- 27
- 60 203
Nair Aguilera
Приєднався 3 сер 2014
Pequeñas explicaciones express de Probabilidad y Estadística :)
Ex olímpicos rinden homenaje a OMAPA por sus 30 años
Ex olímpicos rinden homenaje a OMAPA por sus 30 años
Переглядів: 62
Відео
Chi cuadrado: Test de Asociación
Переглядів 2,4 тис.3 роки тому
00:00 Saludo 00:07 Tablas de contingencia 00:54 Prueba de asociación 01:05 Pasos de test de hipótesis 01:40 Paso 1: Plantear las hipótesis 02:45 Paso 2: Calcular chi^2 de la prueba 03:52 Calcular las frecuencias esperadas 07:18 Calculo de chi^2 de la prueba 08:32 Paso 3: Encontrar chi^2 crítica: grados de libertad 10:29 Encontrar chi^2 crítica de tabla 11:18 Paso 4: Comparar los valores: zon...
Chi cuadrado: Test de la Bondad del Ajuste
Переглядів 14 тис.3 роки тому
00:00 Saludo 00:09 Distribución ji cuadrada 01:42 Frecuencias observadas y frecuencias teoricas 02:23 Prueba de la bondad del ajuste 03:08 Pasos dela prueba 04:02 Ejemplo para eventos equiprobables 04:24 Paso 1: plantear hipótesis 05:20 Paso 2: Chi de prueba - cálculo de frecuencias esperadas 06:27 Cuándo no usar la prueba 07:19 Cálculo de Chi de prueba 08:07 Paso 3: Chi crítico - grados de...
Estadística Descriptiva: Medidas de dispersión
Переглядів 1,4 тис.3 роки тому
00:00 Saludo 00:14 Misma media, diferente dispersión 01:31 Misma dispersión, diferente media 02:04 Rango 02:37 Ventajas y desventajas del Rango 03:10 Desviación Media 04:25 Varianza 05:20 Ventajas y desventajas de la Varianza 06:31 Desviación Estándar 06:48 Ventajas y desventajas de la Desviación Estándar 07:03 Propiedades de la Desviación Típica 07:50 Coeficiente de Variación 08:36 Ejemplo de ...
Estadística Descriptiva: Medidas de orden
Переглядів 9593 роки тому
00:00 Saludo 00:17 Recordando la Mediana 00:35 Cuartiles 01:05 Deciles 01:22 Percentiles 01:32 Ejemplo cuartiles datos sin agrupar 04:00 Recordando la Mediana para datos agrupados 05:05 Cuartiles para datos agrupados 07:19 Deciles para datos agrupados 09:06 Percentiles para datos agrupados 09:58 Para profundizar 10:15 Despedida
Estadistica Descriptiva: Medidas de tendencia central
Переглядів 1,4 тис.3 роки тому
00:00 Saludo 00:13 Medidas de Resumen 00:36 Media aritmética, Media o Promedio 00:56 Media aritmética para datos no tabulados 02:10 Media aritmética ponderada 04:08 Media aritmética para datos agrupados 06:57 Ventajas y desventajas de la media aritmética 09:57 Mediana para datos no tabulados 10:50 Mediana para datos agrupados 15:27 Ventajas y desventajas de la mediana 16:25 Moda para datos no ...
Estadística Descriptiva: Datos, Agrupación y Gráficos
Переглядів 1,8 тис.3 роки тому
00:00 Saludo 00:13 Estadistica 00:29 Poblacion y muestra 01:52 Estadistica inferencial y estadística descriptiva 02:31 Variables cualitativas y cuantitativas 03:26 Variables continuas y discretas 05:01 Recolección y limpieza de datos 06:08 Ordenando la información: Tablas de frecuencia 07:38 Visualizando la información: Gráficos 09:38 Ordenando y visualizando la información: Variables cuantitat...
Distribución Binomial en Excel - Problema 2
Переглядів 1,1 тис.4 роки тому
00:00 Intro 00:10 Un examen de estadística de elección múltiple contenía 20 preguntas y cada una de ellas 5 respuestas. Si un estudiante desconocía todas las respuestas y contestó al azar 00:35 a. ¿Cuál es la probabilidad de que conteste correctamente a 5 preguntas? 04:36 b. ¿Cuál es la probabilidad de que conteste correctamente a lo más 5 preguntas?
