En esta semana vamos a definir el concepto de probabilidad condicional. Vamos a revisar ejemplos para entender la diferencia entre la probabilidad conjunta y la probabilidad condicional.
Recuerden que martes 15 es día feriado en la UAM
Esta semana vamos a dar una introducción a la Probabilidad Bayesiana mediante el teorema de Bayes. Veremos ejemplos de la aplicación del teorema.
Evaluación de la teoría y conceptos visto durante los primeros 4 semanas.
Esta semana vamos a definir qué es una variable aleatoria discreta y una distribución discreta. Además definiremos las medidas más comunes de centralidad.
Momentos al rededor del cero y momentos centrales de una distribución discreta así como la función generadora de momentos.
Definición de la Distribución Binomial, sus mediadas de centralidad y dispersión, momentos y función generadora de momentos, ejemplos y aplicaciones.
Definición de la Distribución Poisson, sus mediadas de centralidad y dispersión, momentos y función generadora de momentos, ejemplos y aplicaciones.
Ejemplos y aplicaciones así como la aproximación de la distribución binomial con la distribución Poisson.