Certificado del curso Probabilidad básica Francisco Javier Cervigon Ruckauer

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Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Módulos del curso Probabilidad básica Francisco Javier Cervigon Ruckauer

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Archivo del curso Probabilidad básica Francisco Javier Cervigon Ruckauer

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Índice del curso Probabilidad básica Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Índice del curso Probabilidad básica

Módulo 0. Introducción
- ¡Bienvenidos!
- Material complementario
- ¿Es la primera vez que estudias probabilidad?

Módulo 1. Experimentos aleatorios, espacios muestrales y sucesos.
- Operaciones con conjuntos (opcional)
- Experimentos aleatorios y espacios muestrales
- Sucesos y operaciones con sucesos
- Guión del Módulo 1.
- Material complementario
- Evaluación del módulo

Módulo 2. Probabilidad, propiedades y ejemplos.
- Definición de probabilidad, propiedades y ejemplos
- Algunos ejemplos básicos sobre cálculo de probabilidades
- Probabilidad de la unión y la intersección de sucesos
- Guión del Módulo 2.
- Material complementario
- Evaluación del módulo

Módulo 3. Sucesos independientes y probabilidad condicionada.
- Sucesos independientes
- Probabilidad condicionada
- Algunos problemas adicionales sobre urnas (opcional)
- Guión del Módulo 3
- Material complementario
- Evaluación del módulo

Módulo 4. Teorema de la probabilidad total y Teorema de Bayes.
- Teorema de la probabilidad total y Teorema de Bayes
- Problema 1 sobre teorema de la probabilidad total y Teorema de Bayes
- Problema 2 sobre teorema de la probabilidad total y Teorema de Bayes
- Guión del Módulo 4
- Material complementario
- Evaluación del módulo

Módulo 5. Variables aleatorias y distribución binomial.
- Variables aleatorias discretas y sus parámetros
- Repaso de números combinatorios (opcional)
- Distribución binomial
- Guión del Módulo 5.
- Material complementario
- Evaluación del módulo

Módulo 6. Distribuciones continuas y distribución normal.
- Distribuciones continuas
- Distribución normal
- Problema sobre la distribución normal
- Guión del Módulo 6
- Material complementario
- Evaluación del módulo
- Tabla de la distribución normal

Módulo 7. Aproximación de la distribución binomial por la normal.
- Aproximación de la distribución binomial por la normal
- Aproximación de la distribución binomial por la normal. Un ejemplo
- Guión del Módulo 7
- Material complementario
- Evaluación del módulo
- Tabla de la distribución normal

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Guión del Módulo 7. Material complementario. Tabla de la distribución normal. Módulo 7. Aproximación de la distribución binomial por la normal.

Módulo 7. Aproximación de la distribución binomial por la normal

Guión del Módulo 7

En este documento encontrarás un recorrido por todos los elementos de este módulo.

Descargar documento: guionprobmodulo7.pdf

Material complementario

En este documento encontrarás incluidos algunos vídeos correspondientes a lo tratado en este módulo:
Pulsa aquí.

Tabla de la distribución normal

Pulsa aquí para visualizar en una nueva ventana la tabla de la distribución normal tipificada.

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Aproximación de la distribución binomial por la normal. Un ejemplo Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Aproximación de la distribución binomial por la normal. Un ejemplo

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Módulo 7. Aproximación de la distribución binomial por la normal. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Módulo 7. Aproximación de la distribución binomial por la normal.

Presentamos las condiciones que se exigen para que sea aceptable la aproximación de una distribución binomial por una normal con los mismos parámetros, y vemos algún ejemplo de aplicación.

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Guión del Módulo 6. Material complementario. Tabla de la distribución normal. Módulo 6. Distribuciones continuas y distribución normal.

Módulo 6. Distribuciones continuas y distribución normal.

Guión del Módulo 6

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Material complementario

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Tabla de la distribución normal

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Problema sobre la distribución normal. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Problema sobre la distribución normal

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Distribución normal. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Distribución normal

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Módulo 6. Distribuciones continuas y distribución normal. Distribuciones continuas. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Módulo 6. Distribuciones continuas y distribución normal.

Tras introducir el concepto de distribución continua, presentamos la distribución normal, que es un ejemplo de éstas.

Distribuciones continuas

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Guión del Módulo 5. Material complementario. Módulo 5. Variables aleatorias y distribución binomial. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Módulo 5. Variables aleatorias y distribución binomial.

Guión del Módulo 5.

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Material complementario

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Distribución binomial Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Distribución binomial

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Repaso de números combinatorios (opcional). Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Repaso de números combinatorios (opcional)

Este contenido corresponde a conocimientos previos sobre números combinatorios que ya deberías conocer. Si no es así, visualiza esta vídeo.

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Módulo 5. Variables aleatorias y distribución binomial. Variables aleatorias discretas y sus parámetros, Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Módulo 5. Variables aleatorias y distribución binomial.

Introduciremos el concepto de variable aleatoria, función de probabilidad asociada y parámetros de esta. Después presentamos la distribución binomial, obteniendo expresiones para los parámetros asociados.

Variables aleatorias discretas y sus parámetros

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Guión del Módulo 4. Material complementario. Módulo 4. Teorema de la probabilidad total y Teorema de Bayes. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Módulo 4. Teorema de la probabilidad total y Teorema de Bayes.

