Referencias Bibliográficas: [Micha, 1998]
Temas
- Espacio de probabilidad finita, eventos.
- Axiomas de Probabilidad y medidas de probabilidad.
- Probabilidad condicional, Teorema de Bayes.
- Independencia.
- Variables enteras aleatorias (Bernoulli, binomial).
- Esperado, Linearidad del esperado.
- Varianza.
- Independencia Condicional.
Objetivos de Aprendizaje
- Calcular las probablidades de eventos y el valor esperado de variables aleatorias para problemas elementales como en los juegos de azar [Familiarity]
- Distinguir entre eventos dependientes e independientes [Familiarity]
- Identificar un caso de la distribución binomial y calcula la probabilidad usando dicha distribución [Familiarity]
- Aplicar el teorema de Bayes para determinar las probabilidades condicionales en un problema [Familiarity]
- Aplicar herramientas de probabilidades para resolver problemas como el análisis de caso promedio en algoritmos o en el análisis de hash [Familiarity]
- Calcular la varianza para una distribución de probabilidad dada [Familiarity]
- Explicar como los eventos que son independientes pueden ser condicionalmente dependientes (y vice versa) Identificar ejemplos del mundo real para estos casos [Familiarity]
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM