Title | Daniela Caballero 62011 716 laboratorio 6 |
---|---|
Author | Monserratt Caballero |
Course | Historia |
Institution | Universidad Nacional Autónoma de Honduras |
Pages | 2 |
File Size | 100.9 KB |
File Type | |
Total Downloads | 41 |
Total Views | 139 |
Download Daniela Caballero 62011 716 laboratorio 6 PDF
Catedrático: Lic. Obed Martínez
Asignatura: Laboratorio programado
Alumno: Daniela Monserratt Caballero Chinchilla
Número de cuenta: 62011716
Sección: 82
Probabilidades en estadística Para obtener la probabilidad de un suceso, generalmente se determina la frecuencia con la que ocurre (en experimentos aleatorios bajo condiciones estables), y se procede a realizar cálculos teóricos. El origen de la probabilidad reside en la necesidad del ser humano de anticiparse a los hechos, y de predecir en cierta medida el futuro. Así, en su empeño por percibir patrones y conexiones en la realidad, se enfrentó constantemente al azar, o sea, a lo que carece de orden. La probabilidad se halla continuamente a nuestro alrededor. Los ejemplos más obvios de ella tienen que ver con juegos de azar: los dados, por ejemplo. Es posible determinar la frecuencia de aparición de cada cara, a partir de una serie continua de lanzamientos del dado. O también puede hacerse con la lotería, aunque ello exige cálculos tan enormes que, virtualmente, los hace imposibles de predecir.
Regresión lineal El modelo de pronóstico de regresión lineal permite hallar el valor esperado de una variable aleatoria a cuando b toma un valor específico. La aplicación de este método implica un supuesto de linealidad cuando la demanda presenta un comportamiento creciente o decreciente, por tal razón, se hace indispensable que previo a la selección de este método exista un análisis de regresión que determine la intensidad de las relaciones entre las variables que componen el modelo. Puedes calcular series de tiempo y relaciones causales. En el primer caso, ubicas la demanda histórica de tu bien o servicio para que cambie en función del tiempo. El segundo caso es cuando la variable que pronosticas cambia en función de otra (variable causal)....