ESTADISTICA PARA ADMINISTRACION Y ECONOMIA 7MA EDICION REVISADA PDF

Shakasar Desde ese lugar, poda vender direc- tamente a los estudiantes de las universidades de Boulder, Fort Collins y Greeley. EA El seor Franks, un ingeniero de seguridad de Mars Point Nuclear Power Generating Station, elabor una tabla de la temperatura pico del reactor cada da durante el ltimo ao y prepar la siguiente distribucin de frecuencias: Esta distribucin le proporciona a Symphony informacin adicional til acerca de su mercado? T sabes que las cosas se mueven de- masiado aprisa en este lugar. La ojiva adecuada para tal informacin tendra una inclinacin hacia abajo y hacia la derecha, en lugar de tener una hacia arriba y a la derecha, como en la figura Se puede con- fiar en el informe?

Author:Moogur Vogis
Country:Great Britain
Language:English (Spanish)
Genre:Video
Published (Last):15 April 2008
Pages:396
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Y facilita la toma de decisiones. Las ganancias ampliamente dispersas- que van desde extremadamente altas extremadamente bajas e incluso niveles negativos. De manera similar, los expertos en el control de la calidad analizan las dispersiones de los niveles de calidad de un producto. La mediana, por ejemplo, es el fractil 0. Los cuartiles dividen los datos en cuatro partes iguales. Los percentiles dividen al conjunto de datos en partes iguales. Chebyshev La probabilidad constituye parte importante de nuestra vida cotidiana.

Tener una probabilidad de cero significa que algo nunca va a suceder; una probabilidad de uno indica que algo va a suceder siempre. Al lanzar una moneda al aire, si cae cruz es un evento, y si cae cara es otro. Considere de nuevo el ejemplo de la moneda.

Si se Tiene dos resultados posibles: cara y cruz. Solamente uno de esos tres resultados es posible, por tanto, se dice que son eventos mutuamente excluyentes. Cuando una lista incluye todos los eventos que pueden resultar de un experimento, se dice que la lista es colectivamente exhaustiva.

En el ejemplo de la moneda, la lista —cara y cruz—, es colectivamente exhaustiva a menos, por supuesto, que la moneda caiga parada cuando la lancemos. El planteamiento de frecuencia relativa. El planteamiento subjetivo. No tiene que efectuar experimentos para poder llegar a conclusiones sobre las monedas, los dados no cargados y las barajas normales. Supone que no existen situaciones que son bastante improbables pero que podemos concebir como reales.

De hecho, la probabilidad subjetiva se puede definir como la probabilidad asignada a un evento por parte de un individuo, basada en la evidencia que tenga disponible. Esta evidencia puede presentarse en forma de frecuencia relativa de ocurrencia de eventos pasados o el representante sindical B.

Para tener una idea del apoyo de los trabajadores al puede tratarse, simplemente, de una creencia meditada. Digamos que usted tiene encomendada la tarea de entrevistar y elegir a un nuevo trabajador social.

Se le conoce como probabilidad marginal o incondicional. Existe una buena forma de ilustrar, por medio de diagramas, este ejemplo y otros conceptos de probabilidad. En el diagrama c de la figura se ilustra lo que se dice para el caso del ejemplo del Festival Nacional de Rock.

Para cualquier evento A, se tiene que suceder o no sucede. De modo que los eventos A y no A son mutuamente excluyentes y exhaustivos. Esto es, los eventos pueden ser dependientes o independientes. Por consiguiente, la probabilidad de obtener cara en cualquier lanzamiento es de 0. Por tanto, la probabilidad de obtener cara en dos lanzamientos sucesivos es de 0. Como antes, los dos resultados posibles son cara y cruz, cada una con probabilidad de 0.

El primer paso se muestra en la figura Las ramas adicionales se agregan exactamente de la misma manera. Observe que tanto el evento cara como el cruz tienen probabilidad 0.

Suponga que vamos a lanzar una moneda legal y queremos saber la probabilidad de que en los tres lanzamientos el resultado sea cara. Analizar las primeras probabilidades condicionales, debido a que el concepto de probabilidad conjunta se ilustra mejor si utilizamos la probabilidad condicional como base.

Se supone que tenemos una caja que contiene 10 bolas distribuidas de la siguiente manera: Tres son de color y tienen puntos Una es de color y tiene franjas Dos son grises y tienen puntos Cuatro son grises y tienen franjas La probabilidad de sacar cualquiera de las bolas es de 0. Para calcular la probabilidad de obtener una bola con puntos dado que es de color, P D C , se divide la probabilidad de que la bola sea de color y tenga puntos tres de 10, es decir 0.

Casi al final de la temporada, sus seguidores se dan cuenta que deben cambiar sus anteriores probabilidades de ganar. A la primera clase de dados la llamaremos tipo 1, y a la segunda tipo 2. Se saca un dado del recipiente y se le lanza una vez, el resultado es un as. Las dos clases de dados constituyen una lista mutuamente excluyente y colectivamente exhaustiva.

La suma de P as evento elemental no es igual a 1. Las cantidades 0. La cuarta columna muestra la probabilidad conjunta de obtener un as y un dado del tipo 1 0. La suma de estas probabilidades conjuntas 0. Se lanza el mismo dado una segunda vez y de nuevo se obtiene un as.

Para determinar la respuesta consultemos la tabla

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