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The virtual advisor, Elriel Paradrutina, introduces the module on Statistics in Natural Phenomena and Social Processes. They discuss the importance of understanding probability and statistics and explain different methods for calculating probabilities, such as the classical method and the method of relative frequencies. They also mention different types of probability distributions, including Poisson and binomial distributions. They encourage further study and practice of the concepts covered in Unit 1. Hola, hola, muy buenas noches. Te saluda tu asesor virtual, Elriel Paradrutina, de este maravilloso módulo 17, Estadística en Fenómenos Naturales y Procesos Sociales. Con la intención de fortalecer algunos aprendizajes, te comparto algunas orientaciones correspondientes a la semana y unidad 1. Perfecto. Como sabes, vamos a trabajar con conceptos estadísticos, por ello es muy importante que tengas presente la probabilidad y la estadística. Con las reglas para calcular probabilidades, ¿cuáles son esas reglas y cómo debes aplicarlas? Bueno, primeramente, ¿qué es la probabilidad? Bueno, es un concepto que ya conoces, que ya lo has utilizado, que prácticamente a veces está en nuestro lenguaje común. Es algo relacionado a lo aleatorio, algo que no sabes con exactitud, que pueda ocurrir, que pueda suceder. Ok, y bien, ahora bien, ¿cómo calcular probabilidades? Bueno, por eso utilizamos regularmente algunos métodos y tipos de distribución. Ok, bueno, dentro de ellos está el método clásico. ¿Cuándo vamos a utilizar el método clásico? Bueno, se asume que todos los eventos tienen la misma probabilidad de ocurrir. Son eventos aleatorios al azar, como al lanzar un dado o una moneda al aire, que puede caer aquí al sol. Muy práctico, muy sencillo, ¿verdad? Ok, y ¿cuándo utilizamos el método de frecuencias relativas? Bueno, esto también se aplica siempre y cuando tengamos registros previos. Es decir, ya pasa un evento, registramos cómo se comportó, entonces de esa manera sabemos que podemos utilizar dicho método de frecuencias relativas. Ok, y bueno, de esta manera podemos predecir el comportamiento futuro del evento. También tenemos otro método que se denomina el de probabilidad subjetiva, ¿verdad? Este último método no requiere de realizar cálculos matemáticos. Basta con predecir, conforme a la experiencia, la observación y la intención, el posible o el probable comportamiento del evento. Ok, entonces los dos primeros métodos únicamente requieren de operaciones básicas, no son división, adición y sustracción. No requieren más elementos. Ahora bien, vamos rápidamente con los tipos de distribución de probabilidad, los más recurrentes. El de Poisson es el más común. Su característica principal radica que cuando te proporcionan la media puedes estimar la probabilidad de ocurrencia de cualquier variable aleatoria. Ok, entonces, con que tengas el promedio de ocurrencia del evento, ya sabes que puedes aplicar Poisson. La normal, pues para esta regla tienes que tener como datos principales la media, pero también te tienen que proporcionar la desviación estándar y se utiliza más en características cuantitativas de la población. Ok, lee muy bien estos referentes básicos para la aplicación de los tipos de distribución. La binomial, ¿cuándo vamos a utilizar la binomial? Bueno, cuando realizamos una encuesta y únicamente nos interesan dos posibilidades o dos probabilidades de respuesta, éxito o fracaso, o una respuesta corta. Tener siempre presente el número de ensayos, de encuestas o la muestra poblacional. Muy sencillo, ¿verdad? Ahora ya los puedes aplicar. Bueno, practica, profundiza con el contenido extenso de la unidad 1. Nos vemos en la próxima. Muchas gracias. Buenas noches. Subtítulos realizados por la comunidad de Amara.org