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Web conferencia Fase 4 Parte 2 Estadística y Probabilidad 20261103 Grabación de la reunión — Transcript

by carlos andres posada hincapie · 14,823 words · 2,487 segments · language en · Watch on YouTube

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0:02Sí, listo, claro que sí. Eh, ya estamos
0:04grabando entonces en su momento la
0:07reunión, profe.
0:09Okay. Bueno, buenas tardes, estimados
0:12estudiantes. Para el día de hoy
0:14estaremos eh dando inicio a la segunda
0:18parte de la fase cuatro del curso
0:20Estadística y Probabilidad.
0:23Vamos a estar
0:26trabajando las variables continuas.
0:30Entonces nuestra fase cuatro, modelación
0:32de distribuciones de probabilidad, sus
0:34tutores acompañantes para el día de hoy,
0:37Mónica
0:38el profe Carlos Posada Hincapié.
0:42Eh,
0:43bueno, eh para este encuentro vamos a
0:45tener eh una agenda para trabajar de
0:48forma más organizada toda nuestra
0:51presentación del día de hoy, eh en la
0:53cual iremos dando inicialmente y unas
0:56indicaciones generales. Vamos a estar
0:58hablando de las variables aleatorias
1:00continuas, dentro de estas está la
1:02distribución de probabilidad normal y la
1:04probabilidad uniforme.
1:07Y y por último eh vamos a hacer el
1:10ejemplo práctico de Excel, dando así eh
1:13cierre a eh todo la plantilla de
1:17trabajo, todos los planteamientos que se
1:20les propusieron para esta fase.
1:23Entonces si vamos a hablar en cuanto a
1:25las indicaciones generales, lo primero
1:27que debemos tener en cuenta es el tipo
1:28de actividad. A diferencia de las otras
1:31eh
1:32a actividades, esta es colaborativa.
1:35Entonces el propósito es que se logren
1:38engranar para poder trabajar y entregar
1:41un producto por eh grupo.
1:45Ese sería el mejor escenario, el mejor
1:47de los casos, que eso es lo que se
1:49espera que suceda. Esta tarea va a tener
1:51un peso de 100 puntos. Inició desde el
1:5526 de octubre y tiene una fecha de
1:57cierre al 22 de noviembre. decir que ese
2:00es el plazo máximo para que ustedes
2:03puedan subir sus tareas en el entorno de
2:06evaluación.
2:08Ahora bien, también hay un plazo para eh
2:12participar colaborativamente, que es
2:14hasta el 14 de noviembre.
2:17¿Qué quiere decir esta esta fecha?
2:19Quiere decir que hasta ese día hay plazo
2:21para que todos o la mayor cantidad de
2:24estudiantes pertenecientes al grupo de
2:27trabajo se logren poner de acuerdo para
2:30trabajar
2:31eh todos los planteamientos y los
2:33literales propuestos en esta tarea.
2:36¿Cuál es la base de datos que vamos a
2:38estar trabajando para eh esta fase?
2:41Empleabilidad y perfil profesional en
2:44estudiantes universitarios. De hecho, la
2:45venimos trabajando es la la venimos
2:47trabajando desde la fase dos, sí.
2:49Ahora aplicada a estas variables, de
2:52tipo variable. El objetivo de ella es
2:54que ustedes analicen una situación que
2:57está relacionada con la formación
2:59profesional y las oportunidades
3:01laborales de los estudiantes
3:03universitarios.
3:04¿Qué es importante tener en cuenta? Como
3:06les decía, el ideal es que sean los
3:08cinco estudiantes que participen, que
3:10todos logren colocarse de acuerdo para
3:11entregar un solo producto.
3:14En el eventual caso que hasta el 14 de
3:16noviembre no hayan logrado contactarse
3:19con todos eh los integrantes, pues la
3:22cantidad de estudiantes que haya, ese
3:24número de hm eh literales que van a
3:28estar desarrollando. Entonces eh si hay
3:3212 estudiantes, si bueno, casi hay una
3:35excepción, eh se les pide que, por
3:37favor, hagan un tercer literal en todos
3:41los planteamientos, ¿para qué? Para
3:43obtener una mejor conclusión de de estos
3:46ejercicios. Entonces eh la idea es que
3:49entonces tres, cuatro, cinco, tantos
3:52estudiantes como haya, tantos literales
3:54deben ser resueltos.
3:56Ahora se presenta otro escenario, el
3:58caso en el que el estudiante dijo, no,
3:59definitivamente yo no quiero trabajar en
4:02grupo, yo quiero hacer mi trabajo
4:04individual. Pues eso no está contemplado
4:06para esta fase. Como les dije, el
4:09propósito es que ustedes también
4:10aprendan a trabajar en equipo. Ese
4:13estudiante si decide antes del 14 de
4:15noviembre lo decidió y no dejó
4:17evidencias en el grupo de que quería
4:20trabajar con nosotros compañeros, pues
4:21ese estudiante va a tener una
4:23penalización eh de trabajo el puntaje de
4:26trabajo colaborativo no se le va a sumar
4:29a su nota.
4:31¿Por qué? Porque tuvo un criterio de
4:32calificación de pública de evaluación.
4:35Y su calificación eh debe desarrollar
4:39pues todos los ejercicios, todos los
4:42literales y debe su calificación va
4:45sobre 95 puntos.
4:49Eh bueno, esa por la parte ya esto sería
4:51la parte organizacional. Bueno, vámonos
4:54al las recomendaciones y ahorita
4:57profundizamos un poco más en qué es lo
4:59que van a ir desarrollando en cada uno
5:01de estos eh ejercicios. Las
5:03recomendaciones para las Dígame.
5:05Perdón, perdón
5:07repito la la pasada diapositiva en la
5:10que ese 14 de noviembre eh recordemos
5:13que hay un plazo hasta el 10
5:15pero esto se amplió.
5:17O sea, entonces por si de pronto aquí
5:19hay algún porque alguien me decía aquí
5:20en el chat que que era mucho tiempo, que
5:23era muy largo el plazo que si podíamos
5:25hacerlo un poquito más pues más corto
5:27pues el tiempo, el lapso de tiempo
5:28porque a veces es es complejo por la
5:30cantidad de ese que dan para la entrega.
5:32Entonces, pero eso se hizo el cambio
5:35precisamente porque muchos eh
5:37solicitaron
5:38eh un poco más de tiempo para poder
5:40participar en equipos de trabajo.
5:41Entonces, esa es la aclaración que hay
5:43que hacer ahí puntualmente para quien
5:45tenga la inquietud, listo. Se dio un
5:47plazo más larguito hasta el 14 para que
5:48pudieran tener más participación.
5:50Exacto, así es.
