PPT-Probabilidad

Condicional y Bayes Ing Raúl Alvarez Guale MPC Población Sean A y B dos eventos y PB Entonces Donde la se denota como la probabilidad condicional de A dado B   Ejemplo 1 Probabilidad Condicional. Supongamos que lanzamos un dado sobre la mesa. Lanzamiento de un dado. ¿Cuántos resultados podemos obtener al lanzar un dado?. Los posibles resultados son los siguientes (cara superior del dado):. Lanzamiento de un dado. o conjuntas. Si disponemos de dos variables aleatorias podemos . definir distribuciones bidimensionales de forma . semejante al caso unidimensional. Para el . caso. . discreto. tendremos. : . Con:. 2. Variable Aleatoria (v.a.). Variable Aleatoria: Una regla que asocia un número a cada resultado del espacio muestra.. 3. Variable Aleatoria. Ejemplo.. Notación: . X. = Variable Aleatoria. . x. = Sus valores.. o conjuntas. Si disponemos de dos variables aleatorias podemos . definir distribuciones bidimensionales de forma . semejante al caso unidimensional. Para el . caso. . discreto. tendremos. : . Con:. 5° SEC. Probabilidad. ¿De cuál de las siguientes bolsas es más probable sacar la bola roja?. Por tanto, es más probable sacar una bola roja de la bolsa I. http://www.youtube.com/watch?v=_mbO-ndr740. 2016-1. Teoría de la probabilidad. Capítulo VI. Introducción y Enfoques. . Reglas. . Tipos de probabilidades. . Diagramas. . Teorema de . Bayes. . Principios de conteo. . Permutaciones y combinaciones. Ing. Raúl Alvarez Guale. Probabilidad de un evento. La . probabilidad . de un evento . A . es la suma de los pesos de todos los puntos . muestrales. en . A. . Por lo tanto,. 0 ≤ . P. (. A. ) ≤ 1, . Ing. Raúl Alvarez Guale, MPC. Probabilidad. . Condicional. La probabilidad de que ocurra un evento . B . cuando se sabe que ya . ocurrió algún evento . A . se llama . probabilidad condicional . y se denota con . de . redes. . aleatorias. Grafo. . aleatorio. : . es. un . grafo. . obtenido. . muestreando. un . conjunto. . dado. (. ensamble. , . familia. ) de . grafos. . Adaptado de . Peter . Dodds. Applications . Especialización en Estadística. PRESENTACIÓN. Objetivo. Metodología. Evaluación. INTRODUCCIÓN. BASE CONCEPTUAL. Proceso de Investigación….. BASE CONCEPTUAL. Definición. del . problema. : . Catedrático en Estadística. Introducción. Por ejemplo, experimentos aleatorios cotidianos son el lanzamiento de una moneda, el lanzamiento de un dado, extracción de una carta de un mazo de naipes, el estado del clima (lluvia) y la lotería.. . configuracional. y . modelos. . generativos. Redes ER vs Redes Reales.  . coef. . clustering.  .  . distribucion. de . grado.  . diametro. Redes. . Aleatorias. con . distribución. de . grado.