bueno pues creo que con la utilizacion del blog nos ponemos mas al tanto sobre la tecnologia de hoy en dia, ademas de que en el aula virtual nos ayuda a organizarnos mejor asi como a no ser tan monotonos al momento de evaluarnos.
y con la utilizacion del blog fue buena porque yo no no sabia sobre este tipo de tecnologia y esta de nivel porque hay que actualizarlo cada cierto tiempo para estar al tanto del curso.
sábado, 4 de octubre de 2008
lunes, 22 de septiembre de 2008
comentario de probabilidad subjetiva y objetiva
La probabilidad tiene dos enfoque s uno subjetivo y otro objetivo en donde el primer enfoque nos dice quien es el que emite la probabilidad y la segunda hace enfasis en el resultado que obtendremos del problema que vamos a resolver.
probabilidad subjetiva y objetiva
PROBABILIDAD SUBJETIVA
Un punto de vista alternativo que actualmente ha tenido popularidad es interpretar las probabilidades como evaluaciones personales o subjetivas. Tales probabilidades expresan una creencia sobre las incertidumbres involucradas, y se aplican especialmente cuando poca o ninguna evidencia; así que no hay otra opción que considerar evidencias paralelas (indirectas), conjeturas fundamentadas y quizás intuición u otros factores subjetivos.
PROBABILIDAD CLÁSICA
Sea un experimento un espacio de resultados (S), con n resultados igualmente posibles en el cual define un evento A con nA resultados posibles en él.
Un punto de vista alternativo que actualmente ha tenido popularidad es interpretar las probabilidades como evaluaciones personales o subjetivas. Tales probabilidades expresan una creencia sobre las incertidumbres involucradas, y se aplican especialmente cuando poca o ninguna evidencia; así que no hay otra opción que considerar evidencias paralelas (indirectas), conjeturas fundamentadas y quizás intuición u otros factores subjetivos.
PROBABILIDAD CLÁSICA
Sea un experimento un espacio de resultados (S), con n resultados igualmente posibles en el cual define un evento A con nA resultados posibles en él.
domingo, 21 de septiembre de 2008
comentario de diagrama de arbol
Este diagrama nos sirve para establecer un numero de parejas el cual uno debera de determinar si es pernutacion o combinacion sabiendo ya que en permutacion el orden importa y en combinacion el orden no importa, en base a esto uno determina una de las dos posibilidades ya dadas y efecua o aplica la formula especifica ya dada para saber el resultado final.
Las permutaciones y combinaciones pueden ser con repeticion o sin repeticion es por eso que es muy importante conocer este tipo de operaciones y nos sera mas facil al saber interpretar la informacion que se nos a sido proporcionada como resultado de la construccion de un diagrama de arbol.
Las permutaciones y combinaciones pueden ser con repeticion o sin repeticion es por eso que es muy importante conocer este tipo de operaciones y nos sera mas facil al saber interpretar la informacion que se nos a sido proporcionada como resultado de la construccion de un diagrama de arbol.
diagrama de arbol
Un diagrama de árbol es una representación gráfica de un experimento que consta de r pasos, donde cada uno de los pasos tiene un número finito de maneras de ser llevado a cabo.
Para la construcción de un diagrama en árbol se partirá poniendo una rama para cada una de las posibilidades, acompañada de su probabilidad.
En el final de cada rama parcial se constituye a su vez, un nudo del cual parten nuevas ramas, según las posibilidades del siguiente paso, salvo si el nudo representa un posible final del experimento (nudo final).
Hay que tener en cuenta: que la suma de probabilidades de las ramas de cada nudo ha de dar 1.
Para la construcción de un diagrama en árbol se partirá poniendo una rama para cada una de las posibilidades, acompañada de su probabilidad.
En el final de cada rama parcial se constituye a su vez, un nudo del cual parten nuevas ramas, según las posibilidades del siguiente paso, salvo si el nudo representa un posible final del experimento (nudo final).
Hay que tener en cuenta: que la suma de probabilidades de las ramas de cada nudo ha de dar 1.
comentario de probabilidad
La probabilidad es un termino que nos indica la frecuencia con que pueden suceder los fenomenos o cuantifica la repeticion de resultados esperados de experimentos al igual que nos ayuda a tener una mayor certeza de lo que pueda llegar a pasar en un juego al azar o experimento aleatorio (interviene al azar), ya que es importante anticiparce a las cosas que suelen suceder.
probabilidad
Probabilidad:
La probabilidad mide la frecuencia con la que ocurre un resultado en un experimento bajo condiciones suficientemente estables. La teoría de la probabilidad se usa extensamente en áreas como la estadística, la matemática, la ciencia y la filosofía para sacar conclusiones sobre la probabilidad de sucesos potenciales y la mecánica subyacente de sistemas complejos.