5:53Perdón, sí.
5:53Bueno.
5:54Bueno, eh continuando entonces eh con
5:58las recomendaciones para el desarrollo
6:00de las actividades y el uso adecuado de
6:02los recursos disponibles en el curso.
6:05Eh la red de cursos les da a ustedes una
6:07gran variedad de recursos para que
6:10ustedes se puedan apoyar y desarrollar
6:12con mayor facilidad eh todos sus
6:15actividades. Entonces,
6:17la primera la primera recurso que
6:20nosotros les damos es la plantilla de
6:22trabajo asignada.
6:24O sea, esa plantilla de trabajo es
6:26importante que todas las actividades
6:27sean desarrolladas sobre esas
6:29plantillas. Estamos evidenciando
6:31estudiantes que están enviando tareas en
6:33Word, en PDF. Eso no son los formatos,
6:36entonces no cumplen con los requisitos,
6:39con todos los parámetros que esta
6:41plantilla les exige y que en la rúbrica
6:45de evaluación son tenidos en cuenta para
6:47definir su calificación. Entonces,
6:49primero que todo utilizar la plantilla
6:51de trabajo que le estamos dando, que
6:53cada tutor la deja pegadita en la
6:56apertura del foro, el mensaje de
6:57apertura. Siempre van a tener ahí tanto
7:00eh la guía de trabajo para eh la fase
7:02correspondiente como su plantilla de
7:04entrega.
7:06Bueno, una vez teniendo claro esto, pues
7:08debemos revisar los contenidos y
7:10referentes bibliográficos. ¿Dónde
7:12encontramos estos referentes
7:13bibliográficos? Nosotros nos vamos a ir
7:16precisamente a la fase en la que estemos
7:19actualmente o la que estemos
7:20desarrollando y se nos desplegará este
7:24este menú y vamos a buscar la opción de
7:27contenidos y referentes bibliográficos.
7:29Ahí tenemos toda la información, también
7:31podemos descargar la guía y tenemos toda
7:33esta información de las fechas
7:35importantes para el desarrollo de la
7:37tarea.
7:39Ahora, cuando nosotros ingresamos en ese
7:42eh hipervínculo de contenidos y
7:43referentes bibliográficos encontramos
7:45una serie de referencias, de textos, de
7:49lecturas que están hm estrechamente
7:53relacionados o son puntualmente
7:56pues eh de los temas vistos en cada una
7:59de estas tareas. Por ejemplo, en esta
8:01fase cuatro eh me parece eh de especial
8:04relevancia la referencia que tienen de
8:07Romero Ramos.
8:09Él aquí en esta, en esta lectura les
8:12hablan de estudio de distribuciones de
8:13probabilidad discretas, binomial,
8:16Poisson y eh cómo modelar fenómenos
8:19aleatorios, o sea, les da todas esas
8:21bases y esas pautas para que ustedes
8:23cuando vayan a la plantilla, a los
8:26ejercicios, tengan una noción conceptual
8:29de cómo aplicar, frente a qué eh a cuál
8:33de estas variables ustedes están. De
8:35igual forma también, por ejemplo, la de
8:37Alvarado Verdín, que también presenta
8:39los fundamentos de las teorías de
8:41probabilidad y las distribuciones más
8:43relevantes para el análisis estadístico.
8:45Entonces miren, aquí tenemos una serie
8:47de eh contenidos bastante valiosos para
8:50el desarrollo, la conceptualización y
8:53para eh eh el análisis interpretación de
8:57todas esos ejercicios. De hecho hasta
8:59les ayuda a hacer la primera, el primer
9:02ejercicio, el de conceptualización.
9:04Además si ah encuentran un
9:07un objetivo virtual de información
9:10acerca de distribución normal.
9:12Esto es lo que ustedes encuentran en el
9:14campus eh entre los recursos. Además los
9:18tutores siempre también estamos
9:19enviándoles tanto a Teams como en el
9:22foro eh las grabaciones, los links de
9:25enlaces de las SIPAS, de las web, las
9:27invitaciones para que ustedes estén al
9:29tanto de lo que está pasando en el
9:31curso, cuándo son las clases, cuándo
9:33puedo yo ir, tengo esta duda, yo voy a
9:35aclararla. Entonces eso es importante y
9:37es otro recurso también muy valioso.
9:39Entonces visualizar las grabaciones de
9:41las web conferencias y las SIPAS
9:43desarrolladas por el tutor del curso.
9:48Eh bueno, una vez eh nos vamos entonces
9:52a cómo ya yo revisé y de hecho aquí
9:55inicio eh en ese qué hacer, cómo yo voy
9:59a elaborar mi tarea, cómo yo voy a
10:00desarrollar mi tarea, ¿sí? Entonces
10:03miren, el primer punto que contemplé
10:04precisamente fue la lectura. Entonces la
10:06lectura de todos esos referentes
10:08bibliográficos e incluso eh y por
10:12supuesto de la guía de trabajo. ¿Para
10:14qué? Porque ella les
10:16les va a ir dando todas las pautas para
10:18ustedes elaborar su trabajo.
10:21Ahora bien, en el ejercicio uno nosotros
10:24tenemos un Excel que tiene eh cierta
10:27cantidad de pestañas donde nos van
10:28indicando qué debemos donde nos asignan
10:30cada ejercicio. En el ejercicio uno,
10:33¿qué debemos hacer? Selección de rol y
10:35de concepto. Entonces, cada estudiante
10:38elegirá sin repetir, siempre deben tener
10:41en cuenta que nunca se deben repetir las
10:43selecciones. Eh, por ejemplo, en este
10:45caso les colocaron un literal y un
10:47concepto. Entonces, siempre debemos
10:48estar atentos a que cuando nosotros
10:50vayamos a publicar nuestras elecciones
10:53que ya no haya sido previamente
10:55seleccionada por otro compañero.
10:58Eh, bueno,
11:00cuando hablamos de selección del rol.
11:02Bueno, ¿qué son los roles? ¿Cuáles son
11:03los roles? Si yo escojo el rol de
11:05moderador, ¿qué tengo que hacer? Bueno,
11:07entonces para eso acá tenemos eh el
11:11moderador, son cinco roles, moderador,
11:14creativo, colaborador antifraude,
11:16evaluador y
11:17e investigador, perdón.
11:19¿Qué hace el moderador? Él va a ser el
11:21responsable de entregar el producto del
11:24equipo en el entorno de evaluación.
11:27¿Qué hace la persona que escoge el rol
11:29creativo? Él va a vigilar el tiempo, va
11:32a aportar ideas, hace preguntas, o sea,
11:34va a tener va a mantener el dinamismo y
11:36el interés del grupo por la tarea.