Distribución Binomial en Excel - Problema 3
Переглядів 7804 роки тому
00:00 Intro 00:08 Un experimento consiste en lanzar un dado varias veces. Determine la probabilidad de que aparezca: 00:20 a. La cara 6 entre 29 y 32 veces inclusive, si el dado es lanzado 170 veces 03:32 b. La cara 6 menos de 22 veces, si el dado es lanzado 170 veces 04:41 c. Algún número par, si el dado es lanzado 5 veces
Distribución Binomial en Excel - Problema 5
Переглядів 7634 роки тому
00:00 Intro 00:07 Se estima que la probabilidad de que una muestra de agua del lago Ypacarai de 1 cm3 contenga alguna colonia de bacterias es de 0,86. 00:29 a. Si se toman en forma independiente 8 muestras de agua de 1 cm3 cada una, ¿cuál es la probabilidad de que por lo menos una muestra contenga alguna colonia de bacterias? 02:44 b. ¿Cuál es el número mínimo de muestras de 1 cm3 que deberían ...
Distribución Binomial en Excel - Problema 4
Переглядів 8364 роки тому
00:00 Intro 00:07 Una fábrica produce en cada turno 100 piezas de forma que la probabilidad de que una sea defectuosa es 0.05. En el control de calidad se revisan todas las piezas y se depositan las defectuosas en un recipiente que se vacía al final de cada turno. 00:42 ¿Cuántas piezas ha de contener el recipiente para que la probabilidad de que su capacidad no se vea rebasada al final de cada ...
Distribución Binomial en Excel - Problema 1
Переглядів 2,8 тис.4 роки тому
00:00 Intro 00:10 La probabilidad de que el comprador de un osciloscopio haga uso del service dentro del plazo de garantía es 0,2. Para los 5 osciloscopios que cierta empresa ha vendido independientemente a 5 compradores este mes: 00:35 a. ¿Cuál es la probabilidad de que exactamente 3 de los compradores hagan uso de la garantía? 04:23 b. ¿Cuál es la probabilidad de que 3 o más compradores hagan...
Distribución Binomial Problema 5
Переглядів 6684 роки тому
00:00 intro 00:09 Supóngase que, para personas de determinada edad, la probabilidad de que mueran por una enfermedad transmisible es 0,001. ¿Cuántas personas de este grupo pueden exponerse a la enfermedad de manera que la probabilidad de que ninguna persona muera sea por lo menos del 95%?
Distribución Binomial Problema 4
Переглядів 9024 роки тому
CORRECCION: la ganancia esperada del fabricante es 3.940.000. 00:00 Intro 00:09 Una máquina produce láminas de cobre. La probabilidad de que una lámina sea defectuosa es de 0,2424. 00:16 a. Si las láminas salen al mercado en paquetes de 4, hacer una tabla de distribución de probabilidad para el número de láminas defectuosas por paquete 03:21 b. Calcular su media y varianza 04:19 c. Las imperfec...
Distribución Binomial Problema 2
Переглядів 1,6 тис.4 роки тому
00:00 Intro 00:08 a. En una familia de 3 hijos, encontrar la distribución de probabilidad para los nacimientos de hijos e hijas, suponiendo equiprobable el nacimiento de hombres y mujeres. 03:53 b. En 5000 familias de 3 hijos, ¿Cuántas se esperaría que tengan una hija o más?
Excelente, gracias por compartir
¡¡¡¡Gran video!!!! Me surgió una pregunta ¿los valores de xi^2 tabulados de dónde se obtienen?
Qué voz fascinante y qué claridad conceptual.
Hice un video ua-cam.com/video/wzHhCk_hIG4/v-deo.html mostrando la solución del primer ejemplo que comienza a los 4:02 minutos del video ""Chi cuadrado: Test de la Bondad del Ajuste"" por la profesora Nair Aguilera: ua-cam.com/video/gESDk8xEk-M/v-deo.html Advertencia: EN ESE VIDEO DE LA PROFESORA AGUILERA HAY UN ERROR, COMO INDICA LA AUTORA EN LOS COMENTARIOS, EL VALOR CHI DE PRUEBA ES 2.6 EN LUGAR DE 0.76 EN LOS 8:00 MINUTOS Y EN LOS 12:45 MINUTOS DEL VIDEO Muestro como resolverlo con Excel, al estilo del video PRUEBA DE BONDAD AJUSTE CHI CUADRADA PARA DISTRIBUCION UNIFORME del canal Ingeniería Industrial Easy: ua-cam.com/video/b-BOQDTLL3U/v-deo.html
Me enamoré
Ni siquiera habla de los requisitos que deben existir para aplicar esta prueba, no habla de su potencia en comparación con otras prueba ni como su potencia se afecta con el tamaño de la muestra, otro vídeo superficial del asunto jjjj.....
se puede hacer sin tabla??
