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(LN) U2 Bioestadistica

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on 14 March 2017

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DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
UNIDAD II
BIBLIOGRAFÍA
Levin, R. I., & Rubín, D. S. (2004). Estadistica para Administradores. MÉXICO: Prentice Hall.
Montgomery, D. C. (1996). Probabilidad y estadística para ingeniería y administración. Continental.
Walpole, R. E., & Myers, R. H. (2007). Probabilidad y Estadística. México: Pearson.
Cantú Martínez, P. C., & Gómez Guzmán, L. G. (2003). EL Valor de la Estadística para la Salud Publica. Medigraphic, Salud Pública y Nutrición.
Feinstein AR. (1998). P-values and confidence intervals: two sides of the same unsatisfactory. J Clin Epidemiol.
Fleiss, J. (1986). Confidence intervals vs. significance tests: quantitative interpretation. Am J Public Health , 355-360.
Monterrey, P., & Gómez-Restrepo, C. (2007). Aplicación de las pruebas de hipótesis en la investigación de salud. Universitarias Médicas.
Sokal, R. R., & Rohlf, F. J. (2002). Introducción a la Bioestadística. España: Reverté, S.A.
Thompson, WD. (1987). Statistical criteria in the interpretation of epidemiologic data. Am J Public Health, 191-4.
CLASIFICACIÓN DE LA PROBABILIDAD
BIOESTADÍSTICA
DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
COMBINACIÓN Y PERMUTACIÓN
Una distribución de
probabilidad de variable aleatoria discreta
utilizada ampliamente es la distribución binomial.
PROBABILIDAD
Determinísticos:
son aquellos que
podemos predecir su resultado con absoluta precisión
aún antes de ser realizados.
TIPOS DE EVENTOS
Una distribución de probabilidad de variable aleatoria continua. Para definir una distribución normal de probabilidad necesitamos definir sólo dos parámetros:
la media (μ)
y la
desviación estándar (σ).
Existe una tabla de distribución de probabilidad normal estándar,
está organizada en términos de unidades estándar,
o
valores de z.
El término probabilidad ha alcanzado un amplio uso en la vida diaria para
cuantificar el grado de confianza en un evento de interés.
En general, la probabilidad
es la posibilidad de que algo pase.
Las probabilidades se expresan como fracciones
(1/6, 1/2, 8/9)
o como decimales
(0.167, 0.500, 0.889)
que están entre cero y uno.
FENÓMENOS
ESPACIO MUESTRAL
El planteamiento clásico:
define la
probabilidad de que un evento ocurra.
Independiente:
Se dice que son estadísticamente independientes, a aquellos en donde la presentación de
uno no tiene efecto sobre la probabilidad de presentación de cualquier otro.
Dependientes:
La dependencia estadística existe cuando la probabilidad de
que se

presente algún evento depende o se ve afectada por la presentación de algún otro.
Permutaciones:
se utiliza cuando nos interesamos en un espacio muestral que contiene como elementos a

todas las posibles ordenaciones o arreglos de un grupo de objetos.
Aleatorios:
Son aquellos que
no podemos determinar su resultado
aunque los repitamos
miles o millones de veces.
En la teoría de probabilidad, la actividad que origina
uno de dos o más eventos se conoce como experimento.
Al conjunto de
todos los resultados posibles de un experimento se le llama espacio muestral del experimento.
Se dice que los eventos son mutuamente excluyentes si uno y sólo uno de ellos puede tener lugar a un tiempo.
El planteamiento de frecuencia relativa:
Este método utiliza la
frecuencia relativa de las presentaciones pasadas
de un evento como probabilidad.
El planteamiento subjetivo:
Las probabilidades subjetivas están basadas en las
creencias de las personas que efectúan la estimación
de probabilidad.
Describe datos discretos, no continuos,
que son resultado de un
experimento
conocido como
proceso de Bernoulli.
DISTRIBUCIÓN NORMAL
Combinaciones:

se emplea cuando nos interesamos en el

número de formas de seleccionar "r" objetos de "n" sin importar el orden.
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
UNIDAD II
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