Publications by Ricardo Alberto Martinez Hernandez
Caso 12. Variables aleatorias discretas.
1 Objetivo Resolver cuestiones y preguntas de probabilidad mediante la identificación de variables, funciones de probabilidad, funciones acumuladas y visualización gráficas relacionados con variables aleatorias discretas. 2 Descripción Identificar casos relacionados con variables aleatorias discretas para identificar mediante programación R...
13630 sym R (6349 sym/57 pcs) 10 img 3 tbl
Caso 13. Variables aleatorias discretas. Media, varianza y desviación estándar de distribuciones de variables discretas.
1 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. 2 Descripción Desarrollar ejercicios ...
12748 sym R (5686 sym/61 pcs) 8 img 13 tbl
Caso 14. Variables aleatorias continuas. Distribución uniforme.
1 Objetivo Identificar variables aleatorias continuas y calcular la función de densidad y probabilidades con la distribución de probabilidad uniforme. 2 Descripción Realizar ejercicios del uso de variables continuas mediante la distribución de probabilidad uniforme. 3 Fundamento teórico Una diferencia fundamental entre las variables aleato...
14090 sym R (7966 sym/92 pcs) 10 img
Caso 21. Distribución T Student. Intervalo de confianza.
1 Objetivo Utilizar funciones de una distribución T Student para calcular función de densidad, probabilidades e identificar valores de t e intervalo de confianza. 2 Descripción Antes de todo, se cargan las librerías. En el sustento teórico, se da a conocer un panorama de la importancia de la distribución T Student comparando la campana de ...
10685 sym R (6247 sym/69 pcs) 9 img
Caso 23. Correlación y Regresión Lineal Simple.
1 Objetivo Determinar predicciones de datos bajo el modelo de regresión lineal simple. 2 Descripción De un conjunto de datos con dos variables (bivariable) en donde una de ellas es \(X\) variable independiente y otra de ellas \(Y\) variable dependiente, predecir el valor de Y conforme la historia de X. 3 Fundamento teórico 3.1 Coeficiente d...
14436 sym R (11900 sym/94 pcs) 12 img 4 tbl
Caso 24. Prueba de significancia de correlación y prueba significancia de pendiente.
1 Objetivo Realizar pruebas de significancia del coeficiente de correlación y el coeficiente la pendiente en modelos de regresión lineal simple. 2 Descripción Se construyen unos datos relacionados con el caso anterior de llamadas y ventas. Se determina el coeficiente de correlación de Pearson \(r\) Se determina el valor del coeficiente de de...
7613 sym R (3935 sym/39 pcs) 6 img 1 tbl