Download Free Calculo De Probabilidades Y Teoria De Variable Aleatoria Book in PDF and EPUB Free Download. You can read online Calculo De Probabilidades Y Teoria De Variable Aleatoria and write the review.

La vida cotidiana está llena de situaciones que exigen tomar decisiones. Y en estos casos comparamos y hacemos estimaciones de probabilidades, a veces casi sin darnos cuenta, especialmente en el momento de decidir. Pero las probabilidades no son números simples asociados objetiva o subjetivamente a los eventos, como nos podría parecer, y el cálculo y el uso que le damos están especialmente proclives a errores cualitativos y cuantitativos, si no se maneja un conocimiento apropiado. Por ello es una necesidad que exista un libro que explique el concepto de probabilidad junto con sus interpretaciones y aplicaciones, dirigido a gente sin conocimientos profundos de matemática. Este libro es un viaje iluminador por el mundo de la teoría de la probabilidad. Su objetivo múltiple es afianzar en el lector una comprensión de lo que realmente significa la probabilidad, enseñarle el manejo y la aplicación rigurosa del cálculo probabilístico, aún cuando carezca de una preparación matemática sólida. Además se le estimula a profundizar en las nociones que la fundamentan. En la primera parte del libro, el autor intenta crear una imagen del concepto de probabilidad mediante la reconstrucción de su definición recorriendo punto por punto las nociones que allí se encuentran. Comenzando por una presentación general del conjunto conceptual palabra - definición - noción - modelo, en el que se sustenta toda teoría cuando se trata de reproducir la realidad. Por eso la noción de probabilidad se define y explica partiendo de la definición clásica hasta la definición del caso numerable; la probabilidad se presenta como un límite y como una medida. Se presenta no solamente el concepto matemático de probabilidad, sino también sus aspectos filosóficos, la relatividad de la probabilidad y sus aplicaciones, y también la psicología de la probabilidad. Todas las explicaciones están hechas de una manera comprensible y se afianzan con ejemplos sugerentes tomados de la naturaleza y de la vida diaria, y hasta también con desafiantes paradojas matemáticas. Luego de dejar en claro estos puntos, se continúa con el capítulo de matemática. Contiene allí todas las nociones y resultados teóricos que son el basamento de la teoría de la probabilidad, partiendo de las nociones fundamentales como conjuntos, funciones, álgebra de Boole, sucesiones y continuando con los fundamentos de la teoría de la medida - tribus - conjuntos de Borel, espacios mensurables y medida, y finalizando con campo de eventos, campos -sigma, probabilidad, probabilidad condicional, variables aleatorias discretas, distribuciones clásicas de la probabilidad, y convergencia. Y por supuesto, se incluyen todos los teoremas importantes y los resultados relevantes. Una sección especial está dedicada a la combinatoria y al cálculo combinatorio. Los lectores sin preparación matemática previa pueden evitar este capítulo porque el material didáctico a lo largo de todo el libro está estructurado para desarrollar la habilidad de hacer cálculos probabilísticos basados en procedimientos algorítmicos. Este es el enfoque del capítulo titulado Guía de Cálculo para el Principiante, en el que se enseña al lector a aplicar las propiedades de la probabilidad y a realizar cálculos para las aplicaciones prácticas. Los conocimientos que se adquieren pueden practicarse en más de 200 problemas resueltos y sin resolver presentados en el libro. Todos tendrán aquí su cuota de interés: los matemáticos y filósofos se concentrarán en los aspectos filosóficos del modelo de la probabilidad y en la toma de decisiones; los estudiantes y los no matemáticos podrán encontrar un material didáctico completo sobre la teoría de la probabilidad y la gente práctica hallará todas las herramientas que se requieren para aplicar y resolver cálculos probabilísticos sin necesidad de un profesor.
Este libro, dirigido a un público amplio, surge a partir de las notas de clases de la asignatura Teoría de la Probabilidad, impartida por el autor en los programas de posgrados de Estadística y de Ingeniería de la Universidad del Norte (Colombia. Contiene citas originales e información clave acerca del devenir histórico de esta materia, y desarrolla matemáticamente los aspectos más importantes relacionados con la Teoría de la Probabilidad. Todo ello le permitirá al lector tener un enfoque general de los avances teóricos de esta materia, conocer biografías breves de algunos de los matemáticos que contribuyeron significativamente a su desarrollo y ejercitar, mediante la resolución de problemas, la comprensión de los contenidos.
