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Para Que Sirve La Probabilidad En La Arquitectura?

Para Que Sirve La Probabilidad En La Arquitectura
Para qué sirve la estadística en la arquitectura La estadística a partir de recoger, organizar, resumir y analizar datos, te permite referenciar y establecer registros que, manejados de manera adecuada, ayudan a la toma de decisiones razonables y a la selección de los sistemas más apropiados según sea la complejidad de la obra, obteniendo así un mejor control de

¿Qué es y para qué sirve la probabilidad y estadística?

La Probabilidad y la Estadística son base para realizar estudios donde no hay certeza en los datos, como aquellos que se enmarcan en el campo de la Investigación de Operaciones, en los cuales se requiere utilizar técnicas estadísticas o trabajar con modelos probabilísticos, como los relacionados con líneas de espera y

¿Cómo se aplica la probabilidad y estadística en la ingeniería?

Aplicaciones de la estadística en la Ingeniería La estadística se aplica en varios ámbitos desde la antigüedad para tener control sobre las cosas, en la salud, la economía, las ciencias sociales y por supuesto en la ingeniería. Existen muchas herramientas estadísticas para trabajar con los datos de alguna muestra, con el fin de analizar los resultados y tomar decisiones en base a ello.

En el ámbito de la ingeniería se aplica para control de calidad, mejoras en procesos, pronósticos, control del personal, seguridad industrial, entre otros muchos usos. A pesar de ser una ciencia exacta, también se pueden cometer errores (Outliers) por lo que es importante saber aplicar las técnicas y herramientas.

Palabras clave : Estadística, aplicar, análisis, herramientas, inferir.

  • La estadística es una ciencia que ayuda a recopilar y analizar datos para su posterior interpretación con un fin en específico, esta puede utilizarse para diferentes objetivos en diferentes ramas.
  • En el presente trabajo, se desarrolla el tema de la estadística aplicada en la ingeniería, tocando subtemas de estadística que son fundamentales para los procesos y que son los que más se usan en el sector industrial, así como ejemplos de cómo estos se utilizan desde la antigüedad hasta la actualidad.
  • El marco teórico se basa en diversas fuentes como libros, revista, bases de datos y páginas web de las que anteriormente se evaluó su fiabilidad.
  • Objetivo
  • Investigar las aplicaciones más comunes de la estadística en la ingeniería, principalmente, en la industria, para verla desde el punto de vista práctico, es decir, en donde pueden usarse las herramientas y tecinas estadísticas para lograr alguna optimización, mejora o control.
  • 1. Estadística

La estadística estudia los métodos científicos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, permite obtener conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en el análisis previo. La estadística es, por tanto, la ciencia que recoge, clasifica y analiza la información que se presenta habitualmente mediante datos agregados que permiten que las observaciones puedan cuantificarse, medirse, estimarse y compararse utilizando medidas de tendencia central, medidas de distribución, métodos gráficos, etc.H.G.

  • Wells (1954) señala que “Llegará un día en el que el razonamiento estadístico será tan necesario para el ciudadano como ahora lo es la habilidad de leer y escribir”.
  • La estadística ha emergido como una disciplina indispensable en la actualidad, sirve para orientar las iniciativas y lograr mejores resultados, que son factores indispensables para alcanzar los objetivos que se planteen.

El papel de la Estadística en la Ciencia y la Ingeniería hoy en día es crucial, fundamentalmente porque al analizar datos recopilados en experimentos de cualquier tipo, se observa en la mayoría de las ocasiones que dichos datos están sujetos a algún tipo de incertidumbre.

El investigador o el profesional, debe tomar decisiones respecto de su objeto de análisis basándose en esos datos, para lo cual debe dotarse de herramientas adecuadas. La estadística descriptiva resume la información contenida en los datos recogidos y la estadística inferencial demuestra asociaciones y permite hacer comparaciones entre características observadas.1.1 Antecedentes La palabra estadística se origina en las técnicas de recolección, organización, conservación, y tratamiento de los datos propios de un estado, con que los antiguos gobernantes controlaban sus súbditos y dominios económicos.

Estas técnicas evolucionaron a la par con el desarrollo de las matemáticas, utilizando sus herramientas en el proceso del análisis e interpretación de la información.