11:38Entonces, que todo el tiempo lo que haga
11:40falta siempre estamos allí atentos.
11:43El colaborador antifraude lo que va a
11:44hacer eh va a organizar esos aportes que
11:47se están enviando, los aportes que
11:48ustedes están enviando allí
11:51a ustedes y dirán la forma de cómo
11:52trabajar, si por un Drive, si por
11:56WhatsApp, si por Teams, por donde
11:57ustedes en la herramienta que ustedes
11:59les parezca más eh eh de pronto más
12:03fácil o de su acomodo, ¿sí? Entonces, él
12:05va a encargar este colaborador
12:07antifraude lo que va a hacer es
12:08organizar esos aportes y revisar
12:11redacción, revisar ortografía y que eh
12:15los aportes, por ejemplo, en el
12:16ejercicio uno que nos dicen eh el
12:19concepto, nos dice que debe ser con
12:21nuestras propias palabras, entonces que
12:22no sea copia y pegue de de esas eh de
12:25cada uno de esos conceptos.
12:28El evaluador va a va a revisar que los
12:30aportes que se van haciendo haciendo
12:33cumplan con lo solicitado en la rúbrica
12:36de evaluación, entonces que vayan
12:38cumpliendo con cada uno de esos
12:39parámetros de entrega.
12:43Y el investigador eh va a liderar las
12:45consultas del material bibliográfico,
12:47entonces va a ir a ese a ese referente
12:50bibliográfico donde nosotros donde les
12:52indiqué ahorita o ustedes son también
12:54libres de buscar en otras partes, en
12:57bases de datos o donde ustedes en la
13:00donde ustedes mejor eh tengan la
13:02herramienta que más asequible les
13:04parezca, entonces usted esa persona va a
13:06liderar esas investigaciones y va a
13:08contrastar esa información.
13:10Ahora, una vez sabiendo cuáles son los
13:11roles
13:13a los que yo puedo eh eh encarnar, ¿qué
13:17debo hacer? Debo ir a en la tabla que
13:21está en el en la pestaña que se llama
13:23ejercicio uno
13:25y escoger
13:27tanto el rol como el concepto y el
13:29literal. En esta primera tablita aquí
13:31les tengo, entonces yo le hice el
13:33ejercicio con mi con mi nombre. Si yo
13:35fuera un estudiante, entonces yo digo
13:37que eh Mónica va a escoger el rol
13:40creativo
13:41y voy a el concepto, entonces yo
13:44me voy a la tabla uno donde me muestra
13:47cuáles son los conceptos que yo debo eh
13:50diligenciar o responder, entonces tengo
13:53distribución de Poisson, binomial,
13:55uniforme, normal eh hipergeométrica,
13:59entonces yo voy a seleccionar uno de
14:00estos y lo voy a colocar enfrente de mi
14:02nombre y mi rol.
14:04Entonces yo voy a escoger distribución
14:05normal, por ejemplo, y voy a escoger el
14:07literal A.
14:09¿Qué quiere decir esto? Que todos los
14:12planteamientos
14:14voy en todos los planteamientos yo voy a
14:17desarrollar solo el literal A
14:20eh durante todo
14:23esta fase.
14:25¿Cuál es el propósito de hacer esto?
14:26Bueno, primero que todo, pues esta tabla
14:28como como se pueden dar cuenta es una
14:30forma de llevar el control en grupo de
14:34quién está trabajando qué y después
14:36contrastarlo con sus planteamientos, que
14:39se cumplan, que estén esos
14:41planteamientos ahí desarrollados y si en
14:43caso tal si somos menos de tres que nos
14:46hace falta uno, bueno, escojamos uno
14:48más, cuál vamos a escoger y así.
14:50Entonces eso es como para mantener el
14:51orden y el control del trabajo.
14:54Eh
14:56bueno.
14:59Ahora eh después de definir esto, ya
15:02definimos entonces el rol y los
15:04conceptos, ¿qué vienen? Los
15:06planteamientos. Entonces
15:08encontramos cinco pestañas de nuestro
15:11libro de Excel que van desde los
15:13planteamientos uno al cinco
15:15precisamente. Entonces ahí, como les
15:18indiqué, cada estudiante va a
15:20desarrollar el literal escogido en esa
15:22tabla número uno identificando y
15:25seleccionando la distribución de
15:28probabilidad que mejor represente el
15:30fenómeno que usted está analizando.
15:32Entonces debe leer, analizar e
15:34interpretar el planteamiento que tiene
15:36cada uno de estas pestañitas
15:40y debe identificar entonces a cuál de
15:43las distribuciones pertenece. Entonces
15:46de esa forma usted la va a a
15:48desarrollar. De hecho, varias de ellas
15:50dicen cuál es. Si usted la lee, la
15:53analiza detalladamente, ahí mismo
15:55implícitamente les va diciendo cuál es
15:58esa probabilidad que usted debe estar a
16:01realizando. Algunas la tienen. Entonces
16:04continuando con el ejemplo, entonces por
16:06ejemplo, yo como escogí el literal A,
16:09recuerden allá en mi tabla A, quiere
16:10decir que yo voy a desarrollar mis
16:12planteamientos con mi equipo, yo voy a
16:14hacer mis aportes a ese equipo y yo voy
16:16a escoger el literal A de cada
16:19planteamiento. Entonces, planteamiento
16:21uno, aquí estoy Mónica Polo, en el dos
16:23igual, en el tres igual. Yo voy a
16:26resolver si fui la primera persona que
16:29inició a enviar los aportes, pues ya yo
16:32hice mis tablas de probabilidades y ya
16:35con base en esas los demás compañeros
16:37también pueden ir este trabajando, ¿sí?
16:40Verificamos previa verificación de que
16:42el compañero también trabajó bien y que
16:44esos datos están bien. Entonces, de allí
16:47vamos
16:48a hacer eh
16:50eh los ejercicios. Entonces, ¿qué debo
16:53hacer? Si cada literal tiene una
16:56pregunta, entonces cada estudiante debe
16:59responder la pregunta que tiene su
17:02literal. Entonces, en este caso, por
17:04ejemplo, en el planteamiento de uno
17:06dice, ¿cuál es la probabilidad de que un
17:07estudiante tenga exactamente dos
17:09certificaciones? Debe analizarla, esa
17:12pregunta, resolverla y realizar, colocar
17:16el resultado que obtuvo
17:18en la operación y después eh la
17:22interpretación. Entonces, interpretar
17:24ese ese resultado obtenido en este
17:27espacio de forma breve, concisa, pero eh
17:31en esencia lo que significa ese dato
17:34para el planteamiento que usted está
17:36desarrollando.
17:39Listo, y así para cada uno de estos eh
17:42pestañas, cada uno de los
17:43planteamientos.
