FUNDAMENTOS PROBABILÍSTICOS: Secretos Estadísticos (SECRETOS ESTADISTICOS nº 1) (Spanish Edition)

En este libro se tratan temas correspondientes a PROBABILIDADES.En primer lugar, veremos la teoría de la probabilidad, la definición clásica de probabilidad, la ley empírica del azar (ley de los grandes números) y la definición experimental de probabilidad. A esto le agregamos las definiciones, axiomática y la subjetiva. Para pasar, con posterioridad, a ver la ley de las probabilidades totales, también conocida como regla de la suma, y el concepto de independencia estocástica para poder formalizar la regla del producto. Luego, pasaremos a ver qué son la probabilidad conjunta y la probabilidad condicionada y concluiremos el primer capítulo con el teorema de Bayes.En segundo lugar, trataremos el concepto de variable aleatoria, presentaremos su tipología básica, así como los elementos que la componen. Una vez definidas la función de frecuencias y la función de distribución, nos focalizaremos en los valores característicos de la variable aleatoria: medidas de posición, de variabilidad, de asimetría y de curtosis. Culminando el tema con el desarrollo de las propiedades más importantes que se aplican a la esperanza matemática y a la variancia.En tercer lugar, trataremos temas correspondientes a los momentos de Pearson, y su empleo dentro del ámbito de la materia. Plantearemos la manera en que, a partir de la expresión de las distintas variables aleatorias pueden obtenerse los distintos momentos, realizando un recorrido por los momentos naturales, centrados y estandarizados, y la relación entre los mismos. En esta misma línea, mostraremos los distintos valores característicos de las variables aleatorias expresados en momentos. Adicionalmente, introduciremos el concepto de momento mixto y señalaremos el que, a nuestro entender, resulta relevante para la materia. Completaremos el tema señalando y desarrollando la Función Generatriz de Momentos, así como las propiedades más usadas de los momentos.Por último, trataremos, de manera independiente, los temas correspondientes a distribuciones de probabilidad para variables aleatorias discretas y continuas. Analizaremos las distribuciones discretas de mayor importancia: Binomial, Poisson e Hipergeométrica; y las distribución continuas, también de mayor importancia: Normal (general y reducida), Gamma de Euler, Chi cuadrado, “F” de Snedecor y “t” de Student.De todas ellas, veremos el concepto, las características distintivas de cada una, su función generatriz de momentos, los valores característicos y, además, para algunas de ellas, cómo se obtienen a partir de su correspondiente función generatriz de momentos. Read more