integrantes: Oscar Torres Loera, Nayeli Herrera Luna, Alejandro Fernandez De Los Santos

queda pendiente la interpretación.

Realizar ejercicios del uso de variables discretas o continuas mediante la distribución de probabilidad uniforme.

- Se cargan las librerías necesarias - Se cargan los datos de estaturas mujeres - Se carga la función de densidad para estatura mujeres - Se carga funciones de variables aleatorias continuas previamente codificadas - Se presenta la gráfica de densidad - Se calcula el valor esperado de los datos - Se calcula la varianza de los datos - Se calcula la desviación estándar de los datos - Se interpreta todo el caso

Desarrollar ejercicios relacionados con variables discretas para identificar variables discretas, las funciones de probabilidad de cada variable, la función acumulada, su visualización gráfica para su correcta implementación. Se incluye en el caso, media, varianza y desviación estándar de distribuciones de variables discretas. Los casos son identificados de la literatura relacionada con variables aleatorias discretas. Se deben elaborar tres ejercicios en este caso 13 encontrados en la literatura que se encuentran en el caso 14.

El caso intenta simular la recolección de varias muestras diferentes en cantidad $n$ que permiten reflejar la función de densidad de cada una de ellas. Las muestras tienen solo una variable, la estatura de las personas mujeres en el norte una región y específicamente en la Entidad Federativa (estado) de Durango, México. Se calcula una media aritmética y una desviación estándar de los datos lo cual permite emular y simular encuestas sobre la estatura de las mujeres en Durango de varias muestras alrededor de estos dos estadísticos. El caso inicia con la carga de librerías adecuadas para el desarrollo del mismo

Se presenta el contexto de las variables aleatorias continuas presentando tabla de distribución a través de clases y la representación visual de histogramas y función de densidad Se cargan las librerías adecuadas del caso y se presenta el desarrollo del mismo.

Cargar librerías necesarias, establecer el fundamento teórico, definir fórmula del teorema de Bayes y construir e interpretar ejercicios mediante Teprema de Bayes.

De un conjunto de varios ejercicios extraídos de de la literatura de probabilidad de entre libros y sitios WEB se de termina la probabilidad condicional a partir de datos iniciales. Lo datos iniciales pueden ser la frecuencias, las probabilidad de evento A y evento B así como la probabilidad de intersección entre ambos eventos o conjunto, con ello se determina la probabilidad condicional utilizando la fórmula que se cita más adelante.

Se cargan las librerías necesarias para ejecutar funciones Generar conjuntos de datos Construir todo el espacio muestral llamado S.muestra Realizar operaciones de conjuntos Estimar probabilidades con los conjuntos. Interpretar probabilidades

xd

se usan algunos ejemplos de juegos de azar para mostrar la probabilidad de conseguir x resultado en x ocasiones en x eventos

El uso de la función permutation

uso de función factorial y de combinations

se consiguen los resultados posibles de un numero de eventos de forma detallada y precisa

Se determinan los datos, de un universo y apartir de ese universo generado de forma semi aleatoria, a traves de una semilla solo tomamos los datos que se requieren utilizar

se interpretan las medidas de dispersión a través diferentes funciones

ejemplo

caso 3 Medidas de localización. Media, mediana y moda

caso numero dos

caso 01 poblacion y muestra

x cosa