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    DOCENTE DE LA MATERIA

    Docente: PROF OLISIL AIDA LUGO DE ALLIEGRO (12089476_@iutepi.edu) 

     Número de Teléfono: 0424-5825351 

    WhatsApp: (+58) 0424-5825351 

    Correo: olisillugo73@gmail.com


  • TEORÍA DE PROBABILIDADES VARIABLE ALEATORIA DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDADES DISTRIBUCIÓN DE MUESTREO ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS PRUEBA DE HIPÓTESIS

    Definiciones básicas: Experimento, experimento aleatorio, evento o suceso, espacio muestral, puntos muestrales, probabilidad. Tipos de eventos: eventos para la adición y eventos para la multiplicación, muestreo con reemplazo y sin reemplazo Definición de variable aleatoria, tipos de variables aleatorias, función de probabilidad, función de distribución, función densidad, esperanza matemática, desviación típica, varianza para variables aleatorias discretas y continuas Distribución de Bernoulli, distribución binomial, distribución normal y distribución de poisson. Valor esperado, desviación típica y varianza aplicada a cada distribución Distribución chi cuadrado, distribución t-student, distribución F de Fischer Definición de estimación, tipos de estimación, definición de estimación de parámetros, estimación puntual y por intervalos, intervalos de confianza para la media y proporción Definición de hipótesis, tipos de hipótesis, definición de prueba de hipótesis, hipótesis nula y estadística, errores tipo I y II, nivel de significación, prueba estadística, pruebas estadísticas que involucran medias y varianza

  • VARIABLE ALEATORIA

    Estudio de variables aleatorias discretas y continuas, funciones de distribución, función de probabilidad y función de densidad. Incluye cálculo de esperanza matemática, varianza y desviación típica para variables aleatorias discretas y continuas.

  • DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDADES

    Análisis de distribuciones discretas (Bernoulli, Binomial, Poisson) y continua (Normal). Para cada distribución se estudian sus características, fórmulas, parámetros, valor esperado, varianza y desviación típica, con aplicaciones prácticas.

  • DISTRIBUCIÓN DE MUESTREO

    Distribuciones de muestreo incluyendo chi cuadrado, t de Student y F de Fisher. Teoría de pequeña muestra, grados de libertad, y aplicaciones de estos estadísticos en análisis comparativos de varianzas y medias.

    • ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS

      Estimación puntual y por intervalos de parámetros poblacionales. Cálculo de intervalos de confianza para la media y proporción usando distribuciones normales y t-Student, con interpretación de resultados.

      • PRUEBA DE HIPÓTESIS

        Procedimientos de contraste de hipótesis incluyendo hipótesis nula y alternativa, errores tipo I y II, nivel de significación. Pruebas de una y dos colas con aplicación de estadísticos Z, t y F, con interpretación de áreas críticas y decisiones.