Interpretaciones :
La palabra probabilidad no tiene una definición consistente. De hecho hay dos amplias categorías de interpretaciones de la probabilidad: los frecuentistas hablan de probabilidades sólo cuando se trata de experimentos aleatorios bien definidos. La frecuencia relativa de ocurrencia del resultado de un experimento, cuando se repite el experimento, es una medida de la probabilidad de ese suceso aleatorio. Los bayesianos, no obstante, asignan las probabilidades a cualquier declaración, incluso cuando no implica un proceso aleatorio, como una manera de representar su verosimilitud subjetiva.
El estudio científico de la probabilidad es un desarrollo moderno. Los juegos de azar muestran que ha habido un interés en cuantificar las ideas de la probabilidad durante milenios, pero las descripciones matemáticas exactas de utilidad en estos problemas sólo surgieron mucho después.
La probabilidad mide la frecuencia con la que ocurre un resultado en un experimento bajo condiciones suficientemente estables. La teoría de la probabilidad se usa extensamente en áreas como la estadística, la matemática, la ciencia y la filosofía para sacar conclusiones sobre la probabilidad de sucesos potenciales y la mecánica subyacente de sistemas complejos.
Interpretaciones :
La palabra probabilidad no tiene una definición consistente. De hecho hay dos amplias categorías de interpretaciones de la probabilidad: los frecuentistas hablan de probabilidades sólo cuando se trata de experimentos aleatorios bien definidos. La frecuencia relativa de ocurrencia del resultado de un experimento, cuando se repite el experimento, es una medida de la probabilidad de ese suceso aleatorio. Los bayesianos, no obstante, asignan las probabilidades a cualquier declaración, incluso cuando no implica un proceso aleatorio, como una manera de representar su verosimilitud subjetiva.
El estudio científico de la probabilidad es un desarrollo moderno. Los juegos de azar muestran que ha habido un interés en cuantificar las ideas de la probabilidad durante milenios, pero las descripciones matemáticas exactas de utilidad en estos problemas sólo surgieron mucho después.
comentario de permutaciones y combinaciones
La permutacion es una tecnica de conteo que utilizamos para conocer posibles ordenamientos de los datos, eso si, de manera desordenada es por eso que se dice que en permutacion el orden si importa porque si decimos que (a,b) es = (b,a) encambio en combinaciones el orden no importa porque se decimos que (a,b) no es = (b,a) ya que es literalmente lo mismo ya que el orden de los datos no influye entonces concluimos que permutacion es diferente a combinacion aunque ambas ayudan en la teoria de conjuntos.
permutaciones y combinaciones
Permutación:
En matemáticas, dado un conjunto finito con todos sus elementos diferentes, llamamos permutación a cada una de las posibles ordenaciones de los elementos de dicho conjunto.
Por ejemplo, en el conjunto {1,2,3}, cada ordenación posible de sus elementos, sin repetirlos, es una permutación. Existe un total de 6 permutaciones para estos elementos: "1,2,3", "1,3,2", "2,1,3", "2,3,1", "3,1,2" y "3,2,1".
Combinaciones:
La combinatoria trata del número de diferentes maneras que existen de considerar conjuntos formados a partir de elementos de un conjunto dado respetando ciertas reglas. Así un problema combinatorio consiste usualmente en establecer una regla sobre como deben ser las combinaciones y determinar cuantas combinaciones existen que cumplan dicha regla.
Un tipo importante de esas combinaciones son las llamadas permutaciones. Dada una n-tupla ordenada de elementos de un conjunto el número de permutaciones es el número de n-tuplas ordenadas diferentes que pueden construirse a partir de dicho conjunto.
En matemáticas, dado un conjunto finito con todos sus elementos diferentes, llamamos permutación a cada una de las posibles ordenaciones de los elementos de dicho conjunto.
Por ejemplo, en el conjunto {1,2,3}, cada ordenación posible de sus elementos, sin repetirlos, es una permutación. Existe un total de 6 permutaciones para estos elementos: "1,2,3", "1,3,2", "2,1,3", "2,3,1", "3,1,2" y "3,2,1".
Combinaciones:
La combinatoria trata del número de diferentes maneras que existen de considerar conjuntos formados a partir de elementos de un conjunto dado respetando ciertas reglas. Así un problema combinatorio consiste usualmente en establecer una regla sobre como deben ser las combinaciones y determinar cuantas combinaciones existen que cumplan dicha regla.
