EL NUEVO PROGRAMA DE INGENIERÍA EN PROCESOS INDUSTRIALES
Enviado por augusto valencia • 27 de Febrero de 2016 • Informe • 3.573 Palabras (15 Páginas) • 102 Visitas
UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA
FACULTAD DE INGENIERÍA
PROGRAMA DE INGENIERÍA EN PROCESOS INDUSTRIALES
NUCLEO EXPERIMENTAL ARMANDO MENDOZA
CAGUA, ESTADO ARAGUA
ALGEBRA BOOLEANA Y PROBABILIDAD
Guía general del Tema 4. Parte 2. Aleatoriedad. Espacio muestral y eventos. Definición de probabilidad y sus axiomas. Probabilidad empírica, subjetiva y clásica. Teoremas elementales de probabilidad. Probabilidad condicionada, diagramas de árbol y teorema de Bayes. Probabilidad conjunta y marginal. Independencia de eventos. Esperanza matemática y toma de decisiones.
¡Lo probable es lo que ocurre diariamente!. Aristóteles.
En la clase pasada analizamos los propósitos generales del investigador cuando tiene una serie de datos, y se describieron de forma general como analizar los resultados de un “experimento aleatorio”. Debe haber quedado claro que la estadística trata básicamente con la presentación e interpretación de resultados fortuitos que ocurren en un estudio planeado o en una investigación científica. Dichos datos son denominados con el término “observación (X)” el cual es cualquier registro de información, ya sea numérico o categórico.
Ahora bien, si lo que se desea es utilizar la información obtenida para realizar conclusiones generales sobre aquellos objetos que fueron estudiados, entonces esos métodos constituyen el inicio del análisis. Por ello debe recurrirse a la inferencia estadística, la cual trae como consecuencia usar los preceptos básicos de la teoría de probabilidad.
Una teoría matemática poco conocida: “La Ley de Benford”.
La Ley de Benford, llamada de esta manera en honor a quien la descubrió, un físico que trabajaba en la empresa “General Electric®”, es una de las teorías matemáticas más curiosas, en principio porque parece referirse a una especie de orden en medio de la aleatoriedad matemática pero también por su aparición en la naturaleza. Dicha ley se refiere específicamente a “cómo los humanos usamos los números en la práctica a partir de conjuntos procedentes de la naturaleza".
La ley establece que si se analiza cualquier conjunto numérico, serán mucho más frecuentes aquellos cuyo primer dígito sea un 1. Esto es así y a tal punto que de acuerdo a varios estudios, el 30% de los números comienzan con 1. A partir de allí, el porcentaje disminuye gradualmente: 17,6% para el número 2, 12,5% para el 3, hasta llegar al 9, con sólo un 4,6%.
Mediante la Ley de Benford se han estudiado y predicho terremotos, el brillo de los rayos gama (detectados por el telescopio Fermi), la rotación de los púlsares (es una clase especial de estrella variable) y 987 enfermedades infecciosas reportadas a la Organización Mundial de la Salud en el año 2007. La ley es tan curiosa que cuando un investigador australiano presentó los resultados, en un evento de geografía, algunos asistentes comenzaron a reír pensando que se trataba de una broma.
Pero si piensan que la Ley de Benford puede no ser más que una curiosidad de la matemática, están muy equivocados, ya que mediante el uso de esta ley se predijo un terremoto. El equipo estaba analizando los datos sísmicos de la región australiana y si bien en general coincidían, eran distintos a los analizados en otras zonas. Comenzaron a ver los datos con más detalles y descubrieron que se estaba produciendo en ese mismo momento un terremoto que, si lo incorporaban a los datos, resolvía todas las discrepancias. En palabas de Theodore Hill, matemático norteamericano que colaboró en la investigación: “es la primera vez que se descubre un fenómeno físico utilizando la Ley de Benford”.
Fenómenos naturales como los terremotos son prácticamente imposibles de predecir. ¿Quién se hubiera imaginado que podríamos estar ante uno de los primeros métodos de predicción con la curiosa ley matemática que simplemente establece que el número 1 es el más popular?.
Todos los días nos hacemos preguntas relacionada con probabilidad e incluso los que poco saben de matemática tienen una idea intuitiva de su definición. Ejemplo: ¿cuál es la probabilidad de que apruebe algebra booleana con 10 o más?. ¿Cuál es la probabilidad de que no llueva el fin de semana para ir a la playa?. ¿Cuál es la probabilidad de que una bombilla incandescente dure más de 1000 horas?. ¿Cuál es la probabilidad de encontrar 5, 6 o 10 productos defectuosos al analizar 100 productos de una línea de producción?.
Mediante el análisis de probabilidades se establecen las reglas para el estudio de los experimentos aleatorios o de azar, siendo estas las bases para estudiar la estadística inductiva o inferencial.
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¿Qué es un experimento aleatorio? Es un experimento que se puede repetir indefinidamente, siempre en las mismas condiciones. Para este experimento no es posible predecir el resultado que se puede obtener, aunque si se realiza un número de veces lo suficientemente grande si se puede predecir el resultado con una determinada probabilidad de realización. Finalmente, los resultados que se obtienen pertenecen a un conjunto conocido de resultados posibles. | Los estadísticos utilizan la palabra experimento para describir cualquier proceso que genere un conjunto de datos.[pic 2] |
En estadística nos interesan, en particular, las observaciones que se obtienen al repetir varias veces un experimento. En la mayoría de los casos los resultados dependerán del azar, por lo tanto, no se pueden predecir con certeza.
Aun cuando lancemos una moneda al aire repetidas veces, no podemos tener la certeza de que en un lanzamiento determinado obtendremos cara como resultado. Sin embargo, conocemos el conjunto completo de posibilidades para cada lanzamiento. Dicho conjunto se denomina espacio muestral, y se define de la siguiente manera:
El espacio muestral es el conjunto de todos los posibles resultados de un experimento aleatorio. Se denota con la letra S.
El espacio muestral:
Es fundamental del proceso de utilizar los fenómenos aleatorios.
Es un descriptor importante del resultado de un experimento aleatorio.
Da las bases para medir las probabilidades de los sucesos.
A cada resultado en un espacio muestral se le llama elemento o miembro del espacio muestral, o simplemente punto muestral. Si el espacio muestral tiene un número finito de elementos, podemos listar los miembros separados por comas y encerrarlos entre llaves.
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