- Introducción.
- Probabilidad e inferencia.
- Un repaso de notación de conjuntos.
- Un modelo probabilístico para un experimento: el caso discreto.
- Cálculo de la probabilidad de un evento: el método de punto muestral.
- Herramientas para contar puntos muestrales.
- Probabilidad condicional y la independencia de eventos.
- Dos leyes de probabilidad.
- Cálculo de la probabilidad de un evento: método de composición de evento.
- Ley de probabilidad total y regla de Bayes.
- Eventos numéricos y variables aleatorias.
- Muestreo aleatorio.
- Resumen.
(introducción)
(probabilidad e inferencia)
(un repaso de notación de conjuntos)
(ejercicios)
(un modelo probabilístico para un experimento: el caso discreto)
(ejercicios)
(cálculo de la probabilidad de un evento: el método de punto muestral)
(ejercicios)
(herramientas para contar puntos muestrales)
(ejercicios)
(probabilidad condicional y la independencia de eventos)
(dos leyes de probabilidad)
(ejercicios)
(cálculo de la probabilidad de un evento: método de composición de evento)
(ejercicios)
(ley de probabilidad total y regla de Bayes)
(eventos numéricos y variables aleatorias)
(muestreo aleatorio)
(resumen)
(ejercicios complementarios)
(probabilidad e inferencia)
(un repaso de notación de conjuntos)
(ejercicios)
(un modelo probabilístico para un experimento: el caso discreto)
(ejercicios)
(cálculo de la probabilidad de un evento: el método de punto muestral)
(ejercicios)
(herramientas para contar puntos muestrales)
(ejercicios)
(probabilidad condicional y la independencia de eventos)
(dos leyes de probabilidad)
(ejercicios)
(cálculo de la probabilidad de un evento: método de composición de evento)
(ejercicios)
(ley de probabilidad total y regla de Bayes)
(eventos numéricos y variables aleatorias)
(muestreo aleatorio)
(resumen)
(ejercicios complementarios)
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