Buenas tardes, en el ejemplo de la distribución binomial, profe usted habia dicho que se podria haber estimado p(rojas) utilizando el metodo anterior para lambda, pero al hacer esto sale un valor de 1.0108, que no es un valor posible para una probabilidad. Quería saber si existe algun otro metodo para una aproximacion de p(rojas) observada. Yo lo que intenté es formar un sistema de ecuaciones utilizando p y q, y haciendo una media ponderada de los valores obtenidos acorde a la cantidad de ecuaciones necesarias para hallar el valor de la observación (observaciones). Entiendo que con este "metodo" mientras mas ecuaciones hayan, mas largo se hace, ademas de que el hecho de considerar una media ponderada tambien introduce el hecho de que estoy agrandando mis errores.
para encontrar el valor de p, estás tomando como denominador 5000. Te faltaría multiplicar por 4, ya que lo que tenemos son 5000 repeticiones y en cada una 4 canicas, es decir, de 20000 canicas posibles, 5054 rojas, con lo que obtenemos p=0,2527 (más vale tarde que nunca?)
Excelente explicación!.. Una duda: he visto que algunos autores agrupan las frecuencias observadas en mayor o igual a 5, y otros agrupan las frecuencias esperadas en mayor o igual a 5... ¿que debe ser lo correcto agrupar las FO o las FE? ¿Existe algún fundamento para saber cual debe ser?... Gracias... Saludos.
Amigo nadie explica eso, siempre se van a lo básico como siempre
Pero cual es la respuesta 😫
Buenisimo! Buenisima explicacion para el caso.. Saludos...
Profe tengo una duda, porque para la parte b-) se toma exitos = 0 ?
Nos pide "el número minimo de muestras que deberíamos tomar para tener al menos un 99% de probabilidad de encontrar *al menos una colonia de bacterias*. Lo contrario a encontrar al menos una colonia de bacterias es no encontrar ninguna colonia de bacterias, decimos que es su complemento. No encontrar ninguna colonia de bacterias implica que todas las n muestras que saquemos esten libres de bacterias. Podemos preguntarnos ¿en cuántas de las n muestras quiero encontrar alguna bacteria? En ninguna, o sea, en cero. Por eso 0 es la cantidad de exitos, mientras trabajamos con el complemento. Como sabemos que P(0)+P(1)+...+P(n)=1, para facilitar el cálculo, lo que hacemos es considerar que esa suma de al menos uno es igual a 1-P(0), que es lo que se calcula en la columna "cola superior". Así, vamos calculando P(0) para distintos valores de n y comparando 1-p(0) con el valor minimo de p que buscamos que es 0,99.
El evento que sucede en b es el mismo que sucede a, solo que en a sabes que para 8 muestras la probabilidad es de 0.999999, en b te preguntas ¿a partir de cuantas muestras esa p ya alcanza 0.99?
@@nairaguilera5974 muchas gracias profe!!!
@@camilaferreiragill9545 espero que esté más claro y si seguis con cualquier duda podes seguir preguntando sin problema :)
Corrección: 08:02 el valor de prueba es 2.6. En el video se hace énfasis en que realizamos la prueba siempre unilateral hacia los valores extremos superiores, ya que es la prueba que nos interesa estudiar en el curso, verificar si las frecuencias observadas difieren de manera significativa con las epseradas. Cabe mencionar que podemos realizar el test de hipótesis con una cola inferior si queremos examinar situaciones donde la coincidencia es demasiado buena, lo cual vemos con desconfianza. También ecuando trabajamos con intervalos de confianza donde aplique esta distribución, lo realizamos a dos colas, formando un intervalo a ambos lados de un valor puntual.