  1. Para mediados del siglo XVII en Europa, los juegos de azar eran frecuentes, De Mèré, un apostador consultó al famoso matemático y filósofo Blaise Pascal para que le revelara las leyes que controlan el juego de los dados, el cual, interesado en el tema, y junto a Pierre de Fermat dieron origen a la teoría de la probabilidad, la cual se ha venido desarrollando y constituyéndose como la base primordial de la estadística.
  2. Actualmente se reconoce la importancia de la estadística aplicada en el desarrollo de investigaciones en diversos campos; cada vez son más los profesionales de diferentes disciplinas que requieren de métodos estadísticos como muestreo, simulación, diseño de experimentos, modelación estadística e inferencial, para llevar a cabo análisis de datos e interpretación.
  3. 1.2 Análisis

El avance tecnológico en la informática ha contribuido enormemente al desarrollo de la estadística, sobre todo en la manipulación de la información. La estadística, entonces, dejó de ser una técnica exclusiva de los científicos, para convertirse en una herramienta imprescindible de todas las ciencias.

  • Ezcurra es de la opinión de que “En la medida en la que torture el tiempo suficiente a sus datos, ellos dirán lo que usted desea escuchar”.
  • En la probabilidad, se considera un experimento antes de que se realice, en estadística, tenemos que inferir cosas sobre los valores de los parámetros a partir de los resultados observados de un experimento ya realizado, por lo que ambas se complementan.
  • Todo problema se reduce, en algún momento, a la verificación de un enunciado a través de la puesta a prueba de una hipótesis que puede ser rechazada con cierto riesgo de equivocación o aceptada provisoriamente.
  • 1.3 Aplicación

Desde el enfoque empresarial e industrial, la estadística es una de las herramientas más usadas, por ejemplo: En una empresa se sospecha que hay franjas horarias donde los accidentes laborales son más frecuentes. Para estudiar este fenómeno, contabilizan los accidentes laborales que sufren los trabajadores según franjas horarias, durante un año.

  1. Con esa información, los responsables de seguridad de la empresa deben decidir si hay franjas horarias donde los accidentes son más probables o si, por el contrario, éstos ocurren absolutamente al azar, utilizando herramientas y métodos estadísticos, parametrizando y luego interpretando el resultado no solo en números, sino también en la realidad.
  2. El ejemplo anterior muestra cómo se puede aplicar la estadística en diferentes ámbitos, no solo en lo productivo o de calidad.
  3. Otros ejemplos de lo que se puede calcular y medir con la estadística en la industria y la razón para hacerlo son:
  • Ensambles por minuto de un obrero promedio: Para tener un control y ver en qué se puede mejorar para reducir tiempos.
  • Edad de operarios: Para saber que operarios ya podrían retirarse y considerar la necesidad de contratar nuevo personal.
  • Número promedio de hijos de los trabajadores: Datos como estos son necesario a la hora de asegurarlos o para ciertas prestaciones.
  • Experiencia laboral o escolaridad de los empleados.
  • Gastos en mantenimiento por mes: Para ver si puede haber un ahorro.
  • Inasistencias al trabajo y causas: Para buscar bajar la tasa de inasistencias.
  • Consumo de un recurso durante la fabricación de un lote: Para control y buscar mejoras o disminución de desperdicio.

2. Parametrización Parametrizar es declarar parámetros, en estadística cuantitativos, para trabajar con cualquier sistema. Para diseñar un modelo matemático en estadística inferencial, podemos organizar las operaciones en cinco pasos:

  1. Declaración de objetivos.
  2. Diseño, modelado y parametrización.
  3. Análisis.
  4. Mejora del diseño.
  5. Descripción del diseño.

Luego de modelar entra en juego la estadística, ya que se comienzan a diseñar parámetros, constantes o variables, haciéndose así la parametrización. Para cualquier valor dado en el diseño de parámetros, estos representaran un objeto, que al aplicarle herramientas y procesos estadísticos se ajustarán al diseño más satisfactorio y admisible.3.

Control Estadístico de la calidad El control estadístico de la calidad es una colección de herramientas aplicadas a procesos industriales (mano de obra, materias primas medidas, máquinas y medio ambiente), procesos administrativos y/o servicios con objeto de verificar si todas y cada una de las partes del proceso y servicio cumplen con unas ciertas exigencias de calidad y ayudar a cumplirlas, son fundamentales en las actividades de mejora de la calidad.