Este texto es la continuación del Cálculo de Probabilidades 1. Si allí se examinaban con detenimiento los modelos de probabilidad discretos, el análisis se extiende aquí a los modelos continuos, cuyo espacio de resultados es un subconjunto de R o de Rn. Las dificultades teóricas son en este caso superiores, pero se ha pretendido evitar el exceso de nociones abstractas y centrar el estudio en las cuestiones más probabilísticas y de mayor utilidad práctica. Nuevamente se ha hecho énfasis en la proliferación de ejemplos y ejercicios resueltos que sirvan para ilustrar los métodos básicos. Sin embargo, también se incluyen, en los últimos capítulos, desarrollos más teóricos sobre los teoremas centrales de límite, leyes de los grandes números y series de variables aleatorias independientes; se cubre con ello la parte sustancial de la Teoría clásica de la Probabilidad. La trilogía sobre Probabilidad se completa con el texto de Procesos Estocásticos, cuyo objeto de estudio son los modelos probabilísticos en RT, donde T es la sucesión de números enteros o un intervalo de números reales.
El azar está presente en buena parte de los problemas a que debe enfrentarse un ingeniero en su vida profesional. En el campo de las telecomunicaciones, por ejemplo, fenómenos como la aparición de ruido en un canal de transmisión o el acceso de usuarios a un determinado servicio de red a lo largo del tiempo no pueden ser modelizados de forma determinista, debido a la alta complejidad de los sistemas involucrados. Este libro proporciona una panorámica general de los principales problemas tratados por la Teoría de la Probabilidad y sus aplicaciones en la ingeniería. Se parte de los modelos más sencillos, las variables aleatorias, y se va profundizando hasta plantear otros de mayor complejidad, como los procesos aleatorios de Poisson y Wiener (movimiento browniano), las cadenas de Markov o los modelos exponenciales usados en Teoría de Colas. El libro está dirigido a estudiantes de los distintos grados de ingeniería, informática y ciencias en general.
Este manual contempla los temas fundamentales de un curso de Calculo de Probabilidades, concepto de probabilidad, funciones de probabilidad y bidimensionales, caracteristicas de una distribucion de probabilidad (esperanza y varianza), funcion caracteristica, modelos de probabilidad discretos y continuos, regresion y correlacion entre variables aleatorias y convergencia en sucesiones aleatorias.
Los métodos estadísticos se aplican al estudio de fenómenos en cuya toma de decisiones prevalecen condiciones de incertidumbre. Esta incertidumbre plantea al investigador la necesidad de medirla, siendo la medida de la incertidumbre la probabilidad.Asociado al concepto de probabilidad está el concepto de variable aleatoria. Una variable aleatoria representa el conjunto de valores que pueden observarse en un fenómeno aleatorio, valores que dependen del azar y sobre los cuales es posible establecer una medida de su probabilidad. Según el número de valores que pueda tomar, la variable aleatoria puede ser discreta o continua.Se denomina distribución de probabilidad de una variable aleatoria a la función que asigna probabilidad a los valores que puede tomar la variable. Cuando se especifican los posibles valores de la variable aleatoria y sus probabilidades respectivas, tenemos construido el modelo de distribución de probabilidad.Este libro se ocupa de ilustrar con ejercicios resueltos todas las facetas del cálculo de probabilidades, incluyendo modelos de distribuciones discretas y continuas.Por otra parte, podemos definir los métodos de inferencia estadística como el conjunto de técnicas que comienzan estudiando la forma de seleccionar una muestra lo suficientemente representativa de una población cuya información permita inferir las propiedades o características de toda la población cometiendo un error medible y acotable. A partir de la muestra, seleccionada mediante un determinado método de muestreo formal, se estiman las características poblacionales (media, total, proporción, etc.) con un error cuantificable y controlable. Las estimaciones se realizan a través de funciones matemáticas de la muestra denominadas estimadores, que se convierten en variables aleatorias al considerar la variabilidad de las muestras. Los errores se cuantifican mediante varianzas, desviaciones típicas o errores cuadráticos medios de los estimadores, que miden la precisión de los mismos.Una parte importante de este libro trata las técnicas de inferencia estadística más habituales incluyendo los modelos de probabildad, estimadores, estimación por intervalos de confianza, contrastes de hipótesis paramétricos y no paramétricos y otras herramientas esenciales en la inferencia estadística.Cada técnica se complementa con una amplia variedad de ejercicios resueltos con STATGRAPHICS que ilustran los conceptos teóricos.