0:16
El único canal que tomo esta tabla. Amé tu voz como suena al explicar
Excelente explicación, solo me quedo con una gran duda, ¿cuál sería la probabilidad de que viera la película y el debate? Por favor ayúdame 😫🙏🏻 Estoy vuelto loco por obtener ese resultado
Para esa probabilidad buscamos en la tabla la intersección de los que vieron la película y los que vieron el debate, muy parecido a lo que se hace en el item a, pero tomando la otra columna y la otra fila. Obtendriamos p(DnP)=1450/2500
Cuál es la probabilidad que a lo mucho 2 funcionen adecuadamente? DIsculpa y si hacen esta pregunta??
Si por funcionen adecuadamente entendemos que no necesitan hacer uso de la garantía, lo primero que tenemos que hacer es encontrar esa probabilidad. Como la probabilidad de que hagan uso de la garantía en el plazo es de 0,2 , es decir, p, al tener solo dos opciones "hace uso" o "no hace uso", la probabilidad buscada es el complemento q. Como p+q=1, entonces q=1-p=1-0,2=0,8. Ahora, al decirnos "a lo mucho 2 funcionen" signfica que: a) o cero funcionan adecuadamente b) o uno funciona adecuadamente c) o dos funcionan adecuadamente El evento 3 funcionan adecuadamente no es el que buscamos, ni 4 ni 5. "A lo mucho 2", "2 o menos", 2 o cualquiera de las anteriores a esa cota superior que nos indica. Como los eventos a) b) c) e incluso los demas, son mutuamente excluyentes, para obtener la probabilidad de su union, podemos sumar las probabilidades de cada una. Entonces, P(x<=2)=P(x<3)=P(x=0)+P(x=1)+P(x=2) En el excel, podemos calcular esto con la funcion acumulativa, teniendo P(x<=2)=DISTR.BINOM.N(2;5;0,8;1) o =DISTR.BINOM.N(2;5;0,8;VERDADERO), que acumula las probabilidades brutas desde x=0 hasta el valor de exitos que colocamos inclusive. También podemos hacer los cálculos de la probabilidad bruta para los 3 eventos y sumarlos P(x<=2)=DISTR.BINOM.N(0;5;0,8;0)+DISTR.BINOM.N(1;5;0,8;0)+DISTR.BINOM.N(2;5;0,8;0) Otra forma de resolver también podía haber sido, teniendo en cuenta la pregunta anterior, habíamos calculado la probabilidad de que 3 o más compradores hagan uso de la garantía, es decir la union de 3 o 4 o 5. Analizando estos eventos, vemos que si exactamente 3 hacen uso, significa que 2 no hacen uso. Si exactamente 4 hacen uso, significa que 1 no hace uso. Si exactamente 5 hacen uso, significa que 0 no hacen uso. ¿Qué está sucediendo? Como los grupos se complementan, la probabilidad de que 3 o más compradores hagan uso de la garantía es justo la probabilidad de que 2 o menos no hagan uso de la garantía, es decir, 0.05792 , el mismo resultado que obtenemos con los metodos anteriores. Te sirve esta respuesta? :)
Te recomiendo empezar a utilizar la herramienta Knime.
Muchísimas gracias!!
Mil gracias <3
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . si llegastes hasta aqui, dale like :v
XD
04:54 al decir "esta probabilidad" debe tomarse la del item b, que es SIN reposición, es decir 0,043. Así el resultado del item d queda 0,2637 que es el mismo resultado que se obtiene al calcular de la forma alternativa (6C1*4C1*5C1)/(15C3) 08:03 el resultado del cálculo es 0,1318
En el item d y e..En que podría variar el análisis si fuesen con reposición?
Profe si vos queres nuestro amor puede ser posible uwu
El item d tambien se podria hacer por combinatoria? (6C1*4C1*5C1)/(15C3)
así es :)
08:45 3.940.000
04:53 el exponente debe ser 4 05:01 la probabilidad debe ser 15/64 como dice el audio
05:49 el percentil 90 es 84,136 ppm
00:55 El límite superior de la 5ta clase debe ser 96 en lugar de 90 como dicen en el audio. 02:44 Al calcular la marca de la 5ta clase el audio debería decir "promediamos 76 y 96" en lugar de "76 y 90". La marca está bien calculada.
07:03 La marca de clase se puede calcular promediando los límites o promediando las fronteras. 07:21 La marca de la última clase es 9,5. 08:46 debe ser 17*9,5 , no 17*9
❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️