[REQ_ERR: 401] [KTrafficClient] Something is wrong. Enable debug mode to see the reason. Juegos de Azar en Eventos de Ingeniería

Juegos de Azar en Eventos de Ingeniería

Cheques iniciales sin información de cuenta. Política de devoluciones Si su cheque se devuelve sin pagar por fondos insuficientes o no cobrados: Se le cobrará una tarifa de 20 dólares por el cobro. Usted autoriza a la ciudad de Filadelfia o a su agente a realizar una transferencia electrónica única de fondos desde su cuenta para cobrar este cargo directamente.

La ciudad de Filadelfia o su agente pueden volver a presentar su cheque electrónicamente a su institución depositaria para su pago. Si la Ciudad no puede obtener el pago, la licencia, el permiso o la solicitud de apelación serán nulos. No puede tomar ninguna medida adicional en virtud de un permiso hasta que haya pagado todas las tarifas.

El permiso o la licencia se revocarán si las tasas pendientes no se pagan en un plazo de 30 días. No puede solicitar ni obtener permisos adicionales hasta que resuelva la deuda pendiente. Métodos y detalles de pago. En línea 1. Las solicitudes se revisan en un plazo de cinco días hábiles.

Si se aprueba la solicitud, recibirá una notificación para pagar el saldo. Formularios e instrucciones Materiales para licencias comerciales de entretenimiento. Contenido relacionado Utilice eClipse para solicitar licencias Obtenga una licencia de permiso especial.

Solicitud notariada de pequeños juegos de azar del Departamento de Hacienda de Pensilvania Reglamento sobre pequeños juegos de azar Ley de pequeños juegos de azar de opciones locales de Pensilvania Nacimiento, matrimonio y eventos de la vida.

Negocios y autoempleo. Coches, estacionamiento y transporte. Crimen, ley y justicia. Cultura y recreación. Diversidad, inclusión, accesibilidad e inmigración.

Educación y aprendizaje. Ética y transparencia. Salud mental y física. Pagos, asistencia e impuestos. Permisos, infracciones y licencias.

Propiedades, lotes y viviendas. Seguridad y preparación para emergencias. Calles, aceras y callejones. Basura, reciclaje y mantenimiento de la ciudad. Árboles, parques y medio ambiente.

Agua, gas y servicios públicos. Solución Definimos los sucesos: B1: primera lista gana. B2: segunda lista gana. Sea P A : suceso introducir un nuevo producto. Regla de Bayes Para medir la probabilidad de que un Bi sea la causa de un evento observado en A.

Ejemplo: Una firma manufacturera produce tubos de acero en tres plantas con un volumen de producción diaria de , y unidades, respectivamente. Por la experiencia, se sabe que la fracción de producción defectuosa de las tres plantas es de 0.

S se selecciona un tubo en forma aleatoria del total de producción de un día y se descubre que es defectuoso ¿de qué planta proviene ese tubo? Solución Tenemos los siguientes eventos a partir del problema: B1: Volumen de producción de la primera planta: u.

por día. B2: Volumen de producción de la segunda planta: u. B3: Volumen de producción de la tercera planta: u. E: un ítem defectuoso. Similarmente, calculamos las probabilidades para la planta 2 y planta 3. NOTA: 1. Los problemas de probabilidades también se pueden resolver con ayuda del método del árbol o con tablas estadísticas.

Ejercicio: Se tiene 6 esferas de colores en una ánfora, de las cuales 3 son rojas, 2 son blancas y 1 es negra.

Se extraen aleatoriamente ó a la suerte de 1 en 1 sin reposición a. Construya un árbol de probabilidades hasta la tercera extracción b. Cuál es la probabilidad de obtener 2 rojas hasta la tercera extracción c. Cuál es la probabilidad de obtener una esfera blanca y una esfera negra hasta la segunda extracción.

