Actualmente la probabilidad se ha convertido en una disciplina fundamental para científicos, ingenieros, economistas y administradores. La probabilidad es una poderosa herramienta, pero es, ante todo, una forma de pensar. Tanto en el mundo de los negocios, como en el campo de la salud y en las ciencias sociales, entre otros, cada vez es más relevante el entendimiento de los fenómenos y situaciones de naturaleza probabilística (no determinística), y de desarrollar modelos basados en el análisis de datos para cuantificar el riesgo con el propósito de tomar mejores decisiones. Es entonces importante entender los conceptos básicos sobre los cuales se establecen los pilares de esta disciplina, los cuales permitirán más adelante convertir la probabilidad en una herramienta básica para la conceptualización y la solución de problemas reales.
Fundamentos de probabilidad y aplicaciones
Instructeurs : Mario Castillo
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Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Identificar en un experimento aleatorio el espacio muestral y los eventos de interés para calcular e interpretar probabilidades.
Identificar y representar con árboles de probabilidad eventos condicionales para calcular e interpretar probabilidades.
Identificar variables aleatorias discretas y continuas que representen los resultados de diferentes experimentos aleatorios.
Calcular e interpretar probabilidades con base en las distribuciones discretas y continuas de mayor aplicación.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Interpretar probabilidades
- Catégorie : Cuantificación del riesgo
- Catégorie : Interpretar datos
- Catégorie : Analizar experimentos aleatorios
- Catégorie : Solución de problemas
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Il y a 4 modules dans ce cours
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Bienvenidos al primer módulo de este curso, aqui trataremos conceptos básicos de probabilidad, eventos y sus propiedades, probabilidad condicional, árboles de probabilidad y técnicas de conteo. Tendrá una duración de dos semanas.
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11 vidéos4 devoirs
En este segundo módulo nos ocuparemos de estudiar variables aleatorias y distribuciones de probabilidad discretas, así como de los conceptos de valor esperado y varianza para este tipo de variables. En particular, nos ocuparemos de conocer en detalle algunas de las distribuciones discretas de mayor aplicación, tales como las distribuciones de Bernoulli, Binomial, Geométrica, Binomial Negativa y de Poisson. Este módulo también tendrá una duración de dos semanas.
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8 vidéos5 devoirs
En este módulo cubriremos variables aleatorias y distribuciones de probabilidad continuas, así como los conceptos de valor esperado y varianza para este tipo de variables. En particular, nos ocuparemos de conocer en detalle algunas de las distribuciones continuas de mayor aplicación, tales como las distribuciones Uniforme, Exponencial y Normal. Como los módulos anteriores, este módulo también tendrá una duración de 2 semanas.
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