Teoría de Probabilidades
dgonzalez
Introducción
En este módulo se establece el vínculo entre los resultados de un experimento aleatorio y su representación numérica mediante el concepto de variable aleatoria. A partir de los fundamentos de probabilidad estudiados en el Módulo 2, se abordarán las variables aleatorias discretas y continuas, sus funciones de probabilidad, densidad y distribución acumulada, así como las medidas que permiten caracterizarlas.
También se estudiarán variables aleatorias conjuntas, distribuciones marginales y condicionales, covarianza, correlación y combinaciones lineales. Estos conceptos permitirán modelar, analizar y simular situaciones reales con apoyo de software estadístico.
Objetivo
Al finalizar este módulo, el estudiante estará en capacidad de CARACTERIZAR e INTERPRETAR VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS, CONTINUAS Y CONJUNTAS mediante sus funciones de probabilidad, medidas de tendencia y variabilidad y relaciones de dependencia, para RESOLVER y SIMULAR problemas con apoyo de software estadístico.
Contenidos
Concepto y clasificación de variable aleatoria.
Distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta.
Función de densidad y función de distribución acumulada de una variable aleatoria continua.
Media, valor esperado y varianza de una variable aleatoria.
Distribuciones conjuntas, marginales y condicionales.
Covarianza y coeficiente de correlación.
Media y varianza de combinaciones lineales.
Esperanza y varianza condicional.
Simulación y análisis mediante software estadístico.