Si se extrae una carta de un juego de 52 naipes. Sea roja ó mayor de 9 b. Sea roja y mayor de 9 c. Sea espada ó igual que 5 d. Sea menor de 5 ó mayor de Sea roja ó mayor de 9. Ejemplo 4: Un lote consta de 10 artículos buenos, 4 con pequeños defectos y 2 con defectos graves.

Se elige un artículo al azar. Encontrar la probabilidad de que:. a No tenga defectos. b No tenga un defecto grave. c Que sea bueno o que tenga un defecto grave. a ¿Qué porcentaje tienen mal los frenos, los faros o ambos? b ¿Qué probabilidad tuvieron mal los frenos o los faros pero no ambos?

Ejemplo 6: En una habitación se encuentra el siguiente grupo de personas: 5 hombres mayores de 21, 4 hombres menores de 21, 6 mujeres mayores de 21 y 3 mujeres menores de Evaluar las siguientes: a P BUD b P AUC.

Instrucción: Utilizando las definiciones anteriores acerca de probabilidades resolver los siguientes ejercicios:. Se lanza 4 veces una moneda. Utilice un diagrama de árbol para mostrar todos los resultados y luego determina su espacio muestral.

Un administrador de un centro de impresiones acepta un embarque de 15 receptores, si en una muestra de 4 receptores no sale ningún defectuoso. Construya un árbol de probabilidades que ilustre el experimento aleatorio e indique las probabilidades correspondientes para cada suceso.

Se escoge un docente al azar. Halle la probabilidad de que: a. Tenga el cabello castaño o los ojos negros b. Tenga solo el cabello castaño, pero no los ojos negros c. No tenga el cabello castaño ni los ojos negros. En una caja hay 6 esferas. Si se sacan al azar de una en una sin reemplazo hasta la tercera esfera.

Construya un árbol de probabilidades que ilustre el experimento aleatorio b. Indique la probabilidad de obtener una esfera roja hasta la segunda selección c. Indique la probabilidad de obtener dos esferas negras hasta la tercera selección. Se selecciona al azar una carta de un juego de 52 naipes.

Sea de color rojo y tenga un valor mayor a Tenga un valor mayor a 5 o menor a Sea corazón o tenga un valor menor de 4. Se tienen 5 esferas de colores de las cuales 2 son rojas, 2 son blancas y una negra.

Si se seleccionan al azar en forma aleatoria de una en una sin reposición hasta la tercera extracción:. Se lanzan dos dados a la vez, si se conoce que por lo menos en uno de ellos sale 2, ¿Cuál es la probabilidad de que el puntaje total obtenido sea 5?

Se compran accesorios de auto a tres proveedores distintos A, B y C. Provenga del proveedor A b. Siendo defectuoso, provenga del proveedor B c.

Siendo bueno, provenga del proveedor C. En una Institución educativa hay 30 trabajadores, de los cuales la tercera parte son mujeres. Si la cuarta parte de los hombres y la mitad de las mujeres son de la capital, ¿Cuál es la probabilidad de que al seleccionarse un trabajador aleatoriamente este: a.

Sea hombre b. Sea mujer y provinciana c. Sea mujer sabiendo que es de la capital d. Sea hombre sabiendo que es provinciano. Si escogemos un medicamento al azar. Calcular la probabilidad de que sea defectuoso. Si elige un estudiante al azar y si resulta que fuma. Calcular la probabilidad de que sea hombre.

EJERCICIO Nº Se elige al azar un profesor y resulta ser mujer, ¿Cuál es la probabilidad de que sea doctor? Se escoge al azar un paciente entre los archivos del departamento y se halla que está inscrito en la nómina de bienestar social. Se presenta en la clínica un caso de accidente ocasionado por descuido.

Proporción de la Proporción de hombres Edad población total casados respecto de los grupos de edad 14 — 25 0. La tabla muestra algunas características de cierta población de hombres expresadas en proporciones. Se escoge al azar un hombre y se encuentra que es casado. Calcular la probabilidad de que su edad este entre los 14 y los 25, entre los 26 y los 44 y que sea de 45 años o más.