La mejora de la calidad significa la sistemática eliminación del desperdicio. La calidad de los productos y servicios se ha vuelto hoy en día uno de los factores de decisión más importantes en la mayor parte de las empresas. En consecuencia, la mejora de la calidad se ha convertido en un aspecto importante en muchas corporaciones.3.1 Control Estadístico de procesos El control estadístico de procesos (CEP) es una herramienta muy poderosa para lograr la estabilidad del proceso y mejorar la capacidad de este.

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Se puede considerar como un conjunto de herramientas para la resolución de problemas que pueden aplicarse en cualquier proceso. Dentro de los objetivos estratégicos de una empresa debe encontrarse la mejora continua de los procesos, con el fin de aumentar su desempeño, eficiencia y eficacia así como favorecer una mejora de la satisfacción de los clientes, tanto internos como externos.

Para esto se necesita una cultura de mejoramiento, las estructuras organizativas, los recursos y las herramientas estadísticas para que el cambio forme parte de la actividad diaria. Para garantizar el mejoramiento continuo en una empresa que tenga diseñado los procesos de su Sistema de Gestión de la Calidad, y los indicadores de desempeño de los mismos, se utilizan técnicas y herramientas para el análisis, control, seguimiento y mejora de dichos procesos.3.1.1 Herramientas En la actualidad existen una serie de metodologías, técnicas y herramientas que pueden desarrollarse en una organización, para apoyar el diseño del Sistema de Gestión de la Calidad, la implantación de los principios de la Calidad Total, y/o para llevar a cabo el proceso de Mejora Continua.

  • Diagrama de Pareto.
  • Diagrama causa-efecto (Ishikawa).
  • Diagrama defecto-concentración.
  • Carta de control.
  • Diagrama de dispersión.
  • Hoja de verificación.
  • Diagrama de correlación.
  • Metodología 5S.
  • Metodología 6 sigma.
  • Gráficos de control y capacidad del proceso.
  • Al utilizarlas, se logra aumentar la cultura en el uso de técnicas para el procesamiento y análisis de datos en la empresa; mejorar la toma de decisiones basadas en datos; permite conocer el comportamiento de los indicadores de los procesos; facilita la interpretación de los resultados para todos los directivos; ilustra la utilidad de las herramientas y propicia la utilización de otras técnicas en el futuro.
  • 3.2 Aplicaciones del control estadístico de la calidad
  • Los métodos estadísticos juegan un papel importante en la mejora de la calidad, algunas de sus aplicaciones son:
  • En el diseño y desarrollo de productos para comparar materiales o ingredientes y para determinar las tolerancias del sistema y sus componentes. Esto reduce de manera significativa costos y tiempo.
  • Para determinar la capacidad de un proceso de manufactura, llevando a mayores rendimientos y menores costos de fabricación.
  • En pruebas de duración, ayuda proporcionando datos de confiabilidad y rendimiento, conduce a productos nuevos o con una duración mayor y menos costos de mantenimiento.

3.3 Diagramas de Dispersión Los diagramas de dispersión son una herramienta muy útil en las predicciones ya sea para tomar una decisión o contemplar algún gasto. Se realiza graficando los puntos y dibujando una recta de regresión, ninguna podrá pasar por todos los puntos, así que se debe buscar la que pase tan cerca a ellos verticalmente como sea posible.

Ejemplo de aplicación de la estadística en los pronósticos económicos para prever gastos en invernaderos: Un diagrama de dispersión muestra que existe una fuerte relación lineal entre el promedio de la temperatura exterior de los días de un mes y el promedio del consumo diario de gas durante ese mes en un invernadero.

Se quiere utilizar dicha relación para predecir su consumo de gas. Si un mes tiene un promedio de 10 grados-día por día, ¿Cuánto gas se utilizará en ese mes? Luego de realizar una predicción mediante los diagramas de dispersión se puede inferir que el gasto de gas será de aprox.12.5 m 3,4.

  1. 4.1 Regresión lineal
  2. El pronóstico de regresión lineal simple es un modelo óptimo para patrones de demanda con tendencia (creciente o decreciente), es decir, patrones que presenten una relación de linealidad entre la demanda y el tiempo.
  3. Un ejemplo de aplicación para pronósticos es el siguiente:

La juguetería Gaby desea estimar mediante regresión lineal simple las ventas para el mes de julio de su nuevo carrito infantil «Mate». La información del comportamiento de las ventas de todos sus almacenes de cadena se presenta en el siguiente tabulado.

