atendidas en un banco

1045 Continuar

c. Los pesos de los novillos que salen a la venta en una exposiciond. el resultado de medir la hipotenusa de un triangulo rectanguo

3El Teorema de Chebyshev, que se estudiara en esta unidad fue enunciado por:Seleccione una respuesta.

a. Thomas Chebyshevb. Pierre de Fermatc. Thomas Bayesd. Pafnuty Lvovich Chébyshev

4Con el reconocimiento hecho a la unidad, Identifiquemos que representa la variable aleatoria en cada una de las distribuciones de probabilidad discreta:

La variable representa el numero de exitos en n repeticionesla variable representa el numero de repeticiones para obtener k exitos.La variable representa el numero de repeticiones para obtener el primer exitola variable representa el número de eventos independientes que ocurren en un intervalo de tiempo (o espacio) dado.

5Según lo visto en la unidad anterior, ¿ Cuál es la diferencia entre un experimento aleatorio y un experimento determinista?Seleccione una respuesta.

a. En el experimento aleatorio el resultado no se conoce antes de realizarlo, en el experimento determinista si se conoceb. No existe diferencia

Binomial

Distribución binomial negativa

Distribucion geometrica

Distribucion de Poisson

c. Los resultados de un experimento aleatorio son iguales a los de un experimento deterministad. En un experimento determinista no conocemos su resultado antes de realizarlo, en el experimento aleatorio si se conoce.

6En la primera unidad del curso se examinaron los conceptos básicos de probabilidad con respecto a eventos que se encuentran en un espacio muestral, en esta unidad se estudiara la importancia de cuantificar los resultados de un experimento aleatorio sabiendo que ellos pueden ser cualitativos o cuantitativos.

Un ejemplo de experimento aleatorio cuantitativo es:Seleccione una respuesta.

a. país que gana las olimpiadasb. Genero de un bebec. Resultado de un partido de fútbold. partido politico que gana las elecciones

Act 7 : Reconocimiento Unidad 2 10 de 10 aldana

Revisión del intento 1

Comenzado el: martes, 23 de abril de 2013, 20:32

Completado el: martes, 23 de abril de 2013, 21:14

Tiempo empleado: 41 minutos 54 segundos

1

Dentro de esta unidad, se describe un tipo de experimento aleatorio particular denominado ensayo de Bernoulli. Este ensayo se caracteriza por que sus dos resultados posibles son denotados por “éxito” y “fracaso” y se define por p la probabilidad de un éxito y 1-p la probabilidad de un fracaso.

Uno de estos experimentos aleatorios NO ES UN ENSAYO DE BERNOULLISeleccione una respuesta.

a. La respuesta correcta o incorrecta en un examen.

b. El sexo de un bebé al nacer: niño o niña

c. El resultado de lanzar un dado

d. Un tornillo, puede estar defectuoso o no defectuoso.

2 En esta unidad se establece la diferencia entre una variable aleatoria discreta y una variable aleatoria continua. Según el reconocimiento que ha hecho de la unidad y recordando los conceptos del curso de estadística descriptiva puede decirse que una variable aleatoria X es DISCRETASeleccione una respuesta.

a. si es una curva que se obtiene para un número muy grande de observaciones y para una amplitud de intervalo muy pequeña

b. si es una medida de posición de un conjunto de datos

c. si el número de valores que puede tomar es finito (o infinito contable).

d. si el número de valores que puede tomar están contenidos en un intervalo (finito o infinito) de números reales

3 El Teorema de Chebyshev, que se estudiara en esta unidad fue enunciado por:Seleccione una respuesta.

a. Thomas Bayes

b. Pierre de Fermat

c. Thomas Chebyshev

d. Pafnuty Lvovich Chébyshev

4 De acuerdo con la lectura realizada, Uno de los siguientes ejemplos No es una variable aleatoria.Seleccione una respuesta.

a. Los pesos de los novillos que salen a la venta en una exposicion

b. El tiempo que tardan las personas en ser atendidas en un banco

c. el resultado de medir la hipotenusa de un triangulo rectanguo

d. Los tiempos de produccion de piezas seriadas

5

Esta pregunta consta de dos proposiciones así: una Afirmación y una Razón, unidas por la palabra PORQUE. Usted debe examinar la veracidad de cada proposición y la relación teórica que las une.

Se dice que una variable aleatoria X es discreta, si el número de valores que puede tomar están contenidos en un intervalo (finito o infinito) de números reales PORQUE dichos valores pueden asociarse a mediciones en una escala continua, de manera que no haya espacios o interrupciones.

Seleccione una respuesta.

a. la afirmación es FALSA, pero la razón es una proposición VERDADERA

b. la afirmación y la razón son VERDADERAS y la razón es una explicación CORRECTA de la afirmación

c. la afirmación es VERDADERA, pero la razón es una proposición FALSA

d. la afirmación y la razón y la razón son VERDADERAS, pero la razón NO es una explicación CORRECTA de la afirmación

6 En esta unidad se define la Distribución de Probabilidad para una variable aleatoria como:Seleccione al menos una respuesta.

a. una función que transforma todos los posibles resultados del espacio muestral en cantidades numéricas realesb. una función que asigna un número real a cada resultado en el espacio muestral de un experimento aleatorio

c. una ecuación que da la probabilidad de cada valor de la variable aleatoria.

d. una descripción del conjunto de posibles valores de X, junto con la probabilidad asociada con cada uno de estos valores.

