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sábado, 17 de diciembre de 2016

Resumen Capitulo 4 - Estadistica Capriglioni - FCE UBA

Al capitulo 5

Capitulo 4
Modelos matemáticos:
a.    Modelo determinístico: se llama así a aquel modelo matemático que describe el comportamiento de las variables cuyos valores quedan inequívocamente determinados a partir de las condiciones en que se llevará a cabo el experimento que las origina.
b.    Modelo estadístico: se llama así a aquel modelo matemático que describe el comportamiento de las variables cuyos valores no quedan inequívocamente determinados a partir de las condiciones en que se llevará a cabo el experimento que las origina.
Experimento aleatorio o estocástico - E
  • Aquel fenómeno empírico que admite dos o más resultados posibles y no se tienen elementos de juicio suficientes como para poder predecir con exactitud cuál o cuales de ellos ocurrirán, aunque se los repita bajo las mismas condiciones.

Espacio muestral – U
  • Se llama espacio muestral correspondiente a un experimento aleatorio, al conjunto de todos los resultados posibles que puede presentar dicho experimento.
  • Según la cantidad de elementos que contiene el conjunto puede ser:
a.    Finito
b.    Infinito numerable
c.     Infinito no numerable
Suceso aleatorio
  • Cualquier subconjunto del espacio muestral U correspondiente a un experimento aleatorio E.
  • Es un conjunto de algunos, todos o ninguno de los resultados posibles de un experimento aleatorio que puede ocurrir o no.

Sucesos especiales
  1. Teniendo en cuenta que el conjunto vacío es un subconjunto de cualquier conjunto, el conjunto vacío es un subconjunto del espacio muestral → el conjunto vacío es un suceso aleatorio. S = Ø
  2. Teniendo en cuenta que todo conjunto es subconjunto de sí mismo, el espacio muestral, es un subconjunto del espacio muestral  → el espacio muestral es un suceso aleatorio. S = U

Operaciones con Sucesos
  1. Complemento de un suceso: aquel suceso que ocurre sí, y solo si no se presenta el suceso S.

  1. Suceso conjunto: aquel suceso que ocurre sí, y solo sí se presentan conjuntamente dos o más de los sucesos que forman el espacio muestral. Se lee A y B.

  1. Suceso unión incluyente: aquel suceso que ocurre sí, y sólo si ocurre alguno de los sucesos que forman el espacio muestral. Se lee suceso A o B.
El suceso A o B se presenta solamente si se presenta el suceso A y no se presenta el suceso B o al revés o se presentan los dos sucesos simultáneamente.

  1. Suceso unión excluyente: aquel suceso que ocurre sí, y sólo si ocurre sólo uno de los sucesos que forman el espacio muestral. Se lee suceso A o bien B.
El suceso A o bien B se presenta solamente si se presenta el suceso A y no se presenta el suceso B, o al revés. Los sucesos no tienen que presentarse en forma simultánea.

  1. Sucesos compatibles: dos o más sucesos son compatibles sí, y sólo si es posible que se presenten en forma conjunta. Dos o más sucesos son compatibles cuando el suceso intersección no es el Ø

  1. Sucesos mutuamente excluyentes o incompatibles: dos o más sucesos son sucesos mutuamente excluyentes sí, y sólo si la presentación de uno de ellos impide, “excluye” la presentación del o de los otros. Dos o más sucesos son mutuamente excluyentes cuando el suceso intersección es el Ø

  1. Frecuencia relativa: se llama fr correspondiente a un suceso aleatorio S, al cociente entre la cantidad de veces que ocurrió el suceso y a cantidad de veces que se repitió el experimento E.
E: experimento aleatorio            S: suceso aleatorio       n: cantidad de veces que se repite E
k: cantidad de veces que se repite S      fr(s): frecuencia relativa correspondiente a S

fr(s) = k/n → 0 £ fr(s) £ 1
fr(s) = 1 → sí y sólo si en cada una de las n observaciones de E siempre se presentó el suceso S.
fr(s) = 0 → sí y sólo si en cada una de las n observaciones de E nunca se presentó el suceso S.