Un tipo importante de esas combinaciones son las llamadas permutaciones. Dada una n-tupla ordenada de elementos de un conjunto el número de permutaciones es el número de n-tuplas ordenadas diferentes que pueden construirse a partir de dicho conjunto.
comentario de teoria de conteo
La teoria de conteo nos ayuda mas que nada a establecer la probabilidad de posibles parejas que se pueden hacer en base a dos conjuntos dados, al igual nos ayudan a minimizar el trabajo para contar las posibles posibilidades o combinaciones de elementos de una manera mas facil.
teoria de conteo
La teoría de conjuntos es de mucha utilidad en el desarrollo de las probabilidades, y es por ello que se debe revisar los conocimientos sobre las operaciones de conjuntos como lo son: la unión, la intersección, el complemento de un conjunto.
Para resolver algunos problemas de probabilidades es necesario conocer el numero de elementos que posee cierto conjunto y el conjunto universal, denominado, en probabilidades, espacio muestral, es por ello que se debe saber como determinar el número de elementos de cualquier conjunto, tarea que puede ser algo complicado, sin embargo en algunos casos esto se puede realizar y por ello es que es importante el aprender a calcular este número.
Técnicas de Conteo
Debes recordar la regla principal en las Técnicas de Conteo como lo es la ley de multiplicación:
Si se tienen n elementos de un tipo y m de otro, el número de parejas que se pueden formar tomando un elemento de cada tipo es
mxn.
Las permutaciones, las variaciones y las combinaciones, resultan de la regla de multiplicación.
Para resolver algunos problemas de probabilidades es necesario conocer el numero de elementos que posee cierto conjunto y el conjunto universal, denominado, en probabilidades, espacio muestral, es por ello que se debe saber como determinar el número de elementos de cualquier conjunto, tarea que puede ser algo complicado, sin embargo en algunos casos esto se puede realizar y por ello es que es importante el aprender a calcular este número.
Técnicas de Conteo
Debes recordar la regla principal en las Técnicas de Conteo como lo es la ley de multiplicación:
Si se tienen n elementos de un tipo y m de otro, el número de parejas que se pueden formar tomando un elemento de cada tipo es
mxn.
Las permutaciones, las variaciones y las combinaciones, resultan de la regla de multiplicación.
jueves, 24 de julio de 2008
sábado, 19 de julio de 2008
tipos de tendencia
ESTOCASTICA:
Este tipo de grafica tiene caracteristicas propias como la de tener una tendencia variable similar a la no estacionaria ya que al ejemplificar la grafica toma una forma cambiante en su forma al igual que no posee un rango determinado de la amplitud de sus datos.
CONSTANTE:
Este tipo de grafica es todo lo contrario a la estocasticaya que la constante como su nombre lo dice sus datos son constantes y varian tanto.
Este tipo de grafica tiene caracteristicas propias como la de tener una tendencia variable similar a la no estacionaria ya que al ejemplificar la grafica toma una forma cambiante en su forma al igual que no posee un rango determinado de la amplitud de sus datos.
CONSTANTE:
Este tipo de grafica es todo lo contrario a la estocasticaya que la constante como su nombre lo dice sus datos son constantes y varian tanto.
sábado, 12 de julio de 2008
comentario de las series estacionarias y no estacionarias
Estas graficas son totalmente distintas ya que la grafica estacionaria se mantiene dentro de un rango casi igual y no existe tanta variabilidad en los datos proporcionados ya que los mismos oscilan dentro de un margen de amplitud y no se extienden tanto.
Mientras las graficas no estacionarias son de caracteristica variable ya que los datos proporcionados no mantienen una amplitud especifica sino que varian tanto uno de otro y al intentar trazar una linea no salra ni recta ni curveada sino ira de arriba para abajo
Mientras las graficas no estacionarias son de caracteristica variable ya que los datos proporcionados no mantienen una amplitud especifica sino que varian tanto uno de otro y al intentar trazar una linea no salra ni recta ni curveada sino ira de arriba para abajo
comentario sobre correlacion
La correlacion nos indica que tanta similitud o congruencia tienen las variables que estamos estudiando. Esta similitud nos indica que existe correlacion si suponiendo que tenemos las variables X , Y y si X aumenta Y lo tiene que hacer de la misma manera o viceversa, si esto ocurre enverdad existe correlacion.
una correlacion puede permanecer en un rango de -1, 0, 1 en donde al aplicar la formula de correlacion y el resultado es 1 la correlacion sera perfecta, si el resultado es -1 la correlacion sera negativa perfecta y si el resultado es 0 no existira correlacion alguna y habra error ya que las variables no tienen nada de similitud o congruencia una con otra.
una correlacion puede permanecer en un rango de -1, 0, 1 en donde al aplicar la formula de correlacion y el resultado es 1 la correlacion sera perfecta, si el resultado es -1 la correlacion sera negativa perfecta y si el resultado es 0 no existira correlacion alguna y habra error ya que las variables no tienen nada de similitud o congruencia una con otra.
correlacion
Correlación
En probabilidad y estadística, la correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables aleatorias. Se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlación si al aumentar los valores de A lo hacen también los de B y viceversa. La correlación entre dos variables no implica, por sí misma, ninguna relación de causalidad.