  • 4.2 Regresión no lineal
  • Los modelos de regresión no lineal tienen por meta construir modelos exactos, mediante ecuaciones funcionales que permitan predecir, controlar u optimizar problemas no lineales a lo cual se conoce como Análisis de Datos Funcionales.
  • 5. Ajuste de Curvas
  • El ajuste de curvas es un proceso mediante el cual, dado un conjunto de N pares de puntos (X,Y), se determina una función matemática f(x) de tal manera que la suma de los cuadrados de la diferencia entre la imagen real y la correspondiente obtenida mediante la función ajustada en cada punto sea mínima.
  • El ajuste de curvas puede utilizarse para la resolución de una variedad de problemas en la industria, por ejemplo:

Una fábrica de Embutidos produce 5000 empaques diarios de salchichas. La máquina A produce 3000 empaques, de los cuales el 2% quedan mal embutidos (defectuosos) y la maquina B produce los 2000 restantes de los que se sabe el 4% son defectuosos. Determinar la probabilidad de que un envase elegido al azar sea defectuoso y que proceda de la máquina A o de la máquina B.

Probabilidad de que el empaque defectuoso sea de la Máquina A p (A /D) = p(A∩D)/ p(D) = 0.012 / 0.028 = 0.4286

Corresponde al 4.2 % aproximadamente.

Probabilidad de que el empaque defectuoso sea de la Máquina B p (B /D) = p(B∩D)/ p(D) = 0.016 / 0.028 = 0.5714

Corresponde al 5.7 % aproximadamente.

  1. Para mejorar las estimaciones en la toma de decisiones, se hace necesaria la aplicación del Teorema de Bayes donde las estadísticas que se realizan consisten en observar el análisis de los datos, lo que permite al investigador realizar inferencias o hacer exclusiones u opiniones personales sobre el tema de estudio.
  2. 5.1 Incertidumbre
  3. En nuestros días, son de uso cotidiano las diferentes técnicas estadísticas que partiendo de observaciones muéstrales o históricas, crean modelos lógicomatemáticos que se «aventuran» describir o pronosticar un determinado fenómeno con cierto grado de certidumbre medible.

La estadística desempeña un importante papel en temas donde interviene la variabilidad, dando lugar a la incertidumbre. Más allá de los datos, la estadística es esencialmente el estudio de la incertidumbre, lo que conlleva a la necesidad de investigar un fenómeno desde el enfoque científico.

La estadística no es la única rama del conocimiento que se ha ocupado del estudio de la incertidumbre, la probabilidad examina la manera en como la aleatoriedad en una parte de un sistema afecta a otra, proporcionando a través del modelo de una variable aleatoria o de un proceso estocástico, estimaciones y/o predicciones sobre los datos a producirse, es decir, describe la incertidumbre del fenómeno.5.1.1 Outliers y errores Un Outliers (valor atípico) es una observación o un conjunto de observaciones que parecen ser inconsistentes con el resto del conjunto de datos, la presencia de outliers en un conjunto de datos puede conducir a errores en el intento de hacer inferencias acerca de la población de la que proceden, de ahí que la presencia de estos plantee un problema fundamental en el análisis de datos.

La incertidumbre estadística es la aleatoriedad o el error proveniente de varias fuentes al usar la metodología estadística, la probabilidad de que pase algo malo, en términos de teoría de decisiones, las pérdidas promedio o las pérdidas que se pronostican cuando algo malo sucede.

  • 6. Aplicaciones en otros ámbitos
  • La estadística sirve para explorar y explotar la información social, biológica, económica, y en ciencias físicas, por lo que es importante el “vender” la estadística como algo necesario para las generaciones actuales y futuras.
  • La estadística aplicada trata sobre cómo y cuándo utilizar los procedimientos matemáticos y cómo interpretar los resultados que se obtienen y puede utilizarse en muchos campos, como:
  • En las ciencias naturales: para la descripción de modelos termodinámicos complejos, en física cuántica, en mecánica de fluidos o en la teoría cinética de los gases, entre otros muchos.
  • En las ciencias sociales y económicas: en el desarrollo de la demografía y la sociología aplicada.
  • En economía: para analizar parámetros macro y microeconómicos.
  • En las ciencias médicas: estudiar la evolución de las enfermedades y los enfermos, los índices de mortalidad, el grado de eficacia de un medicamento, etc.
  • En la ingeniería: Para la planeación, presupuestos, control de procesos y calidad, seguridad industrial, cálculos de producción, entre otras.