Se admite en el hospital un paciente que presenta dichas características ¿Cuál es la probabilidad de que ese individuo vaya a permanecer en el hospital menos de 30 días? Alcoholismo B5 2 10 85 85 68 26 5 Drogadicción B6 5 12 24 24 5 2 1 74 Total 23 35 La tabla muestra el número de pacientes admitidos en una clínica psiquiátrica durante un determinado periodo de tiempo.

Los pacientes se hallan clasificados por diagnóstico y por edad. Con estos datos, encontrar. h La probabilidad de que un paciente escogido al azar sea esquizofrénico. Dado que tiene de 25 a 34 años de edad. i La probabilidad de que un paciente escogido al azar sea esquizofrénico y tenga entre 25 y 34 años de edad.

AVILA, R. Editorial San Marcos. Córdova, M. MOSHERA S. Fernández, J. Grupo Editorial Megabyte. Kennedy ESTADÍSTICA PARA CIENCIA Y INGENIERÍA.

Mendenhall, W. Cengage Learning Editores S. Moya, R. Pérez L. Quezada, N. Empresa Editora Macro E-I. Tasaico, J. Editorial Cuzcan. Weiers, R. Abrir el menú de navegación.

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Construya: 1. SOLUCIÓN: a. Sea menor de 5 ó mayor de 10 SOLUCIÓN: a. Encontrar la probabilidad de que: a No tenga defectos. EJERCICIO Nº Un administrador de un centro de impresiones acepta un embarque de 15 receptores, si en una muestra de 4 receptores no sale ningún defectuoso.

No tenga el cabello castaño ni los ojos negros EJERCICIO Nº En una caja hay 6 esferas. EJERCICIO Nº Se selecciona al azar una carta de un juego de 52 naipes. EJERCICIO Nº Se tienen 5 esferas de colores de las cuales 2 son rojas, 2 son blancas y una negra.

Si se seleccionan al azar en forma aleatoria de una en una sin reposición hasta la tercera extracción: a. Construya un árbol de probabilidades que ilustre el experimento aleatorio. EJERCICIO Nº Se lanzan dos dados a la vez, si se conoce que por lo menos en uno de ellos sale 2, ¿Cuál es la probabilidad de que el puntaje total obtenido sea 5?

Siendo bueno, provenga del proveedor C EJERCICIO Nº En una Institución educativa hay 30 trabajadores, de los cuales la tercera parte son mujeres. EJERCICIO Nº Tabla: Proporción de la Proporción de hombres Edad población total casados respecto de los grupos de edad 14 — 25 0.

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Estadistica 7-Probabilidad Documento 64 páginas. Módulo Probabilidades Documento 23 páginas. Probabilidades - Estadistica Documento páginas. Ejercicios Documento 39 páginas. Álgebra clásica De Everand.

La variedad de tipos de juegos de azar que existen son diversos y van desde los más simples como el bolado, lotería, dados, bingo máquinas tragamonedas o tiro conceptos fundamentales de la teoría de probabilidad. El lector, seguramente. * ha tenido oportunidad de participar en juegos de azar: bingo, lotería, naipes Proporciona al estudiante planeamiento, raciocinio lógico, operaciones de cálculo probabilístico, secuenciación y toma de decisiones. Los juegos de azar

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33. Juegos de azar y Matemáticas

Juegos de Azar en Eventos de Ingeniería - Los juegos de azar se podrían decir que van de la mano con los cálculos de probabilidad, existen muchas empresas en la industria del juego que las crean para La variedad de tipos de juegos de azar que existen son diversos y van desde los más simples como el bolado, lotería, dados, bingo máquinas tragamonedas o tiro conceptos fundamentales de la teoría de probabilidad. El lector, seguramente. * ha tenido oportunidad de participar en juegos de azar: bingo, lotería, naipes Proporciona al estudiante planeamiento, raciocinio lógico, operaciones de cálculo probabilístico, secuenciación y toma de decisiones. Los juegos de azar

e-mail: odcastrillong unal. e-mail: wasarachec unal. El objetivo del presente trabajo es analizar un juego de lotería mediante el uso de un sistema Bayesiano con el fin de identificar tendencias en sus resultados. Se encontró que aquellos números cuya función Bayesiana se desempeñó en el rango 2.

A pesar de que los resultados no sugieren con plena certeza cuál sería el número exacto que sería ganador de la lotería, la metodología propuesta es de utilidad para ser aplicada y predecir tendencias en otros sistemas aleatorios tales como la accidentalidad vial, el comportamiento de enfermedades y criminalidad, entre otras.

Dada la importancia que tiene este tipo de sistemas, identificar y tratar de predecir su comportamiento resulta ser de especial importancia para la toma de decisiones, tanto en el sector público como en el privado.

Palabras clave: proceso aleatorio; clasificador bayesiano; tendencias en un proceso; sistema aleatorio. The objective of the present work is to analyze a lottery game using a Bayesian system in order to identify trends in its results.

It was found that those numbers, whose Bayesian function performed in the range 2. Although the obtained results do not suggest total certainty to identify the exact winner number, the proposed methodology is useful for applying and predicting trends in other random systems such as car accidents, disease behavior and crime, among others.

Given the importance of these types of systems, identifying and trying to predict their behavior is of special importance in public and private decision making.

Por supuesto, si alguien lo lograra, seguramente no lo publicaría. No obstante, algunos comportamientos estadísticos que presentan estos sistemas pueden ser analizados, aumentando la probabilidad de acertar en el pronóstico de un evento de esta naturaleza.

La revisión de literatura permite identificar trabajos que se han realizado sobre el análisis de loterías desde diversas perspectivas tales como la psicología, el mercadeo, el impacto social y la predicción, entre otros.

Desde la perspectiva sicológica se destacan diversos trabajos que principalmente abordan el comportamiento de los consumidores de lotería y las estrategias que asumen frente a los resultados Neufeld y Goodwin, ; Van de Ven y Zeelenberg, ; Wenmackers, ; Lin y Lu, En el campo del mercadeo, se analizan aspectos relacionados con los compradores y sus fuentes de financiación Kearney, , satisfacción del cliente Chow et al.

Desde la perspectiva social, se encuentran trabajos que evalúan el impacto social y ambiental en las comunidades Nishizaki et al. Desde el punto de vista de los análisis predictivos asunto de interés del presente artículo , existen también diversos trabajos relevantes.

Por ejemplo, el estudio de Bărboianu , analizó todas probabilidades de ganar una lotería, identificando algunas estrategias de selección. En Chen et al.

También se destaca el trabajo de Jabr , quien encontró que si se determinaban las falencias de una lotería lagunas , ganarla podría ser fácil, dado que dichas falencias permiten encontrar patrones para predecir los resultados.

En Fu et al. En Harrison et al. Otros estudios relacionados con temas afines a la loterías pueden ser encontrados en Hsu et al. Si bien, los clasificadores Bayesianos tienen una amplia aplicabilidad Muñoz et al. Sin embargo, en el trabajo de Percy se diseñó un método Bayesiano para obtener la probabilidad de ganar juegos y partidos en el bádminton.

Igualmente se resalta el trabajo de Stephens y Crowder , quienes realizaron un análisis de datos para predicción y reclamaciones, usando un método Bayesiano para apoyar la planificación financiera.