17:46Una vez desarrollamos los cinco
17:47planteamientos eh llegamos al ejercicio
17:51tres y al ejercicio cuatro.
17:54¿Qué vamos a hacer en estos ejercicios
17:56tres y cuatro? Acá con los resultados
17:58obtenidos de cada uno de esos
18:00planteamientos ya del grupo colaborativo
18:02de forma global, entonces nos tenemos
18:05que eh
18:08hm analizar, ¿sí? Todos esos resultados
18:12y hm interpretar
18:15de forma la información cuantitativa
18:18generada y formular conclusiones. Esas
18:21conclusiones van a estar sustentadas en
18:23esa evidencia de sus ejercicios y con
18:26ellas mismas deben justificar las
18:28propuestas de solución que van a apoyar
18:31las decisiones en del contexto
18:34planteado. ¿Cuál es el contexto que les
18:36está planteando esta tarea? ¿Cuál es la
18:39empleabilidad? La relación que hay entre
18:41la empleabilidad y el perfil profesional
18:44en estudiantes universitarios. Entonces,
18:47de esa forma, entonces la la pestaña de
18:50los ejercicios tres y cuatro les muestra
18:54entonces a ustedes eh que deben
18:56presentar una conclusión y una propuesta
18:59de solución. Y allí les traje solamente
19:03les traje esta partecita, ¿por qué?
19:04Porque ellos ahí tienen un breve ustedes
19:07tienen unas indicaciones donde les dicen
19:10qué deben hacer en cada apartado, en el
19:12apartado de conclusiones y en el
19:14apartado de propuesta de solución.
19:16¿Qué estaba pasando en esta conclusión o
19:19en esta propuesta de solución? Usted no
19:20debe decir cómo desarrolló el ejercicio,
19:23no es no es eso. Usted lo que debe es
19:27interpretar, por ejemplo, en la
19:28conclusión interpretar los resultados
19:30obtenidos, mencionar cuál fue el evento
19:33más probable según los cálculos
19:34realizados. Por ejemplo, aquí esta es
19:36una de las indicaciones que nos pide eh
19:39en el recuadro, ¿sí? Que nos dejan desde
19:41la red de cursos eh para hacer son
19:44preguntas orientadoras para hacer el
19:45análisis de esas hm variables.
19:49Eh y de igual forma para las propuestas
19:53de solución. Entonces, por ejemplo, eh
19:56pueden relacionar acá les dice relacione
19:58los resultados con el contexto de la
20:00base de datos analizada. Entonces, y eh
20:03identificar los eventos más probables y
20:06qué significan.
20:08Además, a partir de eso presenten
20:10recomendaciones derivadas de ese
20:12análisis realizado, ¿verdad? Entonces,
20:15eso es lo que es. ¿Cómo están divididas?
20:17Bueno, en el ejercicio tres van a estar
20:19desarrollando los planteamientos el la
20:21conclusión y las propuestas de los
20:23planteamientos uno, tres y cinco.
20:26¿Quiénes son esas variables? Entonces,
20:28las variables discretas.
20:30y en el ejercicio cuatro vamos a estar
20:32haciendo el análisis, el mismo
20:35ejercicio, pero para las las los
20:37planteamientos dos y cuatro que serían
20:39las variables continuas.
20:41Entonces, eso es lo que se debe hacer en
20:45ese ejercicio tres y cuatro. Y
20:47finalmente, pues eh consolidar toda esta
20:52información. Una vez ustedes tienen
20:53todos estos datos, todos estos análisis,
20:56eh consolidarlos y organizarlos en la
21:00plantilla de tal forma que cumplan con
21:02todos los parámetros de la rúbrica.
21:06Eh, bueno.
21:09Me salté un paso, la infografía. Okay.
21:12Eh, la infografía es eh el último paso.
21:15De hecho, en esta tarea
21:17eh deben hacer un informe de
21:19participación a un evento de la cadena
21:21de ciencias básicas. Para este periodo
21:24eh el evento es el décimo seminario
21:27virtual de estadística, inteligencia
21:29artificial y ciencia de datos. Se va a
21:31estar desarrollando los días nueve y 10
21:34de noviembre de dos de la tarde en
21:35adelante. Eh, con tiempo. Pues ahorita
21:38todavía no no tenemos los enlaces, pero
21:40ustedes saben que nosotros les vamos
21:42enviando todas estas invitaciones
21:45a por los medios de comunicación
21:47institucionales, el el Teams y en los
21:50foros o en los correos institucionales
21:52siempre vamos a estar enviándolos para
21:54que ustedes tengan presente eh estar
21:57pendiente de ellos para que puedan eh
21:59participar del evento. Entonces, bueno,
22:02yo entré a esta charla, quién está dando
22:04la charla, de qué se trata la charla,
22:07cuál es el título de la charla, qué fue
22:09lo que más me llamó la atención y a
22:11partir de eso usted elabora esa
22:15infografía, ¿sí? Eh, importante, cada
22:18infografía debe quedar con su nombre
22:21implícito dentro del formato propio de
22:23la infografía. ¿Por qué? Porque en esa
22:25página donde dice infografía, cada
22:28estudiante que esté participando en el
22:31equipo para la entrega debe presentar su
22:33infografía.
22:35Eh, y pues si usted no puede
22:39participar de forma sincrónica, pues lo
22:41puede hacer también de forma
22:42asincrónica, porque nosotros posterior
22:45al desarrollo de los encuentros vamos a
22:49estar también entregándoles los enlaces
22:51de grabación. Entonces usted también
22:53puede ver esa grabación y escoger cuál
22:56de esas charlas le llama más la atención
22:58y realizar su ejercicio sin ningún
23:00inconveniente.
23:02¿Claro hasta aquí, profe, o hay alguna
23:04pregunta antes de pasar ya al
23:06Sí, profe. Perdón. Sí, profe, claro que
23:09sí. Mira, eh aquí hay una inquietud
23:11y tiene que ver con el seminario.
23:12Entonces es lo siguiente, compañeros,
23:14miren. El seminario se va a llevar a
23:16cabo los días 9 y 10 de noviembre de 2
23:19en adelante, creo que hasta las 7 de la
23:21tarde más o menos. Eh, son las
23:23son las actividades
23:25y la idea es que esa actividad se va a
23:27grabar obviamente, se va a enviar el el
23:30link para que se conecten a este a
23:33seminario y ustedes puedan de allí tomar
23:35toda la información. Si eh la grabación
23:37debe compartirse luego en cada foro eh y
23:40a cada tutora la
23:42su respectivo pues eh ahora sí compartir
23:45grabación y los link también de acceso
23:47para que tengan en cuenta ese dato. Y eh
23:50aquí preguntan algo y dicen que que si
23:51el el punto el ejercicio 3 y el 4 son
23:54grupales. Sí, son los dos
23:58Claro que sí son grupales.