Conclusión Después de investigar, leer y redactar sobre estadística, parametrización, herramientas, métodos e inclusive ejemplos, puedo tener un panorama más general sobre el empleo de la estadística en la ingeniería, conozco más de cómo esta puede usarse para resolver problemas comunes de una empresa o en la toma de decisiones.

  1. No obstante, no es en el único ámbito que puede utilizarse, ya que tiene diversas aplicaciones en lo social, medicina, economía y otras ciencias.
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Ajuste Bayesiano de Curvas. Tesis para obtener el título de Maestro en ciencias matemáticas, Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. López P., Gabriela. (2017). Modelos de regresión para datos funcionales por la metodología de kernel reproductor en espacios de Hilbert.

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¿Que se enseña en probabilidad y estadística?

Se propone que se enseñen los siguientes contenidos agrupados de la siguiente manera: Técnicas de conteo y análisis combinatorio. Cálculo de probabilidades de variables aleatorias discretas. Cálculo de probabilidades de variables aleatorias continuas.

¿Cómo se aplica la estadística en la investigacion de mercados?

En el campo de la investigación de mercados, la estadística es de gran ayuda para la toma de decisiones; sin embargo, su utilidad estará estrechamente relacionada a qué objetivo persiga la empresa con la investigación de mercados ; por ejemplo, en el momento de determinar qué tan probable es que un producto nuevo sea

¿Qué beneficios tiene la probabilidad?

Cómo funciona la probabilidad en las finanzas En el mundo, existen fenómenos conocidos y fenómenos que no podemos predecir con exactitud. Por ejemplo, si dejamos caer un objeto desde una cierta altura y tomamos en cuenta su volumen, peso, forma, resistencia del viento, etcétera, podemos saber cuánto tardará en caer y en dónde lo hará.

  1. Este fenómeno se conoce como experiencia determinista.
  2. Si lanzamos una moneda al aire, por el contrario, no podemos saber de qué lado va a caer.
  3. Esto se conoce como experiencia aleatoria.
  4. En términos generales, la probabilidad es un estudio que mide la frecuencia con la que se obtiene un cierto resultado cuando se lleva a cabo una serie de experimentos aleatorios con características conocidas y controladas.

Para estudiar la probabilidad deben tenerse en cuenta todos los posibles resultados del experimento en cuestión. Así pues, como en el caso de la moneda en la teoría de la probabilidad, se utiliza para saber que, si se lanza la misma moneda cien veces con el mismo impulso, sobre la misma superficie y sin ningún cambio, ésta caerá cincuenta veces sobre una cara y cincuenta sobre la otra.

  • En este caso, la probabilidad no nos puede hacer saber de qué lado va a caer la moneda, pero sí nos indica que existe un cincuenta por ciento de probabilidad de que caiga de un lado o del otro.
  • Si se trata de un dado, por ejemplo, cada número sólo tiene una sexta parte de probabilidad de caer; por lo que resulta más difícil que un mismo lado se repita varias veces.

¿Para qué sirve la probabilidad? La teoría de la probabilidad es un instrumento muy útil para predecir la frecuencia con que ocurren ciertos fenómenos, por lo que se utiliza frecuentemente en ciencias exactas, como la física o las matemáticas. Con el paso de los siglos y la modernidad de los tiempos, el estudio de la probabilidad se ha asociado a la estadística y, por supuesto, a las finanzas.

¿Cómo se usa la probabilidad en finanzas? En términos financieros, de acuerdo con el diccionario financiero y de inversión de McGraw Hill, la probabilidad es “el valor fijo límite hacia el que tiende a aproximarse la frecuencia de aparición de un resultado cuando crece el número de observaciones que se realizan en circunstancias similares”.

Lo anterior quiere decir que, en el mundo de las finanzas, la probabilidad está asociada a la recurrencia de un cierto resultado cuando se analiza a gran escala un mismo instrumento o situación financiera. Si retomamos el ejemplo de las monedas y los dados y lo aplicamos a una inversión, entenderemos mejor el manejo de la probabilidad financiera.