Fuerza, sentido y forma de la correlación
La relación entre dos variables cuantitativas queda representada mediante la línea de mejor ajuste, trazada a partir de la nube de puntos. Los principales componentes elementales de una línea de ajuste y, por lo tanto, de una correlación, son la fuerza, el sentido y la forma:
La fuerza mide el grado en que la línea representa a la nube de puntos: si la nube es estrecha y alargada, se representa por una línea recta, lo que indica que la relación es fuerte; si la nube de puntos tiene una tendencia elíptica o circular, la relación es débil.
El sentido mide la variación de los valores de B con respecto a A: si al crecer los valores de A lo hacen los de B, la relación es positiva; si al crecer los valores de A disminuyen los de B, la relación es negativa.
La forma establece el tipo de línea que define el mejor ajuste: la línea recta, la curva monotónica o la curva no monotónica.
El coeficiente de correlación de Pearson es un índice estadístico que mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas.
El valor del índice de correlación varía en el intervalo [-1, +1]:
Si r = 0, no existe ninguna correlación. El índice indica, por tanto, una independencia total entre las dos variables, es decir, que la variación de una de ellas no influye en absoluto en el valor que pueda tomar la otra.
Si r = 1, existe una correlación positiva perfecta. El índice indica una dependencia total entre las dos variables denominada relación directa: cuando una de ellas aumenta, la otra también lo hace en idéntica proporción.
Si 0 < r =" -1,">
En probabilidad y estadística, la correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables aleatorias. Se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlación si al aumentar los valores de A lo hacen también los de B y viceversa. La correlación entre dos variables no implica, por sí misma, ninguna relación de causalidad.
Fuerza, sentido y forma de la correlación
La relación entre dos variables cuantitativas queda representada mediante la línea de mejor ajuste, trazada a partir de la nube de puntos. Los principales componentes elementales de una línea de ajuste y, por lo tanto, de una correlación, son la fuerza, el sentido y la forma:
La fuerza mide el grado en que la línea representa a la nube de puntos: si la nube es estrecha y alargada, se representa por una línea recta, lo que indica que la relación es fuerte; si la nube de puntos tiene una tendencia elíptica o circular, la relación es débil.
El sentido mide la variación de los valores de B con respecto a A: si al crecer los valores de A lo hacen los de B, la relación es positiva; si al crecer los valores de A disminuyen los de B, la relación es negativa.
La forma establece el tipo de línea que define el mejor ajuste: la línea recta, la curva monotónica o la curva no monotónica.
El coeficiente de correlación de Pearson es un índice estadístico que mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas.
El valor del índice de correlación varía en el intervalo [-1, +1]:
Si r = 0, no existe ninguna correlación. El índice indica, por tanto, una independencia total entre las dos variables, es decir, que la variación de una de ellas no influye en absoluto en el valor que pueda tomar la otra.
Si r = 1, existe una correlación positiva perfecta. El índice indica una dependencia total entre las dos variables denominada relación directa: cuando una de ellas aumenta, la otra también lo hace en idéntica proporción.
Si 0 < r =" -1,">
comentario sobre regresion
La palabra regresion es un termino que proviene de regresar o volver.
Esta nos ayuda para hacer predicciones o proyecciones es decir que podremos hacer estudios para predecir el futuro ya sea de fenomenos naturales o sociales. este estudio es de importancia para grandes cientificos y para nosotros tambien ya que con este conocimiento podremos realizar nuestras propias predicciones sobre algun fenomeno y por que no en nuestro trabajo para saber como nos iran nuestras ventas, tomando como base o muestra las ventas pasadas.
Esta nos ayuda para hacer predicciones o proyecciones es decir que podremos hacer estudios para predecir el futuro ya sea de fenomenos naturales o sociales. este estudio es de importancia para grandes cientificos y para nosotros tambien ya que con este conocimiento podremos realizar nuestras propias predicciones sobre algun fenomeno y por que no en nuestro trabajo para saber como nos iran nuestras ventas, tomando como base o muestra las ventas pasadas.
regresion
La regresión estadística o regresión a la media es la tendencia de una medición extrema a presentarse más cercana a la media en una segunda medición. La regresión se utiliza para predecir una medida basándonos en el conocimiento de otra.
