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Coursera

Fundamentos de probabilidad y aplicaciones

Universidad de los Andes via Coursera

Overview

Actualmente la probabilidad se ha convertido en una disciplina fundamental para científicos, ingenieros, economistas y administradores. La probabilidad es una poderosa herramienta, pero es, ante todo, una forma de pensar. Tanto en el mundo de los negocios, como en el campo de la salud y en las ciencias sociales, entre otros, cada vez es más relevante el entendimiento de los fenómenos y situaciones de naturaleza probabilística (no determinística), y de desarrollar modelos basados en el análisis de datos para cuantificar el riesgo con el propósito de tomar mejores decisiones. Es entonces importante entender los conceptos básicos sobre los cuales se establecen los pilares de esta disciplina, los cuales permitirán más adelante convertir la probabilidad en una herramienta básica para la conceptualización y la solución de problemas reales.

El curso tiene como objetivo principal que los participantes adquieran una formación sólida en los conceptos más importantes de probabilidad, y sus aplicaciones. Se hace especial énfasis en que los participantes logren una adecuada comprensión y utilización de los modelos de naturaleza probabilística en la solución de problemas de la vida real que comportan riesgo e incertidumbre.

El curso tiene un buen balance entre el rigor en el tema y la presentación del contenido de una forma simple, con base en ejemplos sencillos basado en situaciones reales, y cuenta con videos y ejercicios orientados a facilitar la comprensión de los conceptos que se cubren.

Syllabus

  • Introducción
  • Conceptos básicos de probabilidad
    • Bienvenidos al primer módulo de este curso, aqui trataremos conceptos básicos de probabilidad, eventos y sus propiedades, probabilidad condicional, árboles de probabilidad y técnicas de conteo. Tendrá una duración de dos semanas.
  • Variables aleatorias discretas
    • En este segundo módulo nos ocuparemos de estudiar variables aleatorias y distribuciones de probabilidad discretas, así como de los conceptos de valor esperado y varianza para este tipo de variables. En particular, nos ocuparemos de conocer en detalle algunas de las distribuciones discretas de mayor aplicación, tales como las distribuciones de Bernoulli, Binomial, Geométrica, Binomial Negativa y de Poisson. Este módulo también tendrá una duración de dos semanas.
  • Variables Aleatorias Continuas
    • En este módulo cubriremos variables aleatorias y distribuciones de probabilidad continuas, así como los conceptos de valor esperado y varianza para este tipo de variables. En particular, nos ocuparemos de conocer en detalle algunas de las distribuciones continuas de mayor aplicación, tales como las distribuciones Uniforme, Exponencial y Normal. Como los módulos anteriores, este módulo también tendrá una duración de 2 semanas.

Taught by

Mario Castillo, Astrid Bernal and Daniela Angulo

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