  • En el mundo de las inversiones, existen muchos expertos que se dedican a realizar mediciones sobre la frecuencia con que ocurren determinados fenómenos.
  • Los inversionistas utilizan estos estudios para analizar mejor sus posibles negocios.
  • Así pues, si existe un estudio que nos revela que la posibilidad que tiene una determinada acción de subir es de treinta y cinco por ciento, esto nos da a entender que tiene un sesenta y cinco por ciento de probabilidad de descender, lo cual nos habla de mayor riesgo al momento de invertir.

Por lo general, cuando una inversión tiene más riesgo, sus ganancias potenciales son mayores. Los estudios de probabilidad nos ayudan a determinar precisamente el riesgo que existe. En el mercado de valores ocurre un fenómeno similar al de las apuestas en los deportes, las carreras de autos o los caballos.

Cuando se apuesta dinero al favorito para ganar, la ganancia es menor que cuando se apuesta al peor calificado de la lista. De la misma forma, el riesgo es más grande cuando se pone el dinero en el perdedor, puesto que tiene menos probabilidades de ganar. Conclusiones Los estudios de probabilidad nos permiten predecir, en cierta medida, los comportamientos de las inversiones, o al menos, las posibles ganancias o pérdidas en cualquier caso.

Esto resulta muy útil para decidir cuándo invertir o no y de qué manera hacerlo. Es importante recordar que las leyes de probabilidad están vinculadas de manera directa a los riesgos de pérdida, por lo que, las inversiones con pocas probabilidades de éxito, suelen ser las que paguen mejor si llegan a ser exitosas.

  • Sin embargo, no hay que perder de vista que el riesgo es un factor determinante para elegir una inversión.
  • No es recomendable poner en peligro el patrimonio con la esperanza de ganarle a la probabilidad o de contradecir los pronósticos.
  • Un riesgo de inversión adecuado dependerá de la situación individual de cada persona y sus necesidades específicas.

Por ello, es crucial el asesorarse de manera apropiada y diversificar las inversiones. Referencias: Aguer, Mario y Manuel Ahijado (editores). Diccionario de economía general y empresa. Madrid: Pirámide, 2003. Morchón Morcillo, Francisco y Rafael Isidro Aparicio.

¿Dónde se puede usar la probabilidad?

La probabilidad se utiliza en muchas áreas como las matemáticas, la estadística, la física, la economía, las ciencias sociales, entre otras.

¿Cómo se relaciona la estadística con la arquitectura?

665 palabras 3 páginas CONTENIDO introducción,3 estadística y probabilidad 4 estadística,4 probabilidad,4 Su aplicación en la arquitectura,4 estadística 4 probabilidad,5 conclusiones,5 INTRODUCCIÓN Los métodos estadísticos se han convertido en una herramienta básica para todos aquellos profesionales o investigadores que han de manejar datos y obtener conclusiones a partir de ellos.

La estadística es un método científico que encuentra aplicación en una gran diversidad de campos del ser humano y cuya ver más Organización y representación de datos. Análisis de datos. Probabilidad La probabilidad de un suceso es un número, comprendido entre 0 y 1, que indica las posibilidades que tiene de verificarse cuando se realiza un experimento aleatorio.

SU APLICACIÓN A LA ARQUITECTURA ESTADÍSTICA La estadística a partir de recoger, organizar, resumir y analizar datos, te permite referenciar y establecer registros que, manejados de manera adecuada, ayudan a la toma de decisiones razonables y a la selección de los sistemas más apropiados según sea la complejidad de la obra, obteniendo así un mejor control de calidad.

  • Uno de los ejemplos más utilizados, es a la hora de realizar un proyecto, ya que para poder empezar, debes tener una estadística de la zona, las personas que habitan, gustos, edad promedio, entre otras cosas, para que así tu proyecto sea más eficiente, funcional y adecuado.
  • PROBABILIDAD La probabilidad se aplica en la arquitectura, al momento de la toma de decisiones.
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Esta, sirve también como herramienta que permite discernir las diferentes formas y criterios más adecuados en una obra determinada. * Desde el punto de vista económico y técnico te ayuda a definir los criterios más apropiados para aplicar en determinadas operaciones.

