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1515
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1616

17-
## Distribución de probabilidad
17+
18+
## Probabilidad
19+
20+
Por ahora, os basta la siguiente definición de probabilidad:
21+
22+
<l class = "definition">Probabilidad. </l>medida de la certidumbre asociada a un suceso o evento futuro y suele expresarse como un número entre 0 y 1
23+
24+
25+
## Variable aleatoria
1826

1927
<l class = "definition">[Variable aleatoria](https://es.wikipedia.org/wiki/Variable_aleatoria).</l> Una variable aleatoria es una función que asigna un valor, usualmente numérico, al resultado de un experimento aleatorio. Las hay de dos tipos: discretas y continuas.
2028

21-
<l class = "definition">[Distribución de probabilidad](https://es.wikipedia.org/wiki/Distribución_de_probabilidad).</l> En teoría de la probabilidad y estadística, la distribución de probabilidad de una variable aleatoria es una función que asigna a cada suceso definido sobre la variable la probabilidad de que dicho suceso ocurra.
29+
- <l class = "definition">Variable aleatoria discreta.</l> Solamente puede tomar un número finito de valores.
30+
- <l class = "definition">Variable aleatoria continua.</l> Puede tomar como valores un intervalo (finito o infinito) de números reales.
31+
32+
33+
## Funciones de probabilidad y densidad
34+
35+
- <l class = "definition">Función de probabilidad.</l> Asocia a cada punto del dominio de $X$ la probabilidad de que ésta lo asuma. Es útil cuando $X$ es v.a. discreta. De ser $X$ v.a. continua, la función de probabilidad es la función nula.
36+
37+
- <l class = "definition">Función de densidad.</l> Cuando $X$ es v.a. continua, la función de densidad describe la probabilidad relativa según la cual dicha variable aleatoria tomará determinado valor.
38+
39+
40+
41+
## Función de distribución
42+
43+
<l class = "definition">Función de distribución.</l> Describe la probabilidad de que $X$ tenga un valor menor o igual que $x$.
2244

2345
## Esperanza de una variable aleatoria
2446

25-
<l class = "definition">Esperanza</l>
47+
<l class = "definition">Esperanza de una variable aleatoria discreta.</l> E$[X]= \sum_{i=1}^nx_n\cdot p\{X=x_i\}$. Es decir, es la suma del producto de todos los valores que puede tomar la variable aleatoria discreta por su probabilidad.
48+
49+
<l class = "definition">Esperanza de una variable aleatoria continua.</l> E$[X]= \int_{-\infty}^{\infty}x\cdot f(x)$. Es decir, es la integral de todos los valores que puede tomar la variable aleatoria continua por su función de densidad.
2650

2751
## Varianza de una variable aleatoria
2852

29-
<l class = "definition">Varianza</l>
53+
<l class = "definition">Varianza.</l>
54+
55+
## Distribución de probabilidad
56+
57+
<l class = "definition">[Distribución de probabilidad](https://es.wikipedia.org/wiki/Distribución_de_probabilidad).</l> En teoría de la probabilidad y estadística, la distribución de probabilidad de una variable aleatoria es una función que asigna a cada suceso definido sobre la variable la probabilidad de que dicho suceso ocurra.
58+
3059

3160
## Distribuciones discretas
3261

3362
<l class = "definition">Distribución discreta</l>
3463

35-
- Bernoulli
36-
- Binomial
64+
- [Bernoulli](https://es.wikipedia.org/wiki/Distribución_de_Bernoulli)
65+
- [Binomial](https://es.wikipedia.org/wiki/Distribución_binomial)
3766
- Geométrica
3867
- Hipergeométrica
3968
- Poisson

teoria/Tema11.html

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@@ -114,27 +114,53 @@ <h2 data-config-subtitle><!-- populated from slide_config.json --></h2>
114114
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115115
</slide>
116116

117-
<slide class=""><hgroup><h2>Distribución de probabilidad</h2></hgroup><article id="distribucion-de-probabilidad">
117+
<slide class=""><hgroup><h2>Probabilidad</h2></hgroup><article id="probabilidad">
118+
119+
<p>Por ahora, os basta la siguiente definición de probabilidad:</p>
120+
121+
<p><l class = "definition">Probabilidad. </l>medida de la certidumbre asociada a un suceso o evento futuro y suele expresarse como un número entre 0 y 1</p>
122+
123+
</article></slide><slide class=""><hgroup><h2>Variable aleatoria</h2></hgroup><article id="variable-aleatoria">
118124