23:59Eh, porque cada uno tiene que tomarse un
24:01planteamiento
24:02dentro de los planteamientos hay que
24:03hacer las las conclusiones. Y la
24:06conclusión la deben hacer ustedes como
24:08equipo, construir las conclusiones,
24:10¿cierto? Entonces enseguida más adelante
24:11vamos a mirar un poquito acerca de esa
24:13esa parte ya eh de pues como se dice
24:17colaborativa. Mientras tanto vamos
24:18trabajando la parte teórica de los
24:20asuntos que vamos a trabajar pues en
24:22este sí para esta web conferencia que es
24:23para eso, ¿cierto?
24:25Claro que sí.
24:29Eh, sí. entonces eh, ¿podemos continuar,
24:32profe? Tú me dices.
24:36Sí, sí, sí. Ya aquí estamos
24:38aquí Sí, preguntan que si el mismo link
24:41sirve para el nueve y el 10. Nosotros
24:42vamos a vamos a indicar esa parte,
24:44¿listo? Entonces por ahora este sabemos
24:46que hacen nueve y 10, ya luego vamos a
24:48indicarles paso a paso qué hay que hacer
24:49ya para el eh el seminario como tal,
24:52porque nosotros no tenemos los links,
24:53entonces no podemos decirle a ustedes
24:55que el link ya está listo, no. Entonces
24:56se lo vamos generando, la dirección del
24:58curso va ir generando todo lo que es
25:00referente a ese seminario porque es un
25:01evento de la red de curso, entonces hay
25:04que tener en cuenta y estar pendientes
25:06de los chats de grupo de Teams ustedes
25:08de también del equipo eh de docentes que
25:11con ustedes colaboran y trabajan.
25:14Y la otra es también que ellos van a
25:16pasarles ustedes toda la información en
25:18los foros de hacer acerca del evento.
25:21Este el evento nos sirve para hacer la
25:23infografía. Preguntan por acá que si es
25:26una una sola para el equipo o si son eh
25:29infografías individuales.
25:31Como les indiqué ahorita ah ah apenas
25:33ahorita les eh decía que cada estudiante
25:37debe elaborar su infografía y que en el
25:39apartado de infografía deben aparecer
25:42tantas infografías como tantos
25:43estudiantes participaron en la entrega.
25:46Que cada infografía debe quedar eh
25:49debidamente marcada con su nombre eh
25:53para pues dar asignar los puntos a cada
25:58a cada estudiante por su infografía,
26:00porque de repente pasa que trabajaron
26:02tres, pero solo dos entregaron la
26:04infografía, entonces al docente le queda
26:05muy complicado saber cuál de los tres
26:07fue el que no entregó si no si no marcan
26:10las las infografías. Entonces eso sí
26:13tiene que cada uno hacer su ejercicio de
26:16de escuchar o ver por diferido esas
26:19charlas, escoger la que más le gustó y a
26:22realizar pues eh el producto solicitado,
26:26en este caso la infografía.
26:28Sí, porque es el seminario son varias
26:30charlas, entonces puede que a usted le
26:32guste una cosa, a otro le guste otra y
26:35así.
26:36Preguntan por acá que se coloca en la
26:37pestaña infografía se colocan las
26:40infografías, las gráficas. Si alguien
26:42quiere colocar el enlace para Canva u
26:45otra aplicación en la que desarrolle la
26:46infografía, entonces usted coloca el
26:48enlace y obviamente coloca el nombre,
26:50¿cierto? Quienes van a colocar la la
26:52imagen de la infografía colocan
26:53infografía y colocan la parte de abajo
26:55el nombre del estudiante que realizó la
26:57infografía para saber pues que tiene
26:59calidad.
27:00De todas maneras usted ya envía en los
27:02foros los avances de la infografía y uno
27:04sabe ya de quién es cada infografía que
27:07están presentando por equipo. Entonces,
27:09ustedes deben colocarlo todos allí.
27:11Se hace una sola entrega de documento de
27:14plantilla para evaluación. No es que se
27:16hagan las cinco entregas individuales,
27:18sino que se hace solamente una. Por eso
27:20ustedes tienen unos roles que la profe
27:21ya explicó ahorita. Entonces, cada uno
27:24hace sus entregas a la persona encargada
27:26de recopilar que quién es. Así están
27:29atentos a esa parte porque es
27:30fundamental. Hay que saber quiénes son
27:32los que ejecutan los roles para poder
27:33saber quién va a hacer la entrega.
27:36Entonces, tengan en cuenta eso, ¿cierto?
27:38Eh, además también hay que tener
27:40exactamente el moderador. Entonces, allí
27:43se le hace moderar la entrega para que
27:44compile la información de modo que él
27:46pueda ir recopilando lo que ustedes van
27:49entregándole, los avances, ¿cierto?
27:51Lo mismo en los foros. Los foros muy
27:52buenos que ustedes eh muchos han
27:54implementado la estrategia de colocar un
27:56Drive entonces en el link en línea para
27:59que ustedes puedan ir editando la
28:00plantilla en línea y montando la
28:02información allá y van recopilando los
28:05resultados de los ejercicios que ustedes
28:06van colocando allí de modo que ustedes
28:09puedan presentar avances de eh en ese
28:11mismo link. No se han que generar muchas
28:13plantillas, sino que con una sola
28:14plantilla, un solo link puedan que
28:16compartirlo de modo que ese link pueda
28:19eh la persona esté eh digámoslo así eh
28:23revisándoles a ustedes constantemente
28:24sus avances. Es más fácil y más práctico
28:26hacerlo en un solo link para no entrar
28:29al link, mirar cómo está actualizado el
28:30trabajo e ir mirando pues este tipo de
28:33de avances a nivel grupal, que es muy
28:35necesario. Es Eh, yo sé que les da da
28:39dificultad hacer la el socializar y
28:41demás, es complejo, que no se que no se
28:43contactan, que pronto es difícil
28:46contactar al que está por la otra parte
28:48que no quiere conectarse, que no aporta
28:49en el foro, pero hay que tener paciencia
28:51y por eso es que hicimos el esfuerzo de
28:53darles más días para que esas personas
28:55puedan hacer eh darse cuenta que es
28:57importantísimo la participación grupal
29:00en ese ejercicio. Es muy importante.