¿Cuál es la utilidad de la probabilidad en la vida cotidiana?

El azar está presente en la vida cotidiana en muchos contextos en los que aparecen nociones de incertidumbre, riesgo y probabilidad, por ejemplo, el pronóstico del tiempo, diagnóstico médico, estudio de la posibilidad de tomar un seguro de vida o efectuar una inversión, evaluación de un estudiante, etc.

¿Qué diferencia hay entre la probabilidad y la estadística?

Conceptos claves – La probabilidad es una rama de las matemáticas, cuyo objeto de estudio son variables aleatorias (que son valores que dependen básicamente del azar o de la posibilidad de que puedan o no ocurrir), que busca establecer las características y propiedades matemáticas (definiciones, teoremas y consecuencias) de tales variables.

Su método es de tipo deductivo, esto es, partiendo de ciertas definiciones y propiedades básicas establecidas de antemano, conocidas como axiomas, se van deduciendo las propiedades de los objetos de interés, y cuyos resultados se establecern como teoremas, que son proposiciones ciertas o verdaderas que pueden y deben ser demostradas.

En este sentido, la probabilidad es afín a otras ramas de las matemáticas tales como el álgebra, el análisis matemático, la geometría o la topología. Por su parte la estadística es otra rama de las matemáticas cuyo objeto de estudio son los datos, es decir valores o atributos que tienen los objetos del estudio de nuestro interés, por ejemplo: personas, máquinas o números de una acción financiera, siendo su propósito describir la estructura de los datos, mediante el desarrollo de números resumen, tales como promedios o varianzas, así como mediante el establecimiento de cierto tipo de gráficas, como histogramas o diagramas de pastel, que son materia de estudio de la estadística descriptiva, y realizar inferencias, es decir generalizaciones, sobre alguna variable de interés de una muestra hacia la población analizada. Imagen: Jorge Franganillo El método de la estadística se basa en el proceso científico, el cual es básicamente inductivo, que va hasta cierto punto en el orden opuesto al deductivo; este método parte de un proceso de de observación, generación de hipótesis, experimentación y potencialmente el pronóstico sobre el comportamiento del fenómeno bajo interés (una finalidad adicional podría ser el establecimiento de leyes o incluso de teorías, de validez general en amplios campos de aplicación).

De este modo, una distinción clave entre la probabilidad y la estadística es que la primera usa el método deductivo, mientras que la segunda es un campo de estudio fáctico y experimental, y se basa en un proceso inductivo, el cual debe de contrastarse en todo caso con la experiencia o la experimentación.

Para discutir con mayor precisión estas ideas, se considerará la definición del matemático ruso Andréi Nikoláyevich Kolmogórov la cual es aceptada actualmente por la mayoría de los expertos en el ramo. Kolmogórov definió un espacio de probabilidad recurriendo a tres conceptos: a) el conjunto de todos los posibles resultados de un experimento o “espacio muestral” (un ejemplo puede ser el conjunto de todos los mexicanos, ya sea que residan en México o en el extranjero); b) el conjunto de todos los posibles combinaciones de objetos tomados del espacio muestral y sobre los cuales tenemos cierto interés (recurriendo al ejemplo de los mexicanos, aquí podríamos estar interesados en saber, por ejemplo, cuantas mujeres mexicanas hay en total); c) finalmente, el establecer que tan probable o factible es que resulte una determinada combinación de elementos en la población, de este modo, según datos del INEGI, al 12 de julio del 2010 había 112’336,538 habitantes, de los cuales 57’481,307 eran mujeres, por lo que la probabilidad de elegir una mujer de entre todos los mexicanos era, en ese momento, de 57’481,307 entre 112’336,538 que es aproximadamente igual a 0.5117, o lo que es lo mismo, había en ese momento una proporción mujer-hombre de casi un 51.17%, (INEGI, 2011).

¿Qué relación tienen la probabilidad y la estadística?

Probabilidad y estadística: ¿qué son? – Cuando hablamos de probabilidad y estadística nos referimos a dos campos de estudio de la matemática que están estrechamente ligados. Más atrás dijimos que son apasionantes y esto tiene una explicación: estudian el azar.