Principio de estabilidad de la frecuencia relativa
  • Establece que la frecuencia relativa correspondiente a un suceso aleatorio, oscila con una convergencia asintótica, alrededor de un número fijo, cuando la cantidad de observaciones del experimento aleatorio crece indefinidamente. (lím n→infinito fr(s) = c)

Axiomas para el cálculo de la probabilidad
Sea un experimento aleatorio E y su correspondiente espacio muestral U, se llama probabilidad de ocurrencia de un suceso aleatorio S a un número real, denotado por P(S), que cumpla:

  • La probabilidad de ocurrencia de un suceso aleatorio es un número real no negativo. P(S)≥0
  • Si el suceso aleatorio es el espacio muestral, a la probabilidad de ocurrencia del suceso se le asigna el valor 1. S=U → P(S) = 1
  • Sen S1 y S2 dos sucesos mutuamente excluyentes pertenecientes a un mismo espacio muestral, la probabilidad de que se presente alguno de los dos, suceso unión es igual a la probabilidad de que se presente el suceso S1, más la probabilidad de que se presente el suceso S2. (S1S2) = Ø → P(S1ÈS2) = P(S1) + P(S2)
  • Sean S1; S2; … ; Sk sucesos mutuamente excluyentes de a pares, pertenecientes a un mismo espacio muestral, la probabilidad de que se presente alguno de ellos, suceso unión, es igual a la probabilidad de que se presente el suceso S1 más la probabilidad de que se presente el suceso S2 más etc, más la probabilidad de que se presente el suceso Sk. (Si Sj) = Ø e i ≠ j → P(S1 S2…Sk) = P(S1) + P(S2) + …. + P(Sk).

Teoremas
1.     Si el suceso aleatorio es un conjunto vacío, la probabilidad de ocurrencia del suceso aleatorio es 0.
S = Ø → P(S) = P(Ø) = 0

2.     La probabilidad de ocurrencia de un suceso más la probabilidad de ocurrencia de su complemento es igual a 1. P(S) + P(S) = 1

3.     Si S1 y S2 sin sucesos de un mismo espacio muestral, la probabilidad de que se presente alguno de los dos, suceso unión incluyente, es igual a la probabilidad de que se presente el suceso S1 más la probabilidad de que se presente el suceso S2 menos la probabilidad de que se presenten conjuntamente. P(S1ÈS2) = P(S1) + P(S2) – P(S1S2)

4.     Si S1 y S2 sin sucesos de un mismo espacio muestral, la probabilidad de que se presente sólo uno de los dos, suceso unión excluyente, es igual a la probabilidad de que se presente el suceso S1 más la probabilidad de que se presente el suceso S2 menos el duplo de la probabilidad de que se presenten conjuntamente. P(S1ÈS2) = P(S1) + P(S2) – 2P(S1S2)

5.     La probabilidad de ocurrencia de un suceso es un número real comprendido entre 0 y 1. 0 £ P(S) £ 1


Probabilidad marginal
·         Se llama probabilidad marginal de un suceso S1 a la probabilidad de que se presente un suceso aleatorio S1 incluido en el espacio muestral U asociado a un experimento aleatorio E.
P(S1) = probabilidad marginal del suceso S1.

Probabilidad conjunta
·         Para dos sucesos: se llama probabilidad conjunta de dos sucesos S1 y S2 a la probabilidad de que se presenten en el mismo experimento aleatorio dos sucesos aleatorios S1 y S2 incluidos en el espacio muestral U asociado a dicho experimento E.
P(S1 S2) = probabilidad conjunta S1 S2

·         Para más de dos sucesos: se llama probabilidad conjunta de k sucesos S1, S2, Sk a la probabilidad de que se presenten en el mismo experimento aleatorio los k sucesos aleatorios S1, S2, Sk incluidos en el espacio muestral U asociado a dicho experimento E.
P(S1 S2 Sk) = probabilidad conjunta S1 S2…. Sk

Probabilidad condicional
·         Se llama probabilidad condicional del suceso S1 tal que se haya presentado el suceso S2 a la probabilidad de que se presente el suceso S1 con la condición de que previamente se presente el suceso S2.
·         Implica la probabilidad de que se presente un suceso S1 tomando como espacio muestral al suceso S2 en vez del original U. El espacio S2 es un espacio reducido ya que se considera como total de resultados posibles sólo los que pertenecen a dicho suceso. S1 suceso condicionado y S2 suceso condicionante.
P(S1 / S2) = probabilidad condicional de S1 dado S2
·         La probabilidad condicional del suceso S1 tal que se haya presentado el suceso S2, es el cociente entre la probabilidad conjunta entre los dos sucesos S1 y S2 y la probabilidad marginal del suceso condicionante S2.
P(S1 / S2) = P(S1 S2) / P(S2) para S2 ≠ Ø

§  Si el suceso condicionante es S1 → P(S2 / S1) = P(S1 S2)/ P(S1) para S1 ≠ Ø
§  Igual para k sucesos incluidos
§  Si S1 y S2 son sucesos mutuamente excluyentes: P(S2 / S1) = P(S1 S2) / P(S1) = 0 y P(S1 / S2) = P(S1 S2) / P(S2) = 0 → S1 y S2 ≠ Ø
§  Si S1 esta incluido en S2: P(S1 / S2) = P(S1 S2) / P(S2) = 1

