Probabilidad y Estadística
OBJETIVOS: • Introducir al alumno en la comprensión de la necesidad y oportunidad de los modelos estadísticos no sólo en la ciencia sino también en la tecnología y en las distintas ramas del saber. • Adopte la terminología técnica y adquiera habilidad en el uso de este vocabulario. • Co...
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| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Learning Object |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad de Belgrano - Fascículos - Facultad de Ingeniería y Tecnología Informática
2015
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://repositorio.ub.edu.ar/handle/123456789/6033 |
| Aporte de: |
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I36-R142-123456789-6033 |
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Universidad de Belgrano |
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Repositorio Institucional - Universidad de Belgrano (UB) |
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Español |
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Informática Tecnología Matemática Probabilidad Estadística Ingeniería Ejercicios prácticos IT Technology Math probability statistics Engineering practical exercises |
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Informática Tecnología Matemática Probabilidad Estadística Ingeniería Ejercicios prácticos IT Technology Math probability statistics Engineering practical exercises Castelletti, Haydeé Probabilidad y Estadística |
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Informática Tecnología Matemática Probabilidad Estadística Ingeniería Ejercicios prácticos IT Technology Math probability statistics Engineering practical exercises |
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OBJETIVOS:
• Introducir al alumno en la comprensión de la necesidad y oportunidad de los
modelos estadísticos no sólo en la ciencia sino también en la tecnología y en las
distintas ramas del saber.
• Adopte la terminología técnica y adquiera habilidad en el uso de este
vocabulario.
• Comprender las posibilidades, ventajas y limitaciones de estos modelos, su
entendimiento como simple modelo de una realidad, como una matemática o
ciencia formal y no como la realidad misma.
• Dar la base de conocimientos para asignaturas que necesitan de la misma como
modelos y Simulación y para un posterior desarrollo personal en el área.
• Que el alumno utilice los conceptos aprendidos para el ordenamiento y posterior
tratamiento de los datos obtenidos en trabajos de investigación.
• Que el alumno sepa como generar una secuencia de valores aleatorios que
respondan a un comportamiento probabilístico dado.
• Que prediga comportamientos de un conjunto por estimación a partir del estudio
de un subconjunto.
• Que el alumno ajuste modelos matemáticos teóricos a situaciones prácticas que
presentan cierta semejanza con la idealidad.
• Que el alumno sepa 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.
• Que sepa interpretar la relación entre variables y realizar inferencias estadísticas
a partir de dichas relaciones. |
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Castelletti, Haydeé |
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