Probabilidad y Estadística

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OBJETIVOS Que el alumno: Comprenda la importancia de la estadística y de la probabilidad como disciplinas científicas y de aplicación a las herramientas informáticas. Adopte la terminología técnica y adquiera habilidad en el uso de este vocabulario. Utilice los conceptos aprendidos para el or...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Facultad de Ingeniería y Tecnología Informática
Formato: Learning Object
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Belgrano - Programas de las Materias - Carrera de Ingeniería en Informática 2015
Materias:
Probabilidad y Estadística
Probability and statistics
engineering
Ingeniería
Ingeniería en Informática
Computer engineering
Acceso en línea:http://repositorio.ub.edu.ar/handle/123456789/5546
Aporte de:
Repositorio Institucional - Universidad de Belgrano (UB) de Universidad de Belgrano
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description OBJETIVOS Que el alumno: Comprenda la importancia de la estadística y de la probabilidad como disciplinas científicas y de aplicación a las herramientas informáticas. Adopte la terminología técnica y adquiera habilidad en el uso de este vocabulario. Utilice los conceptos aprendidos para el ordenamiento y posterior tratamiento de los datos obtenidos en trabajos de investigación. Conocer y manejar con facilidad los conceptos básicos de la Teoría de Probabilidad. Manejar el concepto de distribución de una variable aleatoria en forma general, y los parámetros que caracterizan dicha distribución. Saber como generar una secuencia de valores aleatorios que respondan a un comportamiento probabilístico dado. Prediga comportamientos de un conjunto por estimación a partir del estudio de un subconjunto. Ajuste modelos matemáticos teóricos a situaciones prácticas que presentan cierta semejanza con la idealidad. Saber simular por el computador los distintos casos. Distinguir entre distintos modelos de distribución de variables aleatorias clásicas. Estudiar el comportamiento de dichas distribuciones en el límite. conocer el concepto de estimador y sus propiedades, como así también métodos para definir los estimadores. Saber construir intervalos de confianza para los parámetros poblacionales. Saber diseñar experimentos válidos. Obtener conclusiones confiables a partir de los datos obtenidos
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