Operaciones con probabilidades
1.     Regla del producto o probabilidad compuesta (conjunciones y e ni): sean dos sucesos S1 y S2 incluidos en un mismo espacio muestral asociado a un experimento aleatorio E, la probabilidad conjunta de presentación del suceso S1 y S2 se calcula multiplicando la probabilidad marginal de uno de los dos y la probabilidad condicional del otro, dado el primero.
P(S2 / S1) = P(S1 S2) / P(S1) para S1 ≠ Ø y P(S1 / S2) = P(S1 S2) / P(S2) para S2 ≠ Ø
P(S1 S2) = P(S1) x P(S2 / S1) y P(S1 S2) = P(S2) x P(S1 / S2)

2.     Regla de la suma (conjunciones o u)
- Sean dos sucesos S1 y S2 incluidos en un mismo espacio muestral asociado a un experimento aleatorio E


- Sean tres sucesos S1 S2 S3 incluidos en un mismo espacio muestral asociado a un experimento aleatorio E


Sistemas exhaustivos
·         k sucesos mutuamente excluyentes, S1, S2…Sk, incluidos en el espacio muestral U, asociados a un experimento aleatorio E, forman un sistema exhaustivo sí, y sólo si la suma de las probabilidades marginales correspondientes a cada una de ellos es igual a uno.
Teorema de la probabilidad total de un suceso
·         Sean  S1, S2…Sk, k sucesos mutuamente excluyentes, incluidos en el espacio muestral U asociado a un experimento aleatorio E, que forman un sistema exhaustivo y sea B un seceso aleatorio incluido en el mismo espacio muestral U compatible con cada uno de los sucesos Si, entonces la probabilidad total del suceso B es P(B) = P(Si) . P(B/Si)                        i=1

Teorema de Bayes
·         Sean  S1, S2…Sk, k sucesos mutuamente excluyentes, incluidos en el espacio muestral U asociado a un experimento aleatorio E, que forman un sistema exhaustivo y sea B un seceso aleatorio incluido en el mismo espacio muestral U compatible con cada uno de los sucesos Si, entonces la probabilidad condicional de un suceso particular incluido en el espacio muestral U, el suceso Sh, habiéndose presentado el suceso  B es P(Sh/B) = [P(Sh) . P(B/Sh)] / P(Si) . P(B/Si)

Sucesos probabilísticamente independientes                        i=1
·         Dos o más sucesos son probabilisticamente independientes cuando la presentación de uno de ellos no modifica el valor de probabilidad de presentación del otro o de los otros sucesos.
P(S1 / S2) = P(S1) y P(S2 / S1) = P(S2)
·         Si S1 y S2 son dos sucesos probabilisticamente independientes, la probabilidad conjunta (S1 S2) es igual al producto de las probabilidades marginales
P(S1 S2) = P(S1) . P(S2)

Diagrama de árbol para el cálculo de probabilidad conjunta
·         Se visualiza utilizando un grafo. En la construcción intervienen dos tipos de elementos: vértices y flechas que unen y que indican las relaciones existentes entre ellos. Del nodo inicial parten tantas flechas como sucesos mutuamente excluyentes se estén considerando. Cada flecha termina en un nodo en el cual se coloca la probabilidad marginal que corresponde. De ahí parten tantas flechas como sucesos condicionales se generen por la ocurrencia de un segundo suceso, y así sucesivamente.

Definiciones de probabilidad
a.    Clásica:
a.    Aplica solamente a experimentos aleatorios que generen espacios muestrales finitos.
b.    El total de los elementos que forma el espacio muestral son todos los casos posibles que pueden presentarse cuando se realiza un experimento aleatorio y el total de los elementos que forman un suceso aleatorio son todos los casos favorables a dicho suceso.
c.     Se llama probabilidad clásica de ocurrencia del suceso aleatorio S incluido en el espacio muestral U asociado a un experimento aleatorio E, al cociente entre los casos favorables al suceso y los casos posibles del experimento.
N: casos posibles del experimento. Cantidad total de elementos igualmente verosímiles de U.
K: casos favorables al suceso. Cantidad total de elementos que contiene el suceso S.
P(S) = Casos favorables / casos posibles = K/N

b.    Frecuencia:
a.    Se llama probabilidad frecuencial de ocurrencia del suceso aleatorio S incluido en el espacio muestral U asociado a un experimento aleatorio E, a la frecuencia relativa estabilizada correspondiente a dicho suceso.
n: cantidad de observaciones. Cantidad de veces que se repite el experimento aleatorio en las mismas condiciones.
k: frecuencia absoluta. Cantidad de veces que se presento el suceso aleatorio S en las n repeticiones del experimento.
fr(S) = k/n : frecuencia relativa del suceso S.