Guión del Módulo 4

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Material complementario

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Problema 2 sobre teorema de la probabilidad total y Teorema de Bayes. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Problema 2 sobre teorema de la probabilidad total y Teorema de Bayes

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Problema 1 sobre teorema de la probabilidad total y Teorema de Bayes. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Problema 1 sobre teorema de la probabilidad total y Teorema de Bayes

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Módulo 4. Teorema de la probabilidad total y Teorema de Bayes. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Módulo 4. Teorema de la probabilidad total y Teorema de Bayes.

Tras deducir el Teorema de la probabilidad total y el Teorema de Bayes, partiendo de una partición del espacio, incluimos ejemplos de aplicación.

Teorema de la probabilidad total y Teorema de Bayes

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Algunos problemas adicionales sobre urnas (opcional). Guión del Módulo 3. Material complementario. Módulo 3. Sucesos independientes y probabilidad condicionada. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Módulo 3. Sucesos independientes y probabilidad condicionada.

Algunos problemas adicionales sobre urnas (opcional)

Puedes visualizar los siguientes vídeos, si lo deseas, para consolidar los contenidos presentados en este módulo. Pulsa encima del título del vídeo:

1. Problema de urnas con reemplazamiento.

2. Probema de urnas sin reemplazamiento.

Guión del Módulo 3

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Material complementario

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Probabilidad condicionada. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Probabilidad condicionada

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Módulo 3. Sucesos independientes y probabilidad condicionada. Sucesos independientes. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Módulo 3. Sucesos independientes y probabilidad condicionada.

Introducimos los conceptos de sucesos independientes y probabilidad condicionada

Sucesos independientes

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Guión del Módulo 2. Material complementario. Módulo 2. Probabilidad, propiedades y ejemplos. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Módulo 2. Probabilidad, propiedades y ejemplos.

Guión del Módulo 2.

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Material complementario

En este documento encontrarás incluidos algunos vídeos correspondientes a lo tratado en este módulo:

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Probabilidad de la unión y la intersección de sucesos.

Probabilidad de la unión y la intersección de sucesos

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Algunos ejemplos básicos sobre cálculo de probabilidades. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Algunos ejemplos básicos sobre cálculo de probabilidades

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Módulo 2. Probabilidad, propiedades y ejemplos. Definición de probabilidad, propiedades y ejemplos.

Módulo 2. Probabilidad, propiedades y ejemplos.

En este apartado introducimos el concepto de probabilidad, deduciendo algunas propiedades básicas y presentando algunos ejemplos.

Definición de probabilidad, propiedades y ejemplos

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Guión del Módulo 1 y Material complementario. Experimentos aleatorios, espacios muestrales y sucesos. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Guión del Módulo 1 y Material complementario. Experimentos aleatorios, espacios muestrales y sucesos.

Guión del Módulo 1.

En este documento encontrarás un recorrido por todos los elementos de este módulo.

Descargar documento: guionprobmodulo1.pdf

Material complementario

En este documento encontrarás incluidos vídeos adicionales sobre probabilidad, simplemente tendrás que buscar el contenido deseado.

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Sucesos y operaciones con sucesos. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Sucesos y operaciones con sucesos

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Experimentos aleatorios y espacios muestrales. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Experimentos aleatorios y espacios muestrales

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Módulo 1. Experimentos aleatorios, espacios muestrales y sucesos. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Módulo 1. Experimentos aleatorios, espacios muestrales y sucesos.

Presentamos los conceptos básicos de probabilidad como son experimento aleatorio, espacio muestral asociada y suceso, haciendo hincapié en las operaciones con sucesos.

Operaciones con conjuntos

Este contenido corresponde a conocimientos previos sobre conjuntos.

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Módulo 0. Introducción. Material complementario. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Módulo 0. Introducción

Material complementario

Para repasar cualquier contenido previo e incluso visualizar material complementario al presentado en este curso, accede a http://www.lasmatematicas.es y a http://www.mpdf.es

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Descripción del curso Probabilidad básica. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Descripción del curso Probabilidad básica

En muchos temarios de matemáticas de educación secundaria, la probabilidad se deja para el último momento, por lo que incluso llega a no impartirse, o se presentan varios problemas tipos sin dar la fundamentación teórica. El objetivo en el presente curso es presentar las nociones básicas de probabilidad, sin dejar de lado una base teórica adecuada.
La probabilidad moderna surge con el objetivo mejorar la estrategia en los juegos de azar. Sin embargo, en la actualidad esta disciplina tiene múltiples aplicaciones, aparece en ciencias, ingeniería y muchas otras materias. Además, está estrechamente ligada con la Estadística. El objetivo en el presente curso es presentar unos contenidos de probabilidad a nivel de educación secundaria. Tras introducir los conceptos básicos de experimento aleatorio y probabilidad asociada, se tratarán los sucesos independientes y la probabilidad condicionada, introduciendo el Teorema de la probabilidad total y el Teorema de Bayes. Después definiremos el concepto de variable aleatorio, junto con la función de probabilidad asociada y parámetros. Estudiaremos la distribución binomial, y tras presentar las distribuciones continuas, introduciremos la distribución normal y cómo esta, bajo ciertas condiciones, puede aproximar a la distribución binomial.
Este curso requiere conocimientos previos sobre operaciones con conjuntos (aunque se incluye un vídeo para repasarlos), operaciones con fracciones y cálculo de integrales definidas de polinomios. Se contará con abundante material complementario para poder repasarlos.

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