Trabajo Carlos

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    25-Jul-2015
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  • Segn Richard Jeffrey, "Antes de la mitad del siglo XVII, el trmino 'probable' (en latn probable) significaba aprobable, y se aplicaba en ese sentido, unvocamente, a la opinin y a la accin. Una accin u opinin probable era una que las personas sensatas emprenderan o mantendran, en las circunstancias.

  • Aparte de algunas consideraciones elementales hechas por Girolamo Cardano en el siglo XVI, la doctrina de las probabilidades data de la correspondencia de Pierre de Fermat y Blaise Pascal (1654). Christian Huygens (1657) le dio el tratamiento cientfico conocido ms temprano al concepto. Ars Conjectandi (pstumo, 1713) de Jakob Bernoulli y Doctrine of Chances (1718) de Abraham de Moivre trataron el tema como una rama de las matemticas.

  • La teora de errores puede trazarse atrs en el tiempo hasta Opera Miscellanea (pstumo, 1722) de Roger Cotes, pero una memoria preparada por Thomas Simpson en 1755 (impresa en 1756) aplic por primera vez la teora para la discusin de errores de observacin. La reimpresin (1757) de esta memoria expone los axiomas de que los errores positivos y negativos son igualmente probables, y que hay ciertos lmites asignables dentro de los cuales se supone que caen todos los errores; se discuten los errores continuos y se da una curva de la probabilidad.

  • Pierre-Simon Laplace (1774) hizo el primer intento para deducir una regla para la combinacin de observaciones a partir de los principios de la teora de las probabilidades.

  • Un fenmeno aleatorio es aquel que, a pesar de realizarse el experimento bajo las mismas condiciones determinadas, tiene como resultados posibles un conjunto de alternativas, como el lanzamiento de un dado o de una moneda.

  • Los procesos reales que se modelizan como procesos aleatorios pueden no serlo realmente; cmo tirar una moneda o un dado no son procesos aleatorios en sentido estricto, ya que no se reproducen exactamente las mismas condiciones inciales que lo determinan, sino slo unas pocas. En los procesos reales que se modelizan mediante distribuciones de probabilidad corresponden a modelos complejos donde no se conocen a priori todos los parmetros que intervienen; sta es una de las razones por las cuales la estadstica, que busca determinar estos parmetros, no se reduce inmediatamente a la teora de la probabilidad en s.

  • En 1933, el matemtico sovitico Andri Kolmogrov propuso un sistema de axiomas para la teora de la probabilidad, basado en la teora de conjuntos y en la teora de la medida, desarrollada pocos aos antes por Lebesgue, Borel y Frechet entre otros.

  • Esta aproximacin axiomtica que generaliza el marco clsico de la probabilidad, la cual obedece a la regla de clculo de casos favorables sobre casos posibles, permiti la rigorizacin de muchos argumentos ya utilizados, as como el estudio de problemas fuera de los marcos clsicos. Actualmente, la teora de la probabilidad encuentra aplicacin en las ms variadas ramas del conocimiento, como puede ser la fsica (donde corresponde mencionar el desarrollo de las difusiones y el movimiento Browniano), o las finanzas (donde destaca el modelo de Black y Scholes para la valuacin de acciones).

  • A menudo miden el bienestar usando mtodos que son estocsticos por naturaleza, y escogen qu proyectos emprender basndose en anlisis estadsticos de su probable efecto en la poblacin como un conjunto. No es correcto decir que la estadstica est incluida en el propio modelado, ya que tpicamente los anlisis de riesgo son para una nica vez y por lo tanto requieren ms modelos de probabilidad fundamentales, por ej. "la probabilidad de otro 11-S".

  • Una ley de nmeros pequeos tiende a aplicarse a todas aquellas elecciones y percepciones del efecto de estas elecciones, lo que hace de las medidas probabilsticas un tema poltico.

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