Usted se ha autentificado como JHON FREDY ALDANA (Salir)

Act 7 : Lección Reconocimiento Unidad 2

Introduccion

RECONOCIMIENTO UNIDAD 2

Esta actividad tiene como propósito fundamental para el desarrollo del curso académico hacer un reconocimiento de los contenidos que se tratarán en esta SEGUNDA unidad del curso de PROBABILIDAD

De esta manera se ha diseñado esta actividad para que se revisen algunos conocimientos específicos que ayudarán al desarrollo del estudio y se han propuesto algunos contenidos en esta lección para que se complementen los mismos.

Esta actividad es evaluativa y de refuerzo, por lo tanto recuerde que debe leer cuidadosamente y posteriormente responder preguntas para seguir adelante.

El sistema lo dejará avanzar en la medida que pruebe la aprehensión de algunos saberes mínimos, asi que ánimo y adelante con su proceso de aprendizaje.

Justificacion

Con los principios de Probabilidad, las propiedades básicas y leyes, se definen las variables aleatorias y se establece la diferencia entre variables aleatorias discretas y continuas, en términos de su función de probabilidad, valor esperado, varianza y desviación

estándar y se desarrolla la desigualdad de Chébyshev que se aplica a cualquier variable aleatoria discreta o continua.

Posteriormente se inicia el estudio de las distribuciones de probabilidad, es pertinente comentar que en todo fenómeno, los datos obtenidos tienen un comportamiento específico, es así como el análisis de las distribuciones de probabilidad permite determinar que distribución de probabilidad es la pertinente para un conjunto de datos. 

Las distribuciones de probabilidad son de tipo discreto y continuo, según la variable aleatoria que este en cuestión, luego en este aparte se estudiaran dichas distribuciones, sus principios, la función que la identifica, sus propiedades y los campos de aplicación de las mismas.

Bienvenidos a el mundo de las distribuciones de probabilidad, será un camino muy interesante y ameno, por los ejemplos propuestos y las situaciones analizadas.

Objetivos

Definir variable aleatoria.

Definir variable aleatoria discreta y continua.

Definir función de probabilidad de una variable aleatoria discreta.

Definir función de densidad de una variable aleatoria continua.

Obtener probabilidades de eventos haciendo uso de la función de probabilidad de una variable aleatoria discreta.

Establecer las propiedades de la función de distribución de probabilidad acumulada de una variable aleatoria discreta.

Obtener y graficar la función de probabilidad acumulada de una variable aleatoria discreta, dada su función de

probabilidad.

Obtener y graficar la función de distribución acumulada de una variable aleatoria continua.

Obtener probabilidades de eventos que involucren variables aleatorias discretas o continuas, haciendo uso de su función de distribución acumulada.

Objetivos

Definir y obtener el valor esperado de una variable aleatoria, tanto discreta como continua. Definir y obtener la varianza y la desviación estándar de una variable aleatoria, tanto discreta como continua. Aplicar adecuadamente el teorema de Chébyshev para cualquier variable aleatoria discreta o continua. Describir las principales características y propiedades de las distribuciones de probabilidad discreta y continua. Identificar y diferenciar las distribuciones de probabilidad discretas más comunes, como son: distribución uniforme

discreta, binomial, geométrica, binomial negativa, hipergeométrica y Poisson. Calcular e interpretar parámetros estadísticos, tales como Media, varianza y desviación estándar, de las diferentes

distribuciones de probabilidad discreta y continua. Reconocer cuándo un experimento aleatorio es un ensayo de Bernoulli. Identificar y diferenciar las distribuciones de probabilidad continuas más comunes, como son: distribución uniforme

continua, normal, exponencial, Weibull, Erlang, Gamma, Ji-cuadrada, t-student y F de Fisher. Estandarizar una variable aleatoria. Emplear la distribución normal para aproximar las probabilidades de una variable aleatoria binomial y Poisson.

De conformidad con lo anterior, se puede decir entonces que una variable aleatoria X es CONTINUA:

Su respuesta :

si el número de valores que puede tomar están contenidos en un intervalo (finito o infinito) de números reales

Correcto!!!

En esta unidad se define la Distribución de Probabilidad para una variable aleatoria como (Seleccione dos respuestas):

Su respuesta :

una descripción del conjunto de posibles valores de X, junto con la probabilidad asociada con cada uno de estos valores.una ecuación que da la probabilidad de cada valor de la variable aleatoria.

correcto!!

En esta unidad se estudiaran algunas variables aleatorias discretas muy importantes. Algunas de ellas son (marcar 2 respuestas):

Su respuesta :

binomialPoisson

correcto!!

El Teorema de Chebyshev, que se estudiara en esta unidad fue enunciado por:

Su respuesta :

Pafnuty Lvovich Chébyshev

Correcto

Dentro de esta unidad, se describe un tipo de experimento aleatorio particular denominado ensayo de Bernoulli. Este ensayo se caracteriza por que sus dos resultados posibles son denotados por “éxito” y “fracaso” y se define por p la probabilidad de un éxito y 1-p la probabilidad de un fracaso.

Esta afirmación es:

Su respuesta :

Verdadera

correcto!!!

Con el reconocimiento hecho a la unidad, Identifiquemos que representa la variable aleatoria en cada una de las distribuciones de probabilidad discreta:

Su respuesta :

La variable representa el numero de exitos en n repeticiones = Distribucion Binomialla variable representa el número de eventos independientes que ocurren en un intervalo de tiempo (o espacio) dado. = Distribución binomial negativala variable representa el numero de repeticiones para obtener k exitos. = Distribucion geometricaLa variable representa el numero de repeticiones para obtener el primer exito = Distribucion de Poisson

No es correcto!!!

Dentro de las distribuciones continuas que se estudiaran en este curso, conoceremos la distribución NORMAL, esta distribución tambien es conocida con el nombre de:

Su respuesta :

Gaussiana

correcto!!!