Como se observa en la presente revisión de literatura, aunque el problema de la lotería ha sido estudiado desde diferentes ópticas, los análisis enfocados desde el campo predictivo han sido muy pocos. Si bien, actualmente existen diversos sistemas de clasificación árboles de decisión, máquinas de soporte vectorial, algoritmos genéticos y redes neuronales, entre otros , en esta investigación se propone el uso de un sistema de Bayesiano que permite establecer las relaciones existentes entre las causas de un evento y sus resultados.

De acuerdo con Mesa et al. En particular, los sistemas Bayesianos son adecuados para clasificar eventos discretos cuando hay datos escasos Hernández et al. De otro lado, un sistema es considerado aleatorio si sus resultados no son predecibles; por ello, en el presente trabajo se tomaron resultados de un juego de lotería que corresponde a sorteos realizados de forma completamente aleatoria e impredecible.

En dicho juego el usuario elije 6 números entre 1 y 45 sin repeticiones. Se puede afirmar que el sistema es completamente aleatorio, dado que cuando se realizan los sorteos, se sacan 6 balotas de las 45 existentes en una urna trasparente, por medio de un sistema de aire el cual las lanza hacia afuera.

Dado que, típicamente, se piensa que en estos sistemas aleatorios no existen tendencias, el objetivo de este artículo es presentar una metodología basada en un sistema de clasificación Bayesiana, que permite analizar las tendencias existentes en un juego de lotería completamente aleatorio e impredecible.

El clasificador permite demostrar que si bien los resultados en un sistema aleatorio no pueden ser predecibles, si existen ciertas tendencias en los mismos. Dicha metodología es perfectamente extrapolable a otros sistemas aleatorios de importancia para la toma de decisiones, tal y como se demostró en el trabajo de Castrillón et al.

En dicho trabajo, se empleó un sistema Bayesiano basado en eventos discretos, con escasos datos variables independientes cuya finalidad era identificar pacientes con diabetes con base en un grupo de características. El sistema propuesto fue comparado con otros sistemas normalmente empleados para diagnosticar la enfermedad, lográndose demostrar su efectividad.

El modelo propuesto, construye una clase con los resultados de lotería que han salido ganadores, los cuales sirven de base para entrenar el sistema.

Todos los demás números que pueden ser posibles ganadores, son validados en el modelo propuesto, con la clase de números que han salido ganadores. Se establece así cuál es la probabilidad que tienen los números que no han sido ganadores de pertenecer a la clase de aquellos que si lo han sido.

El análisis permite establecer el conjunto de números que tienen una mayor probabilidad de ser ganadores. Como resultado, se observa que los números que se encuentran en cierto rango de la función bayesiana 2. Si bien, el análisis Bayesiano identifica el número ganador más probable, no se puede afirmar que dicho resultado goce de plena certeza.

La metodología utilizada se compone de los siguientes pasos: i Construcción de la base de datos de entrenamiento; ii Entrenamiento y construcción del sistema Bayesiano; iii Construcción de la base de datos de validación; y iv Validación del sistema.

Paso 1. Construcción de la base de datos de entrenamiento. La base de datos se conforma con números ganadores de la lotería en cada sorteo. Estos números se organizan por medio de una matriz, tal y como como se ilustra en la Tabla 1. Tabla 1: Resultados Ganadores de la Lotería. K números de dos dígitos sin repeticiones tomados de M números.

Paso 2: Entrenamiento y construcción del sistema Bayesiano. En el sistema propuesto, se define Xi, como una híper matriz de tres dimensiones que contiene el conjunto de características o datos que serán analizados.

Las dimensiones son definidas de la siguiente forma: las filas representan el número de sorteos analizados, las columnas contienen el conjunto de números máximo de dos dígitos que conforman cada uno de los resultados de un sorteo. En este caso solo se supondrá una clase c , la cual corresponde a los números que han sido ganadores.

Para la única clase definida en este sistema, se define una función de probabilidad según el sistema de ecuaciones propuesto por Duda et al. En este punto, cada uno de los resultados de la base de datos de entrenamiento es evaluado en la función bayesiana, con el fin de identificar sus tendencias.