29:03Quien Es más, quien no ha participado
29:04grupalmente en el ejercicio tiene una un
29:06descuento en el puntaje final de
29:08calificación del ejercicio. Si lo
29:09entrega solito tiene un descuento del de
29:11puntos. Entonces, qué qué interesante es
29:15eh participar del equipo, porque usted
29:17no va a trabajar en una empresa solos
29:19cuando sean para los futuros ingenieros
29:20y demás, sino que se van a trabajar con
29:22personas al lado. Entonces, hay que
29:24empezar desde ahorita a trabajar en
29:25equipo y fomentar ese trabajo en equipo.
29:28Desde desde ya concientizaron de ese
29:30tipo de de ejercicios grupales, profe.
29:34Así es. Bueno, listo, profe.
29:36Bueno, eh pues ya si vamos a hablar
29:39hablando un poco más ya de la parte
29:42conceptual de de nuestras variables que
29:44vamos a estar trabajando el día de hoy,
29:46bueno, entonces eh
29:49vamos a hacer un muy breve recorderis
29:51así para entrar en materia. Entonces,
29:54recuerden que en esta fase estamos
29:55trabajando de con tipos de variables y
29:58que estas variables pueden ser tanto
29:59cualitativas como cuantitativas. La
30:01cualitativa, como su nombre lo indica,
30:03nos nos da cualidades, por lo tanto no
30:06son numéricas, pero esas no son las de
30:08nuestro interés para nuestro trabajo.
30:10¿Cuáles son las de nuestro interés? Las
30:11cuantitativas.
30:13Eh, estas variables mientras en cambio
30:16si nos permiten eh trabajar con
30:19cantidades, es decir, que son numéricas
30:21y pueden ser de dos formas, tanto
30:24discretas como continuas. Las discretas
30:28eh fueron las que trabajaron en la clase
30:30en la en el encuentro anterior, por eso
30:33hoy no vamos a estar las tocando como a
30:35mucha profundidad porque ya fueron
30:36desarrolladas en la primera parte del
30:39CIPAS. Si de pronto no participó,
30:41podemos eh pueden verla eh por diferido,
30:43ya los enlaces fueron compartidos.
30:46Eh, pero mencionémoslas para tener en
30:48cuenta como punto de partida. Cuando
30:50hablamos de de unas variables
30:54cuantitativas discretas, estamos
30:55hablando de variables que manejan
30:57números enteros, es decir, que nos
30:59permiten hacer conteos. Eh, por ejemplo,
31:03el número de estudiantes en en el curso
31:05de estadística. Podría ser, ¿verdad? O
31:09el número de hijos en una familia. ¿Sí?
31:12O el número de colores que tiene el
31:14semáforo.
31:15Ahí estamos hablando de variables
31:17cuantitativas discretas.
31:18Por otro lado, si hablamos de variables
31:21eh cuantitativas continuas, ya entonces
31:24empezamos a hablar, son igual numéricas,
31:27pero esta nos permite eh incluir números
31:30decimales, es decir, que acá podemos
31:32hacer mediciones. Mediciones con qué,
31:35profe? Mediciones con un termómetro, con
31:39un cronómetro, con una pesa, con un
31:42metro, o sea, diferentes herramientas
31:45que nos permitan medir. ¿Sí? Entonces,
31:47si traemos eh continuamos con el eh
31:50ejemplo de los el número de estudiantes
31:53que hay en esta clase. Entonces, ya esta
31:56no me serviría para para el ejemplo de
31:59variables continuas. Entonces, pero qué
32:02podría decir yo aquí, entonces, eh la
32:05talla
32:06de los estudiantes del curso de
32:09estadística y probabilidad o el peso de
32:11los estudiantes del curso estadística y
32:13probabilidad. Si ven que ya aquí
32:15entonces estas
32:17variables que yo acabo de mencionar, en
32:19cambio, sí nos permiten un rango eh de
32:23valores. Entonces, porque yo un
32:26estudiante puede medir 1,50 el otro
32:29puede medir 1,61 1,65, o sea, ¿si ven?
32:33Entonces, son todos los los valores que
32:36nos permiten que estén dentro de esos
32:37rangos que nosotros eh podamos trabajar.
32:41A ver, acá en cuando se trabaja con
32:43variables cuantitativas
32:45continuas se debe tener en cuenta por
32:48eso la precisión de los datos. Entonces,
32:51siguiendo con ejemplos, ¿qué podríamos
32:53decir? Por ejemplo, ¿cuánto tiempo le
32:55tomó al curso eh completar el examen o
32:59completar este proceso de aprendizaje
33:02mediante esta web? Entonces, vamos a
33:03decir 45.3 minutos o 1 hora y 30 eh 1
33:09hora y 30 minutos. ¿Sí? ¿Sí ven?
33:11Entonces, miren, aquí estamos trabajando
33:13con ya no con enteros, ¿cierto? O la
33:16velocidad de un vehículo, volumen de un
33:19líquido, la capacidad cuando compramos
33:21una gaseosa vamos a la tienda, entonces,
33:23no, una Coca-Cola 2.50 2 L, 3 L, 2.5,
33:29¿cierto? Entonces, miren, aquí estamos
33:31frente a variables cuantitativas
33:33continuas. Miren cómo están en nuestra
33:35cotidianidad.
33:36O el precio de un producto, ¿sí? Esa
33:39misma gaseosa ¿cuánto cuesta? 2500,
33:415000, 6500. Entonces, ahí estamos frente
33:45a variables continuas.
33:49Para hablar de distribución de
33:50probabilidad, entonces, debemos saber
33:52que esta es una función que nos permite
33:54calcular la probabilidad de que ocurra
33:57determinada cantidad de veces sucesos
33:59definidos sobre una variable.
34:02Como nosotros estamos
34:03trabajando eh sobre las variables
34:06cuantitativas, entonces, como
34:07mencionamos discretas y continuas.
34:10¿Quiénes son las discretas? Recordaris,
34:13vuelvo y les digo, ya eso lo vimos en la
34:14anterior sesión. Distribución binomial,
34:17distribución hipergeométrica y
34:19distribución de Poisson. Y todas estas
34:22hacen parte también del cuadro de
34:24conceptos que debemos desarrollar en el
34:26ejercicio uno, ¿sí?
34:28Ahora, ¿cuáles son las que estamos
34:30desarrollando o vamos a desarrollar en
34:32esta sesión? Las continuas. ¿A quiénes
34:35tenemos en estas distribuciones
34:36continuas? A la distribución normal y a
34:40la
34:41distribución A uniforme continua.
34:45Ahora bien,
34:47las variables aleatorias continuas son
34:50aquellas que se van a asociar a
34:52experimentos aleatorios,
34:55donde la variable puede tomar todos los
34:58valores que se encuentren dentro del
34:59intervalo, lo lo que le venía
35:01mencionando anteriormente. Entonces, por
35:04lo tanto, podría ser con infinitos
35:06decimales y aquí les muestro entonces eh
35:09el mundo de los intervalos. Miren,
35:11entonces tenemos metros, tenemos eh
35:14reglas, tenemos pesos, todo lo que les
35:17mencionaba anteriormente. Entonces, por
35:19ejemplo, las notas de un estudiante.
