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- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Teoria_de_Probabilidad/Libro%3A_Probabilidad_Introductoria_(Grinstead_y_Snell)/03%3A_Combinatoria/3.R%3A_Referenciasde Montmort, Ensayo d'Analyse sur des Jeux de Hazard, 2d ed. (París: Quillau, 1713). David, Juegos, dioses y juegos de azar (Londres: Griffin, 1962), p. von Mises, “Über Aufteilungs- und Besetzungs-Wa...de Montmort, Ensayo d'Analyse sur des Jeux de Hazard, 2d ed. (París: Quillau, 1713). David, Juegos, dioses y juegos de azar (Londres: Griffin, 1962), p. von Mises, “Über Aufteilungs- und Besetzungs-Wahrscheinlichkeiten”, Revue de la Faculté des Sciences de l'Université d'Istanbul, N. de Moivre, La doctrina de las posibilidades, 3a ed. (Londres: Millar, 1756). 1, 3a ed. (Nueva York: John Wiley and Sons, 1968), p. Diaconis, “Siguiendo la cola de milano barajada a su guarida”, vol.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Teoria_de_Probabilidad/Libro%3A_Probabilidad_Introductoria_(Grinstead_y_Snell)/11%3A_Cadenas_MarkovLa teoría moderna de la probabilidad estudia procesos de azar para los cuales el conocimiento de resultados previos influye en las predicciones para experimentos futuros. En principio, cuando observam...La teoría moderna de la probabilidad estudia procesos de azar para los cuales el conocimiento de resultados previos influye en las predicciones para experimentos futuros. En principio, cuando observamos una secuencia de experimentos de azar, todos los resultados pasados podrían influir en nuestras predicciones para el siguiente experimento. En un proceso de Markov, el resultado de un experimento determinado puede afectar el resultado del siguiente experimento. Este tipo de proceso se llama caden
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Teoria_de_Probabilidad/Libro%3A_Probabilidad_Introductoria_(Grinstead_y_Snell)/01%3A_Distribuciones_de_Probabilidad_Discretas/1.R%3A_ReferenciasPara una discusión detallada de los números aleatorios, véase D. McCracken, “El método de Montecarlo”, vol. 192 (mayo de 1955), p. 1, 3a ed. (Nueva York: John Wiley & Sons, 1968), p. McKean, “Decision...Para una discusión detallada de los números aleatorios, véase D. McCracken, “El método de Montecarlo”, vol. 192 (mayo de 1955), p. 1, 3a ed. (Nueva York: John Wiley & Sons, 1968), p. McKean, “Decisiones, decisiones”, junio de 1985, págs. Este artículo popular informa sobre la obra de Tverksy et. en (Cambridge: Cambridge University Press, 1982). ↩ Ore, “Pascal y la invención de la teoría de la probabilidad”, vol. 3 (mayo de 1979), p. vos Savant,, 3 de marzo de 1996, p.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Teoria_de_Probabilidad/Libro%3A_Probabilidad_Introductoria_(Grinstead_y_Snell)/02%3A_Densidades_de_probabilidad_continuas/2.02%3A_Funciones_de_Densidad_ContinuaEn la sección anterior hemos visto cómo simular experimentos con todo un continuo de posibles resultados y hemos adquirido cierta experiencia al pensar en tales experimentos. Ahora pasamos al problema...En la sección anterior hemos visto cómo simular experimentos con todo un continuo de posibles resultados y hemos adquirido cierta experiencia al pensar en tales experimentos. Ahora pasamos al problema general de asignar probabilidades a los resultados y eventos en tales experimentos.