Publications by Diego Tristan Salazar Rueda
Caso 8 Permutaciones
Objetivo Construir permutaciones de conjuntos de datos de personas y de nombres de equipos deportivos Descripción A partir de conjuntos datos (valores individuales) realizar permutaciones para conocer el número de las mismas y el acomodo de los valores para su interpretación en términos de probabilidad. La diferencias entre permutaciones ...
6534 sym R (74934 sym/40 pcs)
Caso 12 Teorema de Bayes
Objetivo Calcular e interpretar probabilidades mediante el teorema de Bayes. Descripción Cargar librerías necesarias, establecer el fundamento teórico, definir fórmula del teorema de Bayes y construir e interpretar ejercicios mediante Teprema de Bayes. Fundamento Teórico Ley de Multiplicación para eventos independientes La Ley de la M...
8569 sym 7 img
Caso 14. Variables aleatorias Continuas. Distribución Uniforme Continua
Objetivo Identificar variables aleatorias continuas y calcular la función de densidad y probabilidades con la distribución de probabilidad uniforme. Descripción Realizar ejercicios del uso de variables continuas mediante la distribución de probabilidad uniforme. Fundamento teórico Una diferencia fundamental entre las variables aleatoria...
19199 sym R (11921 sym/122 pcs) 17 img 1 tbl
Caso 13 Variables discretas
Objetivo Resolver cuestiones de casos de probabilidad en casos mediante la identificación de variables aleatorias, funciones de probabilidad,funciones acumuladas, media, varianza y desviación estándar de distribuciones de variables discretas; visualización gráfica relacionada con variables discretas. Descripción Desarrollar ejercicios ...
15892 sym R (10921 sym/118 pcs) 12 img 18 tbl
Caso 15 Ejercicios de Variables discretas y continuas con distribución uniforme
Objetivo Calcular probabilidades con variables aleatorias discretas y con variables aleatorias continuas con distribución uniforme Desarrollo Cargar librerías library(ggplot2) library(dplyr) library(gtools) library(knitr) library(cowplot) # Gráficas mismo renglones options(scipen = 999) # Notación normal Ejercicios con variables disc...
4945 sym R (5982 sym/64 pcs) 6 img
Caso 18 Distribución Poisson
Objetivo Identificar los valores de la función de probabilidad bajo la fórmula de distribución de Poisson. Descripción Realizar distribuciones de probabilidad conforme a la distribución de probabilidad de Poisson a partir del valor medio dado en ejercicios. Se generan las tablas de probabilidad conforme a distribución Poisson, se ident...
10805 sym R (7213 sym/70 pcs) 11 img
Caso 16 distribución Binomial
Objetivo Encontrar probabilidades de acuerdo a la distribución binomial. Descripción Se identifican ejercicios casos de la literatura de distribuciones de probabilidad binomial y se realizan cálculos de probabilidades, se determinan el valor esperado y se calcula la varianza y la desviación. Los ejercicios que se presenta utilizan funcion...
17180 sym R (13830 sym/151 pcs) 16 img
Caso 17 Distribución hipergeométrica
Objetivo Calcular la función de densidad y la función de probabilidad probabilidad acumulada bajo la fórmula de distribución de hipergeométrica. Descripción Realizar distribuciones de probabilidad conforme a la distribución de probabilidad de Hipergeométrica a partir de valores iniciales de los ejercicios. Se generan las tablas de pr...
15218 sym R (8236 sym/85 pcs) 15 img
Caso 19 Distribución Normal
Objetivo Calcular probabilidades, determinado la función de densidad y la visualización gráfica de una distribución normal. Descripción Realizar distribuciones de probabilidad conforme a la distribución de probabilidad normal a partir de valores iniciales de los ejercicios identificando y visualizando la función de densidad y calculand...
9982 sym R (17969 sym/111 pcs) 36 img 4 tbl
Caso 20 Distribución Normal Estándar Z
Objetivo Transformar distribución normal a normal estándar y calcular probabilidades. Fundamento teórico La distribución normal estándar o distribución normal tipificada es una distribución normal singular cuya denominación es media igual a cero y desviación igual a 1. \(\mu = 0 ; \sigma = 1\). Se necesita una variable, Z que repre...
5786 sym R (7841 sym/49 pcs) 12 img