Presentaciones con teoría del curso IE0405 - Modelos Probabilísticos de Señales y Sistemas
| dc.creator | Abarca Calderón, Fabián | |
| dc.date.accessioned | 2021-07-12T21:08:16Z | |
| dc.date.available | 2021-07-12T21:08:16Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description | Las presentaciones en PDF fueron realizadas con el editor de texto LaTeX, y la mayoría de gráficas fueron hechas con TiKz/PGFplots, incluyendo datos realizados en simulaciones con Python (NumPy, SciPy y Matplotlib). A continuación se muestra un listado de las presentaciones adjuntas: 1. Teoría de conjuntos y análisis combinatorio 2. La probabilidad 3. Probabilidad condicional y conjunta y teorema de Bayes 4. Eventos independientes y pruebas de Bernoulli 5. Variables aleatorias 6. Funciones de distribución condicionales de una variable aleatoria 7. Funciones que dan momentos 8. Transformaciones de una variable aleatoria 9. Variables aleatorias múltiples 10. Momentos de las variables aleatorias múltiples 11. Transformaciones de las variables aleatorias múltiples 12. Teorema del límite central 13. Procesos aleatorias 14. Ergodicidad y funciones de correlación 15. Características espectrales de procesos aleatorios 16. Respuesta de sistemas lineales a una señal aleatoria 17. Proceso contador de Poisson 18. Cadenas de Márkov de tiempo continuo 19. Cadenas de Márkov de tiempo continuo y el vector de probabilidad de estado estable 20. Cadenas de Márkov de tiempo discreto 21. Cadenas de Márkov de tiempo discreto y el vector de probabilidad de estado estable | es_ES |
| dc.description.abstract | Un conjunto de presentaciones de clase con la teoría del curso IE0405 - Modelos Probabilísticos de Señales y Sistemas de la carrera de Bachillerato en Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Costa Rica, elaboradas por el profesor Fabián Abarca Calderón a partir de las notas de clase del profesor Jorge Arturo Romero Chacón y complementadas con ejemplos, gráficas, simulaciones y otros materiales. | es_ES |
| dc.description.procedence | UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ingeniería::Facultad de Ingeniería::Escuela de Ingeniería Eléctrica | es_ES |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10669/83895 | |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.rights | acceso abierto | es_ES |
| dc.source | San José, Costa Rica: Universidad de Costa Rica | es_ES |
| dc.subject | Teoría de las probabilidades | es_ES |
| dc.subject | Estadística | es_ES |
| dc.subject | Procesamiento de señales | es_ES |
| dc.subject | Ingeniería eléctrica | es_ES |
| dc.title | Presentaciones con teoría del curso IE0405 - Modelos Probabilísticos de Señales y Sistemas | es_ES |
| dc.type | objeto de aprendizaje |
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- Nombre:
- 0 Teoría de conjuntos y análisis combinatorio.pdf
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- Descripción:
- 1. Teoría de conjuntos y análisis combinatorio: Los “eventos” y “experimentos” que vamos a utilizar se modelan y analizan matemáticamente. Dos herramientas útiles para ello son la teoría de conjuntos, para relacionar y agrupar eventos, y el análisis combinatorio, para contar el número de posibles resultados de un experimento.
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- Nombre:
- 1 Introducción a la probabilidad.pdf
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- Descripción:
- 1. La probabilidad: La probabilidad es una rama de la matemática con inmensa aplicación práctica en muchas disciplinas: desde el quehacer personal y doméstico hasta grandes decisiones sociales. En nuestra disciplina es, además, fundamental para el análisis de... señales y sistemas.
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- 2 Probabilidad conjunta y condicional y teorema de Bayes.pdf
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- Descripción:
- 2. Probabilidad condicional y conjunta y teorema de Bayes: Una gran cantidad de “experimentos” y cálculos de probabilidad cotidianos pueden ser descritos por medio de las herramientas de la probabilidad condicional y conjunta, el teorema de Bayes y los eventos independientes, que representan un conocimiento básico y útil de la probabilidad.
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- 3 Eventos independientes y pruebas de Bernoulli.pdf
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- Descripción:
- 3. Eventos independientes y pruebas de Bernoulli: La independencia estadística es una simplificación útil en los cálculos de probabilidad. Implica que la ocurrencia de un evento no afecta la probabilidad de ocurrencia de otro evento independiente. La independencia de dos o más eventos es una propiedad del experimento y su determinación depende del conocimiento del mismo o de un análisis estadístico.
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- 4 Variables aleatorias.pdf
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- Descripción:
- 4. Variables aleatorias: Las variables aleatorias facilitan una manipulación numérica más robusta de los fenómenos aleatorios, y permiten extender el análisis a muchos más casos que los vistos hasta ahora. Herramientas como las funciones de densidad y de distribución acumulativa de probabilidad proveen descripciones completas de los modelos probabilísticos.
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