Esta evaluación se realiza por medio de una gráfica de frecuencias que se construye con base en el método de Velleman , mediante el apoyo de herramientas computacionales.

Con base es esta gráfica se identifica el valor de la función Bayesiana con la máxima frecuencia valor deseado.

Paso 3. Construcción de la base de datos de validación. Con el fin de establecer los resultados más probables, todos los posibles resultados de la lotería objeto de análisis, son generados mediante un algoritmo procedimental.

Este algoritmo genera todos los subconjuntos de K números sin repeticiones tomados del conjunto que contiene los números entre 1 y M.

Es decir, todos los subconjuntos formados por la combinatoria M,K. Paso 4. Validación del Sistema. Cada uno de los resultados obtenidos en el paso 3, son evaluados en las ecuaciones definidas en el paso 2. Los resultados de la función bayesiana, que presenten una mayor aproximación al valor deseado según el paso 2 , se supondrá que son los valores más probables de ser los números ganadores.

En la Figura 1 se ilustra la estructura del clasificador propuesto. Figura 1: Estructura del clasificador. Paso 1: Construcción de la base de datos de entrenamiento.

Con base en resultados de un sistema de lotería, se identificaron las siguientes características:. Tabla 2: Características de los datos de entrenamiento. La información de la Tabla 2 fue tomada de los datos históricos de una empresa comercializadora de lotería, cuyo nombre fue omitido por razones de confidencialidad.

Tomando como referencia la clase analizada resultados de la lotería se obtuvo como resultado la función bayesiana ilustrada en la ecuación 5 :.

Adicionalmente, la dimensionalidad de cada una de las matrices empleadas en la ecuación 5, es representada como subíndice en el paréntesis anexo al lado de cada matriz X, W y w; esto es: 1xk , kxk y kx1.

a p. Coste Cuota de licencia. Cheques iniciales sin información de cuenta. Política de devoluciones Si su cheque se devuelve sin pagar por fondos insuficientes o no cobrados: Se le cobrará una tarifa de 20 dólares por el cobro.

Usted autoriza a la ciudad de Filadelfia o a su agente a realizar una transferencia electrónica única de fondos desde su cuenta para cobrar este cargo directamente.

La ciudad de Filadelfia o su agente pueden volver a presentar su cheque electrónicamente a su institución depositaria para su pago. Si la Ciudad no puede obtener el pago, la licencia, el permiso o la solicitud de apelación serán nulos. No puede tomar ninguna medida adicional en virtud de un permiso hasta que haya pagado todas las tarifas.

El permiso o la licencia se revocarán si las tasas pendientes no se pagan en un plazo de 30 días. No puede solicitar ni obtener permisos adicionales hasta que resuelva la deuda pendiente. Métodos y detalles de pago. En línea 1.

Las solicitudes se revisan en un plazo de cinco días hábiles. Si se aprueba la solicitud, recibirá una notificación para pagar el saldo. Formularios e instrucciones Materiales para licencias comerciales de entretenimiento. Contenido relacionado Utilice eClipse para solicitar licencias Obtenga una licencia de permiso especial.

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Negocios y autoempleo. Coches, estacionamiento y transporte. Crimen, ley y justicia. Así definimos los sucesos: A1: Suceso que la primera bombilla sea buena. A2: Suceso que la segunda bombilla sea buena. A3: Suceso que la tercera bombilla sea buena. Ejercicio: Lanzar al aire dos veces una moneda son eventos independientes por que el resultado del primer evento no afecta sobre las probabilidades efectivas de que ocurra cara o sello, en el segundo lanzamiento.

AXIOMA Cuando tenemos este caso, empleamos entonces, el concepto de probabilidad condicional para denominar la probabilidad del evento relacionado. La expresión P A B indica la probabilidad de ocurrencia del evento A sí el evento B ya ocurrió.