35:22¿Cuál es el rango? ¿Cuál es el rango de
35:24calificación? De 1 a 5 o de 100 a 500 en
35:28nuestro caso, ¿cierto? Entonces, todos
35:31los datos que abarcan dentro de ese
35:33intervalo es una variable aleatoria
35:35cuantitativa.
35:39Ahora bien, la distribución de
35:41probabilidad continua en lugar de
35:43asignar una probabilidad a valores
35:45específicos,
35:48ella lo que hace es asignar
35:50probabilidades a intervalos de valores.
35:53Es decir, no
35:55¿Cómo lo hace? Entonces, ¿cómo ella
35:56asigna esas probabilidades a esos
35:58intervalos? Entonces, ¿cómo lo hace? Lo
36:00puede hacer de tres formas. Entonces, la
36:02probabilidad de que X, que sería la
36:06variable que nosotros estemos estudiando
36:08en un caso, en un planteamiento que nos
36:10hagan,
36:11esté entre un dos puntos, un punto A y
36:15un punto B, sea cual sea los valores que
36:18que nos especifiquen, ¿cierto? Esa sería
36:21una forma.
36:22O la probabilidad de que X
36:26sea hm menor o igual que B. Por ejemplo,
36:30que es el ejemplo que es el eh
36:33de producto de los puntos que estamos
36:34manejando, A y B. Entonces, que X sea
36:37menor o igual que B.
36:39O, por último, que la probabilidad de
36:42que esa variable sea mayor o igual que
36:46A, que sería el otro punto de de un
36:50rango de una variable, de un de un una
36:54situación problema que estemos
36:56estudiando, ¿cierto?
36:59Bueno.
37:01Ahora, como les mencioné anteriormente,
37:04las distribuciones de probabilidad
37:06continua son eh incluyen la normal, ¿sí?
37:10En la distribución normal
37:12vamos a ver que ya se va a caracterizar
37:14principalmente por dos parámetros
37:16fundamentales. ¿Cuáles son esos
37:18parámetros? La media y la desviación
37:20estándar.
37:21Cuando nosotros hablamos de la media
37:23estamos debemos entender que ese es el
37:25valor que va el valor central de la
37:28distribución. Entonces, lo que nos dé la
37:30media va a representar el valor central
37:34de esa distribución que nosotros estemos
37:36eh estudiando o calculando.
37:39Y la desviación estándar indica la
37:42dispersión de los datos en torno a esa
37:45media. Entonces, por ejemplo, acá
37:47tenemos la representación gráfica de la
37:49distribución normal que es una campana
37:51de Gauss.
37:53Estos dos parámetros van a definir
37:55precisamente la forma de esa campana.
37:59¿Por qué?
38:01Porque la media va a determinar la
38:03posición horizontal. Mírenla aquí abajo.
38:06La media va a determinar la posición
38:08horizontal, mientras que la desviación
38:10estándar, que como les dije es la forma
38:13como están dispersos los datos alrededor
38:15de esa media, va a definir la amplitud o
38:19el ancho de la campana. ¿Qué quiere
38:21decir esto? Que entre mayor número de
38:23datos estén concentrados alrededor de
38:25esa media más alta va a ser la campana.
38:30Eh y mientras y por el contrario,
38:32mientras los datos estén más dispersos
38:35de esa media, esa campana va a ser más
38:38achatada y de esa forma se va a definir
38:42eh eh esa representación gráfica o cómo
38:45se va a esa campana en nuestro ejercicio
38:48problema.
38:50Entonces, ¿cuáles son las
38:51características de eh la distribución
38:54normal? Como les venía diciendo, tiene
38:56forma de campana. Aquí ya vemos
38:59entonces, podemos analizar que la media,
39:01la moda y la mediana de la distribución
39:03van a ser igual y se van a localizar en
39:06el centro de la distribución.
39:10La distribución normal es simétrica.
39:12¿Qué quiere decir esto? Que todos los
39:15datos eh que estén tanto por encima como
39:18por debajo de esa media van a ser
39:20iguales, todos van a ser iguales.
39:23Entonces, el área total bajo esa curva
39:26es o será uno o lo mismo que decir
39:30el 100% de los datos.
39:36Para calcular la distribución normal
39:39eh esta es la expresión matemática que
39:42se utiliza.
39:44Entonces, acá, ¿qué datos debemos
39:46obtener para eh realizar
39:49esa distribución? Debemos tener la
39:51media, debemos tener la varianza, la
39:54desviación típica y pi, que es una
39:57constante matemática que ya venimos
39:58manejando desde nuestros primeros años
40:01del colegio, creo yo.
40:03Entonces,
40:05eh pero
40:07eh como ya sabemos y hemos venido
40:10manejando en nuestro curso eh utiliza
40:12una herramienta fundamental que es el
40:14Excel. Entonces, no realizamos el
40:16ejercicio de forma manual, sino que nos
40:18valemos de todas las herramientas y
40:20fórmulas para hallar los cálculos eh de
40:23este programa para poder resolverlos
40:27todos estos planteamientos. Entonces,
40:29para hallar la probabilidad normal en
40:31Excel, ¿qué necesitamos? Según lo que
40:33les vengo explicando, entonces, la media
40:36y la desviación estándar. Profe, ¿y cómo
40:38calculo la media? Claro que sí.
40:40Entonces, hay una fórmula en Excel que
40:42dice que utilizando igual promedio y
40:45usted selecciona la lista de datos de su
40:49planteamiento o de la base de datos que
40:51esté trabajando. ¿Cómo lo hace? Control
40:54shift y con la flechita hacia abajo
40:56selecciona toda esa esa base de datos o
41:00esa tabla que usted vaya a sacarle el
41:03promedio y le da enter y así usted va a
41:06obtener el valor para ese dato, en este
41:09caso la media. De igual forma para la
41:12desviación estándar, pero vamos a
41:14utilizar
41:15la fórmula igual dist. norm.
41:18n
41:19y de igual forma vamos a arrastrar
41:21nuestra lista de datos, vamos a
41:22sombrearla, seleccionarla y le vamos a
41:24dar enter y él automáticamente va a
41:27calcular esa desviación estándar para
41:29ese grupo de datos.
41:31Listo, una vez que hm calculamos estos
41:34dos valores debemos eh hallar entonces,
41:38ahora sí podemos hallar la probabilidad
41:40normal. ¿Cómo la hallamos? Entonces
41:42tenemos una fórmula también que nos dice
41:45que f de x es igual, entonces vamos a
41:48buscar a distr. norm.