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Teoria_de_Probabilidad/Libro%3A_Probabilidad_Introductoria_(Grinstead_y_Snell)/02%3A_Densidades_de_probabilidad_continuas/2.R%3A_ReferenciasBuffon, en “Essai d'Arithm'etique Moral”, Oeuvres compl`etes de Buffon avec Suplementos, tomo iv, ed. Wichura, “Afilando la aguja de Buffon”, The American Statistician, vol. Jaynes, “El problema bien ...Buffon, en “Essai d'Arithm'etique Moral”, Oeuvres compl`etes de Buffon avec Suplementos, tomo iv, ed. Wichura, “Afilando la aguja de Buffon”, The American Statistician, vol. Jaynes, “El problema bien planteado”, en Papers on Probability, Statistics and Statistical Physics, R. Buffon, Histoire Naturelle, Generali et Particular avec le Descripti'on du Cabinet du Roy, 44 vols. (París: L'Imprimerie Royale, 1749—1803) Buffon, “Essai d'Arithm'etique Moral”, p.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Teoria_de_Probabilidad/Libro%3A_Probabilidad_Introductoria_(Grinstead_y_Snell)/00%3A_Materia_Frontal
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Teoria_de_Probabilidad/Libro%3A_Probabilidad_Introductoria_(Grinstead_y_Snell)/10%3A_Generando_funciones/10.03%3A_Funciones_generadoras_para_densidades_continuasAhora para completar la prueba del Teorema del Límite Central, debemos demostrar que sig∗n(t)→et2/2, entonces bajo nuestras hipótesis las funcionesF∗n(x) de distribución del\(S_n^*...Ahora para completar la prueba del Teorema del Límite Central, debemos demostrar que sig∗n(t)→et2/2, entonces bajo nuestras hipótesis las funcionesF∗n(x) de distribución delS∗n deben converger a la funciónF∗N(x) de distribución de la variable normalN; es decir, esoF∗n(a)=P(S∗n≤a)→1√2π∫a−∞e−x2/2dx , y además, que las funcionesf∗n(x) de densidad delS∗n deben converger a la función de densidad p…
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Teoria_de_Probabilidad/Libro%3A_Probabilidad_Introductoria_(Grinstead_y_Snell)/zz%3A_Volver_Materia
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Teoria_de_Probabilidad/Libro%3A_Probabilidad_Introductoria_(Grinstead_y_Snell)/03%3A_CombinatoriaMiniaturas: El triángulo de Pascal contiene los valores de la expansión binomial donde cada número es la suma de los dos números directamente encima de él. (Dominio público; Hersfold vía Wikipedia)
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Teoria_de_Probabilidad/Libro%3A_Probabilidad_Introductoria_(Grinstead_y_Snell)/04%3A_Probabilidad_condicional/4.02%3A_Probabilidad_Condicional_ContinuaHemos visto que la probabilidad de que aparezcan cabezas la próxima vez esj+1n+2 . Mostrar que esto es lo mismo que la probabilidad de que la siguiente bola sea negra para el modelo...Hemos visto que la probabilidad de que aparezcan cabezas la próxima vez esj+1n+2 . Mostrar que esto es lo mismo que la probabilidad de que la siguiente bola sea negra para el modelo de urna Polya del Ejercicio 4.1.20 Usa este resultado para explicar por qué, en el modelo de urna Polya, la proporción de bolas negras no tiende a 0 o 1 como una podría esperar sino más bien a una distribución uniforme en el intervalo[0,1].
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Teoria_de_Probabilidad/Libro%3A_Probabilidad_Introductoria_(Grinstead_y_Snell)/10%3A_Generando_funciones/10.01%3A_Generaci%C3%B3n_de_funciones_para_distribuciones_discretasHasta el momento hemos considerado en detalle sólo los dos atributos más importantes de una variable aleatoria, a saber, la media y la varianza. Hemos visto cómo estos atributos entran en los teoremas...Hasta el momento hemos considerado en detalle sólo los dos atributos más importantes de una variable aleatoria, a saber, la media y la varianza. Hemos visto cómo estos atributos entran en los teoremas de límite fundamental de probabilidad, así como en todo tipo de cálculos prácticos.