• Aprendizajes

      • Identifica el concepto de variable aleatoria
      • Diferencia variables aleatorias discretas y continuas
      • Examina los conceptos de distribución de probabilidad, esperanza matemática y desviación estándar
      • Construye la distribución de probabilidad para una variable aleatoria discreta y su modelo de simulación, físico o por medio de la computadora.
      • Identifica las característica de un proceso binomial
      • Construye el modelo para la distribución binomial, apoyándose en la simulación física o con la computadora
      • Aplica el modelo binomial, su valor esperado y su desviación estándar a fenómenos contextualizados que se ajusten a este modelo
      • Deduce que en el caso de variables aleatorias continuas, la probabilidad debe calcularse para valores dentro de un intervalo
      • Esboza la curva de densidad para una variable aleatoria aproximadamente normal, a partir de la suavización del polígono de frecuencias de un ejemplo sencillo.
      • Deduce el proceso de estandarización de la distribución normal, aplicando la Regla Empírica, dentro de un problema contextualizado
      • Utiliza la tabla para valores bajo la curva de la distribución normal estandarizada como el recurso para el cálculo de probabilidades o de valores z para dicha distribución.
      • Calcula probabilidades por medio de la distribución normal estandarizada de problemas contextualizados, interpretando los resultados.
      • Contrasta la gráfica para una situación de comportamiento aproximadamente normal con su correspondiente gráfica en el modelo estandarizado.
      • Concluye que una variable aleatoria, discreta o continua, puede describirse y analizarse por su tendencia, dispersión y distribución.