119125
<p><l class = "definition"><a href='https://es.wikipedia.org/wiki/Variable_aleatoria' title=''>Variable aleatoria</a>.</l> Una variable aleatoria es una función que asigna un valor, usualmente numérico, al resultado de un experimento aleatorio. Las hay de dos tipos: discretas y continuas.</p>
120126

121-
<p><l class = "definition"><a href='https://es.wikipedia.org/wiki/Distribución_de_probabilidad' title=''>Distribución de probabilidad</a>.</l> En teoría de la probabilidad y estadística, la distribución de probabilidad de una variable aleatoria es una función que asigna a cada suceso definido sobre la variable la probabilidad de que dicho suceso ocurra.</p>
127+
<ul>
128+
<li><l class = "definition">Variable aleatoria discreta.</l> Solamente puede tomar un número finito de valores.</li>
129+
<li><l class = "definition">Variable aleatoria continua.</l> Puede tomar como valores un intervalo (finito o infinito) de números reales.</li>
130+
</ul>
131+
132+
</article></slide><slide class=""><hgroup><h2>Funciones de probabilidad y densidad</h2></hgroup><article id="funciones-de-probabilidad-y-densidad">
133+
134+
<ul>
135+
<li><p><l class = "definition">Función de probabilidad.</l> Asocia a cada punto del dominio de \(X\) la probabilidad de que ésta lo asuma. Es útil cuando \(X\) es v.a. discreta. De ser \(X\) v.a. continua, la función de probabilidad es la función nula.</p></li>
136+
<li><p><l class = "definition">Función de densidad.</l> Cuando \(X\) es v.a. continua, la función de densidad describe la probabilidad relativa según la cual dicha variable aleatoria tomará determinado valor.</p></li>
137+
</ul>
138+
139+
</article></slide><slide class=""><hgroup><h2>Función de distribución</h2></hgroup><article id="funcion-de-distribucion">
140+
141+
<p><l class = "definition">Función de distribución.</l> Describe la probabilidad de que \(X\) tenga un valor menor o igual que \(x\).</p>
122142

123143
</article></slide><slide class=""><hgroup><h2>Esperanza de una variable aleatoria</h2></hgroup><article id="esperanza-de-una-variable-aleatoria">
124144

125-
<p><l class = "definition">Esperanza</l></p>
145+
<p><l class = "definition">Esperanza de una variable aleatoria discreta.</l> E\([X]= \sum_{i=1}^nx_n\cdot p\{X=x_i\}\). Es decir, es la suma del producto de todos los valores que puede tomar la variable aleatoria discreta por su probabilidad.</p>
146+
147+
<p><l class = "definition">Esperanza de una variable aleatoria continua.</l> E\([X]= \int_{-\infty}^{\infty}x\cdot f(x)\). Es decir, es la integral de todos los valores que puede tomar la variable aleatoria continua por su función de densidad.</p>
126148

127149
</article></slide><slide class=""><hgroup><h2>Varianza de una variable aleatoria</h2></hgroup><article id="varianza-de-una-variable-aleatoria">
128150

129-
<p><l class = "definition">Varianza</l></p>
151+
<p><l class = "definition">Varianza.</l></p>
152+
153+
</article></slide><slide class=""><hgroup><h2>Distribución de probabilidad</h2></hgroup><article id="distribucion-de-probabilidad">
154+
155+
<p><l class = "definition"><a href='https://es.wikipedia.org/wiki/Distribución_de_probabilidad' title=''>Distribución de probabilidad</a>.</l> En teoría de la probabilidad y estadística, la distribución de probabilidad de una variable aleatoria es una función que asigna a cada suceso definido sobre la variable la probabilidad de que dicho suceso ocurra.</p>
130156

131157
</article></slide><slide class=""><hgroup><h2>Distribuciones discretas</h2></hgroup><article id="distribuciones-discretas">
132158

133159
<p><l class = "definition">Distribución discreta</l></p>
134160

135161
<ul>
136-
<li>Bernoulli</li>
137-
<li>Binomial</li>
162+
<li><a href='https://es.wikipedia.org/wiki/Distribución_de_Bernoulli' title=''>Bernoulli</a></li>
163+
<li><a href='https://es.wikipedia.org/wiki/Distribución_binomial' title=''>Binomial</a></li>
138164
<li>Geométrica</li>
139165
<li>Hipergeométrica</li>
140166
<li>Poisson</li>

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