c.     Subjetiva:
a.       Se llama probabilidad subjetiva de ocurrencia del suceso aleatorio S incluido en el espacio muestral U asociado a un experimento aleatorio E, a un valor personal que un sujeto asigna a la ocurrencia del suceso S basado en su mejor saber y entendimiento, conforme a los axiomas y teoremas del cálculo de probabilidad.
Aplicación de operaciones cuando el espacio muestral es finito y los resultados son posibles

a.     Totales conjuntos y marginales
Se definen los totales correspondientes a dos sucesos aleatorios, A y B, incluidos en U asociado a E.

N: cantidad finita de posibles resultados de E, todos igualmente verosímiles.
(AB): cantidad de elementos del espacio U que si pertenecen al suceso A y si al B.
(AB): cantidad de elementos del espacio U que si pertenecen al suceso A y no al B.
(AB): cantidad de elementos del espacio U que no pertenecen al suceso A y si al B.
(AB): cantidad de elementos del espacio U que no pertenecen al suceso A y no al B.
N: total de casos posibles del experimento E.
(AB): total conjunto AB. Total de casos favorables al suceso conjunto AB.
(AB): total conjunto AB. Total de casos favorables al suceso conjunto AB.
(AB): total conjunto AB. Total de casos favorables al suceso conjunto AB.
(AB): total conjunto AB. Total de casos favorables al suceso conjunto AB.
 (A): total marginal A. Total de casos favorables al suceso conjunto A.
(B): total marginal B. Total de casos favorables al suceso conjunto B.
(A): total marginal A. Total de casos favorables al suceso conjunto A.
(B): total marginal B. Total de casos favorables al suceso conjunto B.
Se verifica que:                                                                           Tabla de Contingencia
(AB) + (AB) + (AB) + (AB) = N
 (AB) + (AB) = (A)
(AB) +(AB) = (B)
(AB) + (AB) + = (A)
(AB) + (AB) + = (B)
(A) + (A) = N y (B) + (B) = N

b.     Probabilidad conjunta
·         Sean dos sucesos compatibles incluidos en un mismo espacio muestral finito, la probabilidad conjunta es el cociente entre un total conjunto y el tamaño del espacio muestral.
§  Para dos sucesos compatibles A y B se pueden calcular:
-       probabilidad de que se presente el suceso A y el B
-       probabilidad de que se presente el suceso A y no el B
-       probabilidad de que no se presente el suceso A y si el B
-       probabilidad de que no se presente el suceso A y no el B

c.     Probabilidad marginal
·         Sean dos sucesos compatibles incluidos en un mismo espacio muestral finito, la probabilidad marginal es el cociente entre un total marginal y el tamaño del espacio muestral.
·         Para dos sucesos compatibles A y B se pueden calcular:
-       probabilidad de que se presente el suceso A
-       probabilidad de que se presente el suceso B
-       probabilidad de que no se presente el suceso A
-       probabilidad de que no se presente el suceso B

d.     Probabilidad condicional
·         Sean dos sucesos compatibles incluidos en un mismo espacio muestral finito, la probabilidad condicional es el cociente entre un total conjunto y el total marginal del suceso condicionante.
-       Para dos sucesos compatibles A y B si el sucesos condicionado es el suceso B y el suceso condicionante es el suceso A, la probabilidad condicional es

-       Si en el numerador y denominador se divide por N, cantidad de elementos de espacio muestral U, se tiene

-       Para dos sucesos compatibles A y B si el suceso condicionado es el suceso A y si el suceso condicionante es el suceso B, la probabilidad condiciona es

-       Si el suceso condicionado es el suceso B y el suceso condicionante es el suceso A, la probabilidad condicional es

-       Si el suceso condicionado es el suceso A y el suceso condicionante es el suceso B, la probabilidad condicional es

-       Si el suceso condicionado es el suceso B y el suceso condicionante es el suceso A, la probabilidad condicional es

-       Si el suceso condicionado es el suceso A y el suceso condicionante es el suceso B, la probabilidad condicional es

-       Si el suceso condicionado es el suceso B y el suceso condicionante es el suceso A, la probabilidad condicional es

-       Si el suceso condicionado es el suceso A y el suceso condicionante es el suceso B, la probabilidad condicional es



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