Se debe tener claro que A B no es una fracción. Por el número de ficha se escogen al azar 3 personas. Hallar la probabilidad de que todas las personas seleccionadas sean hombres. B: el segundo escogido es hombre. C: el tercero escogido es hombre. Decimos que los sucesos B1 , B2 , Sea A un suceso y B1 , B2 , Ejemplo: Dos listas de candidatos compiten por los puestos en el directorio de una compañía.

Las probabilidades de que la primera y la segunda ganen son de 0. Además, si la primera lista gana, la probabilidad de introducir un nuevo producto es de 0. Solución Definimos los sucesos: B1: primera lista gana. B2: segunda lista gana.

Sea P A : suceso introducir un nuevo producto. Regla de Bayes Para medir la probabilidad de que un Bi sea la causa de un evento observado en A. Ejemplo: Una firma manufacturera produce tubos de acero en tres plantas con un volumen de producción diaria de , y unidades, respectivamente.

Por la experiencia, se sabe que la fracción de producción defectuosa de las tres plantas es de 0. S se selecciona un tubo en forma aleatoria del total de producción de un día y se descubre que es defectuoso ¿de qué planta proviene ese tubo? Solución Tenemos los siguientes eventos a partir del problema: B1: Volumen de producción de la primera planta: u.

por día. B2: Volumen de producción de la segunda planta: u. B3: Volumen de producción de la tercera planta: u. E: un ítem defectuoso. Similarmente, calculamos las probabilidades para la planta 2 y planta 3. NOTA: 1. Los problemas de probabilidades también se pueden resolver con ayuda del método del árbol o con tablas estadísticas.

Ejercicio: Se tiene 6 esferas de colores en una ánfora, de las cuales 3 son rojas, 2 son blancas y 1 es negra. Se extraen aleatoriamente ó a la suerte de 1 en 1 sin reposición a.

Construya un árbol de probabilidades hasta la tercera extracción b. Cuál es la probabilidad de obtener 2 rojas hasta la tercera extracción c.

Cuál es la probabilidad de obtener una esfera blanca y una esfera negra hasta la segunda extracción. Si se extrae una carta de un juego de 52 naipes. Sea roja ó mayor de 9 b. Sea roja y mayor de 9 c. Sea espada ó igual que 5 d. Sea menor de 5 ó mayor de Sea roja ó mayor de 9.

Ejemplo 4: Un lote consta de 10 artículos buenos, 4 con pequeños defectos y 2 con defectos graves. Se elige un artículo al azar. Encontrar la probabilidad de que:. a No tenga defectos. b No tenga un defecto grave. c Que sea bueno o que tenga un defecto grave.

a ¿Qué porcentaje tienen mal los frenos, los faros o ambos? b ¿Qué probabilidad tuvieron mal los frenos o los faros pero no ambos? Ejemplo 6: En una habitación se encuentra el siguiente grupo de personas: 5 hombres mayores de 21, 4 hombres menores de 21, 6 mujeres mayores de 21 y 3 mujeres menores de Evaluar las siguientes: a P BUD b P AUC.

Instrucción: Utilizando las definiciones anteriores acerca de probabilidades resolver los siguientes ejercicios:. Se lanza 4 veces una moneda. Utilice un diagrama de árbol para mostrar todos los resultados y luego determina su espacio muestral. Un administrador de un centro de impresiones acepta un embarque de 15 receptores, si en una muestra de 4 receptores no sale ningún defectuoso.

Construya un árbol de probabilidades que ilustre el experimento aleatorio e indique las probabilidades correspondientes para cada suceso. Se escoge un docente al azar. Halle la probabilidad de que: a. Tenga el cabello castaño o los ojos negros b. Tenga solo el cabello castaño, pero no los ojos negros c.

No tenga el cabello castaño ni los ojos negros. En una caja hay 6 esferas. Si se sacan al azar de una en una sin reemplazo hasta la tercera esfera.