¿Qué quiere decir esto? Que su objetivo es predecir el futuro, las chances de que algo ocurra mediante el estudio de leyes formales. La probabilidad y la estadística están estrechamente vinculadas, porque son las mejores herramientas que tiene la humanidad para predecir fenómenos aleatorios. En esencia, desde estos campos se estudian patrones de ocurrencia que escapan a nuestro conocimiento o que implican cálculos demasiado grandes.

Para llevar estas tareas adelante, se trabaja en la elaboración de modelos o aproximaciones, y en términos de porcentajes de ocurrencia. Pero, para entender mejor estos conceptos, lo mejor será definir y profundizar en cada uno de ellos por separado.

¿Cómo ayuda la estadística a resolver problemas?

Rincón educativo del Ibestat-Para qué sirve la estadística

Nos posibilita cuantificar la realidad y disponer de los elementos que nos permitan su análisis.La base de las actuaciones políticas y administrativas es el estudio de los datos estadísticos, porque conocer la realidad nos permite actuar de una forma más coherente (con conocimiento de causa).Nos formulamos preguntas y con la ayuda de la estadística las intentamos responder.

Por ejemplo, el Índice de Precios al Consumo (IPC) se utiliza como medida de la inflación. También se aplica en la revisión de los contratos de arrendamiento de inmuebles, como referencia en la negociación salarial, en la fijación de las pensiones, en la actualización de las primas de seguros y otros tipos de contrato, y como deflactor en la Contabilidad Nacional. Veamos otros ejemplos:

¿Dónde se utiliza la estadística y con qué fin?

La estadística es una ciencia esencial para los negocios y la producción. Se usa para entender la variabilidad de sistemas de medición, para el control estadístico de procesos (CEP o SPC), para compilar datos y para tomar decisiones en situaciones de incertidumbre. En todas estas aplicaciones es una ciencia clave.

¿Qué problemas se pueden resolver con la probabilidad?

La probabilidad también funciona como modelo para resolver algunos problemas, como el de calcular una área, estimar un número irracional, estimar el número de objetos que hay en un determinado recipiente, por ejemplo.

¿Cuáles son las 3 propiedades de probabilidad más importantes?

1 La suma de las probabilidades de un suceso y su contrario vale 1, por tanto la probabilidad del suceso contrario es: 2 Probabilidad del suceso imposible es cero.3 La probabilidad de la unión de dos sucesos es la suma de sus probabilidades restándole la probabilidad de su intersección.

¿Cómo se aplica la probabilidad y estadística en la ingeniería industrial?

Importancia de la probabilidad en las carreras de ingeniería – La importancia de la probabilidad se relaciona con la versatilidad de sus usos. En compañías industriales, es necesario realizar proyecciones sobre el resultado de distintos procedimientos técnicos.

  1. Asimismo, puede ser empleado para generar predicciones sólidas de áreas relacionadas con el comercio y la economía.
  2. Los cálculos de la probabilidad, además de la estadística en general, ofrecen herramientas de gran valor para la ingeniería y la industria.
  3. Para ello, es necesario comprender algunos enfoques de estudio de dicha disciplina.

La probabilidad brinda metodologías valiosas que permiten tomar decisiones adecuadas. Además, estos cálculos hacen posible desarrollar métodos de estudio y gestión de procesos de producción en masa. También, se considera que la estadística y el estudio de probabilidades, junto a las matemáticas, conforman las herramientas teóricas de los ingenieros.

¿Qué relacion hay entre la estadística y ingeniería?

La aplicación de la estadística dentro de la ingeniería nos permite hacer la interpretación de datos o características de un conjunto de elementos al entorno industrial de manera tal que nos facilite la toma de decisiones y el control de los procesos industriales u organizacionales dentro de la obra respectivamente.

¿Qué es la estadística para ingeniería?

La Ingeniería Estadística es una carrera profesional dirigida al estudio de fenómenos naturales, sociales e industriales a través de la formulación de modelos estadísticos.

¿Cómo se aplica la estadística en la industria ejemplos?

¿Cuál es la importancia de la estadística para una empresa? – Los directivos de empresas utilizan la estadística como ayuda para tomar decisiones ante la incertidumbre. La estadística puede utilizarse para realizar proyecciones de ventas, análisis financieros de proyectos de gasto de capital, construir proyecciones de beneficios para un nuevo producto, establecer cantidades de producción y hacer un análisis de muestreo para determinar la calidad de un producto.

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