Estos apuntes se encuentran basados en el texto Mathematical Statistics and Data Analysis de John Rice (3a edición, Duxbury Advanced Series) y se dejan a disposición de todos aquellos quienes deseen repasar estos tópicos para su preparación en el curso IEE2513 Comunicaciones e ICS2123 Modelos Estocásticos.
La idea de probabilidad es antigua, pero su formulación matemática ocurrió de forma relativamente reciente, con sus principales ideas originadas en los juegos de azar.
Durante este siglo la probabilidad ha sido aplicada a una gran variedad de fenómenos, con ejemplos de ellos:
- Genética, para estudiar mutaciones y asegurar variabilidad natural.
- La teoría cinética de gases.
- Análisis de colas en los sistemas informáticos.
- Teorías para analizar el ruido en sistemas electrónicos y dispositivos de comunicaciones.
- En investigación de operaciones, para modelar las demandas de inventarios de bienes.
- Análisis financieros y de compañías de seguros.
- Para analizar sistemas complejos y mejorar su desempeño y confiabilidad, tal como en aeronaves comerciales y militares.
Primero se analizará la teoría de probabilidades como modelos matemáticos para fenómenos aleatorios. Luego se analizará la estadística, preocupada de procedimientos para analizar datos, particularmente aquellos con un carácter aleatorio, por lo que es un requisito comprender antes probabilidades.
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Fuente: Pontificia Universidad Católica de Chile / Escuela de Ingeniería
Por Sebastián Soto Rojas (spsoto@uc.cl)