Construya un árbol de probabilidades que ilustre el experimento aleatorio b. Indique la probabilidad de obtener una esfera roja hasta la segunda selección c.

Indique la probabilidad de obtener dos esferas negras hasta la tercera selección. Se selecciona al azar una carta de un juego de 52 naipes. Sea de color rojo y tenga un valor mayor a Tenga un valor mayor a 5 o menor a Sea corazón o tenga un valor menor de 4.

Se tienen 5 esferas de colores de las cuales 2 son rojas, 2 son blancas y una negra. Si se seleccionan al azar en forma aleatoria de una en una sin reposición hasta la tercera extracción:.

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Siendo bueno, provenga del proveedor C. En una Institución educativa hay 30 trabajadores, de los cuales la tercera parte son mujeres. Si la cuarta parte de los hombres y la mitad de las mujeres son de la capital, ¿Cuál es la probabilidad de que al seleccionarse un trabajador aleatoriamente este: a.

Sea hombre b. Sea mujer y provinciana c. Sea mujer sabiendo que es de la capital d. Sea hombre sabiendo que es provinciano. Si escogemos un medicamento al azar. Calcular la probabilidad de que sea defectuoso. Si elige un estudiante al azar y si resulta que fuma. Calcular la probabilidad de que sea hombre.

EJERCICIO Nº Se elige al azar un profesor y resulta ser mujer, ¿Cuál es la probabilidad de que sea doctor? Se escoge al azar un paciente entre los archivos del departamento y se halla que está inscrito en la nómina de bienestar social.

Se presenta en la clínica un caso de accidente ocasionado por descuido. Proporción de la Proporción de hombres Edad población total casados respecto de los grupos de edad 14 — 25 0.

La tabla muestra algunas características de cierta población de hombres expresadas en proporciones. Se escoge al azar un hombre y se encuentra que es casado. Calcular la probabilidad de que su edad este entre los 14 y los 25, entre los 26 y los 44 y que sea de 45 años o más.

Se admite en el hospital un paciente que presenta dichas características ¿Cuál es la probabilidad de que ese individuo vaya a permanecer en el hospital menos de 30 días? Alcoholismo B5 2 10 85 85 68 26 5 Drogadicción B6 5 12 24 24 5 2 1 74 Total 23 35 La tabla muestra el número de pacientes admitidos en una clínica psiquiátrica durante un determinado periodo de tiempo.

Los pacientes se hallan clasificados por diagnóstico y por edad. Con estos datos, encontrar. h La probabilidad de que un paciente escogido al azar sea esquizofrénico.

Dado que tiene de 25 a 34 años de edad. i La probabilidad de que un paciente escogido al azar sea esquizofrénico y tenga entre 25 y 34 años de edad. AVILA, R. Editorial San Marcos. Córdova, M. MOSHERA S. Fernández, J. Grupo Editorial Megabyte.

Kennedy ESTADÍSTICA PARA CIENCIA Y INGENIERÍA. Mendenhall, W. Cengage Learning Editores S. Moya, R. Pérez L. Quezada, N. Empresa Editora Macro E-I.

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Juegos de Azar en Eventos de Ingeniería composición del mazo y las probabilidades de sorteo Juegos de Azar en Eventos de Ingeniería factores esenciales que los jugadores consideran al tomar decisiones. UJegos el eh en constante evolución del d y la lealtad del Jusgos, la Etimológicamente proviene xe dos Educación sobre el juego responsable hazard palabra romana que significa riesgo o peligro y al-azar vocablo árabe que quiere decir dados. En esta sección, exploraremos algunas ideas y ejemplos de cómo se aplica la ley de los grandes números al lanzamiento de monedas y otros juegos de azar simples. Asigne el valor 1 si acepta el producto. Pedimos disculpas por los errores de traducción y puede encontrar el artículo original en inglés aquí: Coin toss Objective Probability in Simple Games of Chance.

By Kihn

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