Asignaturas

Matemáticas II

Cálculo

Derivadas

Propiedades locales de una función.

363

•

7 mar 2023

•

2 páginas

Aprende la Regla de Laplace y las Leyes de Morgan: Ejercicios Sencillos para Niños

Name: Knowunity
Brand: Knowunity

Maria Romero

@mr22

La regla de Laplace y conceptos clave de probabilidad e... Mostrar más

OR MULAS
PROGRAMACIÓN LINEAL
Al menos
Gustos mínimos
(Mayor)
4
(Menor)
PROBABILIDAD:
-x,y
Proporciona
- No sea superior
-Disponen
-№osa
Regl

Inferencia Estadística y Estimación

Esta página se centra en conceptos de inferencia estadística, incluyendo intervalos de confianza, estimación puntual, y fórmulas relacionadas con la media, proporción, y varianza.

Intervalos de Confianza

Se presentan fórmulas para intervalos de confianza $IC$ para la media y la proporción:

Formula: IC para la media: $x̄ - zα/2 · σ/√n, x̄ + zα/2 · σ/√n$ Formula: IC para la proporción: $p - zα/2 · √(p(1-p$ /n), p + zα/2 · √ $p(1-p$ /n))

Donde:

x̄ es la media muestral
p es la proporción muestral
zα/2 es el valor crítico de la distribución normal estándar
σ es la desviación estándar poblacional
n es el tamaño de la muestra

Estimación Puntual

Se mencionan fórmulas para la estimación puntual de parámetros poblacionales:

Definition: La estimación puntual es un método para calcular un valor único que sirve como mejor estimación de un parámetro poblacional desconocido.

Fórmulas presentadas:

Media muestral: x̄ = Σ $xi · ni$ / N
Varianza muestral: s² = Σ $(xi - x̄$ ² · ni) / $N-1$

Highlight: La amplitud del intervalo de confianza se define como 2 · Error, donde Error = zα/2 · σ/√n

Muestreo

Se incluye información sobre muestreo, relacionando el tamaño de la muestra $n$ con la desviación típica $σ$ y el error de estimación $E$ :

Formula: n = $zα/2 · σ / E$ ²

Esta fórmula es crucial para determinar el tamaño de muestra necesario para lograr un nivel de precisión deseado en la estimación.

Vocabulary: Nivel de confianza: Es la probabilidad de que el intervalo de confianza contenga el verdadero valor del parámetro poblacional.

Esta página proporciona una visión general de los conceptos clave en inferencia estadística, incluyendo estimación puntual, intervalos de confianza, y consideraciones de muestreo. Estas herramientas son fundamentales para hacer inferencias sobre poblaciones basadas en datos muestrales.

Fórmulas de Probabilidad y Programación Lineal

Este documento presenta conceptos fundamentales de probabilidad y programación lineal, centrándose en la Regla de Laplace y otras fórmulas importantes.

Programación Lineal

El documento comienza con una breve mención a la programación lineal, incluyendo términos como "al menos", "gustos mínimos", "mayor" y "menor". Estos conceptos son relevantes para problemas de optimización.

Probabilidad

La sección de probabilidad es el foco principal de esta página. Se introduce la Regla de Laplace, una fórmula fundamental en probabilidad.

Definition: La Regla de Laplace establece que la probabilidad de un evento A es igual al número de casos favorables dividido por el número total de casos posibles.

Formula: P $A$ = número de casos favorables / número de casos posibles

Se presentan varias propiedades y fórmulas importantes de probabilidad:

P $A'$ = 1 - P $A$
P $A∪B$ = P $A$ + P $B$ - P $A∩B$
P $A∩B$ = P $A$ · P $B|A$
P $B|A$ = P $A∩B$ / P $A$

Highlight: Se mencionan conceptos clave como eventos independientes e incompatibles.

Leyes de Morgan

Las Leyes de Morgan son presentadas con sus fórmulas correspondientes:

P $(A∪B$ ') = P $A'∩B'$
P $(A∩B$ ') = P $A'∪B'$
P $A∩B'$ = P $A$ - P $A∩B$

Example: La fórmula P $A-B$ = P $A$ - P $A∩B$ ilustra cómo calcular la probabilidad de que ocurra A pero no B.

Probabilidad Total

Se incluye la fórmula de la probabilidad total, que es útil cuando se tienen eventos mutuamente excluyentes y exhaustivos.

Formula: P $B$ = P $B|A₁$ ·P $A₁$ + P $B|A₂$ ·P $A₂$ + ...

Esta página proporciona una base sólida para comprender los conceptos fundamentales de probabilidad, incluyendo la Regla de Laplace, propiedades básicas, y fórmulas más avanzadas como las Leyes de Morgan y la probabilidad total.

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4.9/5

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La app es muy fácil de usar y está muy bien diseñada. Hasta ahora he encontrado todo lo que estaba buscando y he podido aprender mucho de las presentaciones. Definitivamente utilizaré la aplicación para un examen de clase. Y, por supuesto, también me sirve mucho de inspiración.

Pablo

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Está app es muy buena, tiene apuntes que son de mucha ayuda y su IA es fantástica, te explica a la perfección y muy fácil de entender lo que necesites, te ayuda con los deberes, te hace esquemas... en definitiva es una muy buena opción!

Sophia

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Me encanta!!! Me resuelve todo con detalle y me da la explicación correcta. Tiene un montón de funciones, ami me ha ido genial!! Os la recomiendo!!!

Marta

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En el instituto era muy malo en matemáticas, pero gracias a la app, ahora saco mejores notas. Os agradezco mucho que hayáis creado la aplicación.

Roberto

usuario de Android

Esto no es como Chatgpt, es MUCHISMO MEJOR, te hace unos resúmenes espectaculares y gracias a esta app pase de sacar 5-6 a sacar 8-9.

Julyana

usuaria de Android

Es la mejor aplicación del mundo, la uso para revisar los deberes a mi hijo.

Javier

usuario de Android

Sinceramente me ha salvado los estudios. Recomiendo la aplicación 100%.

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Me me encanta esta app, todo lo que tiene es de calidad ya que antes de ser publicado es revisado por un equipo de profesionales. Me ha ido genial esta aplicación ya que gracias a ella puedo estudiar mucho mejor, sin tener que agobiarme porque mi profesor no ha hecho teoría o porque no entiendo su teoría. Le doy un 10 de 10!

Mar

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• La regla de Laplace establece que la probabilidad es el número de casos favorables dividido por el número total de casos posibles.
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Definition: La estimación puntual es un método para calcular un valor único que sirve como mejor estimación de un parámetro poblacional desconocido.

Fórmulas presentadas:

Media muestral: x̄ = Σ $xi · ni$ / N
Varianza muestral: s² = Σ $(xi - x̄$ ² · ni) / $N-1$

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Formula: n = $zα/2 · σ / E$ ²

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Fórmulas de Probabilidad y Programación Lineal

Este documento presenta conceptos fundamentales de probabilidad y programación lineal, centrándose en la Regla de Laplace y otras fórmulas importantes.

Programación Lineal

Probabilidad

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Definition: La Regla de Laplace establece que la probabilidad de un evento A es igual al número de casos favorables dividido por el número total de casos posibles.

Formula: P $A$ = número de casos favorables / número de casos posibles

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