Origen del concepto
El término regresión fue introducido por Francis Galton en su libro Natural inheritance (1889), partiendo de los análisis estadísticos de Karl Pearson. Su trabajo se centró en la descripción de los rasgos físicos de los descendientes (variable A) a partir de los de sus padres (variable B). Estudiando la altura de padres e hijos a partir de más de mil registros de grupos familiares, se llegó a la conclusión de que los padres muy altos tenían una tendencia a tener hijos que heredaban parte de esta altura, pero que revelaban también una tendencia a regresar a la media. Galton generalizó esta tendencia bajo la "ley de la regresión universal": «Cada peculiaridad en un hombre es compartida por sus descendientes, pero en media, en un grado menor.»
Regresión lineal simple
Dadas dos variables (Y: variable dependiente; X: independiente) se trata de encontrar una función simple (lineal) de X que nos permita aproximar Y mediante: Ŷ = a + bX
a (ordenada en el origen, constante)
b (pendiente de la recta)
A la cantidad e=Y-Ŷ se le denomina residuo o error residual.
Así, en el ejemplo de Pearson: Ŷ = 85 cm + 0,5X
Donde Ŷ es la altura predicha del hijo y X la altura del padre: En media, el hijo gana 0,5 cm por cada cm del padre.
Origen del concepto
El término regresión fue introducido por Francis Galton en su libro Natural inheritance (1889), partiendo de los análisis estadísticos de Karl Pearson. Su trabajo se centró en la descripción de los rasgos físicos de los descendientes (variable A) a partir de los de sus padres (variable B). Estudiando la altura de padres e hijos a partir de más de mil registros de grupos familiares, se llegó a la conclusión de que los padres muy altos tenían una tendencia a tener hijos que heredaban parte de esta altura, pero que revelaban también una tendencia a regresar a la media. Galton generalizó esta tendencia bajo la "ley de la regresión universal": «Cada peculiaridad en un hombre es compartida por sus descendientes, pero en media, en un grado menor.»
Regresión lineal simple
Dadas dos variables (Y: variable dependiente; X: independiente) se trata de encontrar una función simple (lineal) de X que nos permita aproximar Y mediante: Ŷ = a + bX
a (ordenada en el origen, constante)
b (pendiente de la recta)
A la cantidad e=Y-Ŷ se le denomina residuo o error residual.
Así, en el ejemplo de Pearson: Ŷ = 85 cm + 0,5X
Donde Ŷ es la altura predicha del hijo y X la altura del padre: En media, el hijo gana 0,5 cm por cada cm del padre.
sábado, 21 de junio de 2008
comentario
Estas series de tiempo nos sirven para hacer predicciones o proyecciones a cerca de algun acontecimiento que nos pueda suceder en el futuro y asi poder prepararnos para ello.
Estas son de gran importancia para una empresa, en la agricultura y hasta para un pais porque estas nos informarán de como se comportá cierto acontecimiento, cambio de clima o como se comportaran los clientes ante un nuevo producto.
Estas son de gran importancia para una empresa, en la agricultura y hasta para un pais porque estas nos informarán de como se comportá cierto acontecimiento, cambio de clima o como se comportaran los clientes ante un nuevo producto.
series de tiempo
Una serie de tiempo esta dado por un conjunto de observaciones que están ordenadas en el tiempo, y que estas pueden representar el cambio de una variable ya sea de tipo económica, física, química, biológica, etc, a lo largo esa historia.
El objetivo del análisis de una serie de tiempo es el conocimiento de su patrón de comportamiento, para así poder prever su evolución en el futuro cercano, suponiendo por supuesto que las condiciones no variarán significativamente.
Los pronosticos que se puedan realizar en base al análisis de este tipo de datos serviran para el desarrollo de nuevos planes para inversiones en agricultura por ejemplo, elaboración de nuevos productos por parete de las empresas, prevención de desastres por cambios en el clima, o captar turistas para la ciudad, etc.
El objetivo del análisis de una serie de tiempo es el conocimiento de su patrón de comportamiento, para así poder prever su evolución en el futuro cercano, suponiendo por supuesto que las condiciones no variarán significativamente.
Los pronosticos que se puedan realizar en base al análisis de este tipo de datos serviran para el desarrollo de nuevos planes para inversiones en agricultura por ejemplo, elaboración de nuevos productos por parete de las empresas, prevención de desastres por cambios en el clima, o captar turistas para la ciudad, etc.
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