41:52n
41:54y ella les va a desplegar este este
41:59este esta serie de datos, esta fórmula.
42:02Es un menú, sí, es un menú para
42:03Sí, en el menú, exacto, en la pestaña
42:06que estén trabajando ella les va a
42:08desplegar esto.
42:10Eh, que entonces donde x es la variable
42:16la media ya la calculamos acá con este
42:19dato
42:20que obtuvimos al aplicar esta fórmula.
42:24Después vamos a colocar la desviación
42:26estándar, miren ella se la solicita, ya
42:28usted tiene ese dato también y le aplica
42:31eh la palabra verdadero, ahí le aparece
42:33verdadero o falso, le aplica verdadero
42:36porque eh es para eh estamos sumando
42:40variables acumulables.
42:42Entonces no es un dato puntual,
42:44recuerden, lo que les venía diciendo,
42:46entonces
42:47eh son aleatorias, entonces usted
42:50aplica la palabra verdadero y le da
42:52enter y de esa forma usted obtiene su
42:55resultado para eh la probabilidad normal
43:00según el planteamiento que le estén
43:01haciendo.
43:04Ahora bien, listo, entonces hasta allí
43:07pues ahí tenemos eh ya sabemos entonces
43:10qué es la distribución normal, cuáles
43:12son los parámetros que se requieren para
43:14calcularla, cuál es la expresión
43:16matemática, pero más importante cómo la
43:19calculamos en Excel, cuál es su
43:20representación gráfica y sus
43:22características.
43:23Ahora bien, recuerden que cuando yo les
43:26inicié la charla les dije que eran de
43:28dos formas eh que la distribución eh
43:31continua era podría ser normal y podría
43:33ser uniforme continua, habían dos.
43:37Entonces cuando hablamos de eh
43:38probabilidad uniforme continua eh
43:40estamos hablando de un modelo de
43:42probabilidad en el que todos los valores
43:45dentro de un mismo intervalo tienen la
43:47misma probabilidad de ocurrir.
43:50Si nos detenemos un poco acá y
43:52analizamos lo que acabamos de ver de la
43:54normal en la que por el contrario en los
43:58datos se centraban en un punto
44:01eh
44:03acá
44:04¿qué sucede? Todos los datos que estén
44:07dentro del rango,
44:09en este caso, por ejemplo, aquí tengo la
44:11representación gráfica entre un punto A
44:13y B, todos los datos que estén allí
44:16tienen la misma probabilidad de que
44:18sucedan.
44:20Eh
44:21tienen la misma probabilidad de ocurrir,
44:23por eso es que su forma es aplanada
44:26y tiene forma rectangular.
44:30Entonces
44:31¿qué nos permite qué nos permite esto?
44:34Hacer proyecciones precisas sobre la
44:36ocurrencia de eventos. Ahora para
44:39calcularla, para calcularla hay que
44:41tener en cuenta dos datos importantes o
44:44fundamentales. Aquí tenemos dos
44:46parámetros importantes que son el valor
44:48mínimo y el valor máximo.
44:52Ahora bien,
44:55eh esta distribución uniforme continua
44:58no tiene una fórmula como tal en Excel
45:01que nos permita calcularla, pero si
45:04conocemos ese valor mínimo y ese valor
45:07máximo de nuestra variable podemos
45:09calcularla.
45:11Entonces, la expresión matemática donde
45:13f de x es igual a x que sigue siendo
45:16nuestra variable como desde lo hemos
45:19mencionado desde que iniciamos la charla
45:20menos a que sería el valor mínimo de esa
45:24variable
45:25entre b que sería el valor máximo
45:30de la variable menos a que es el valor
45:33mínimo. Despejando esta fórmula y
45:35calculando valor máximo y mínimo podemos
45:38hallar la la distribución uniforme
45:42continua.
45:43Entonces, necesitamos entonces mínimo y
45:45máximo, ¿cierto? Entonces, ¿cómo
45:47hallamos el mínimo? Igual, muy parecido
45:50a lo que veníamos trabajando, ya esto lo
45:52trabajamos en la fase dos. Entonces, eh
45:57numera eh igual mínimo la lista de datos
46:01para obtener el valor de a
46:04y eh igual máximo y arrastramos con
46:07enter también la lista de datos y nos
46:10dará el valor de b.
46:14De esa forma, pues nosotros ahorita en
46:17en el ejercicio práctico vamos a ver
46:19cómo utilizamos o cómo vamos a a
46:21despejar, vamos a reemplazar entonces
46:23estos valores por los valores que
46:25obtuvimos y vamos a hacer la operación
46:27matemática y esto nos va a dar como
46:28resultado nuestra probabilidad uniforme
46:32continua. Con base en este dato, pues
46:34obviamente lo que veníamos diciendo,
46:36vamos a analizarlo y vamos a
46:39hacer eh nuestras conclusiones
46:41recomendaciones en cada uno de los eh
46:44planteamientos.
46:46Bueno, listo, profes. Este ya aquí viene
46:50la parte del ejercicio de Excel que es
46:52la parte práctica donde se van a
46:54evidenciar o o van a poner eh se va a
46:56hacer un ejercicio con
46:58eh, los planteamientos dos y cuatro,
47:00¿sí, profe?
47:02Sí, claro que sí. Eh, bueno, entonces
47:03vamos a hacer lo siguiente. Eh, hay una
47:06pregunta por acá, hay preguntas acerca
47:07de los ejercicios eh, que aquí preguntan
47:10algo acerca de que
47:12eh, no sé si el punto dos o algo así, no
47:15sé si el dos y la gráfica, ¿cierto?
47:17Entonces vamos a hacer el el avance
47:19sobre el ejercicio práctico
47:22y eh, voy a mostrar también de una vez
47:24cómo se hace la gráfica. Tengan en
47:26cuenta acá. Voy a compartir pantalla,
47:27profe.
47:29Sí, ya.
47:29Eh, para que tengan en cuenta entonces
47:31lo que vamos a trabajar. Eso, un
47:33momentico.
47:35Yo planteé para el ejercicio de hoy dos
47:37ejercicios dos pues eh, problemas
47:40distintos. Ya lo pueden verlo ahí,
47:42¿cierto?
47:44Eh, sí, señor. Claro que sí.
47:45entonces en ese planteamiento número dos
47:47son dos planteamientos que vamos a
47:48trabajar aquí, el dos y el cuatro.
47:51Eh, en el segundo planteamiento hay que
47:53hacer la gráfica respectiva que va en
47:54este cuadro que aparece al lado derecho.
47:57También en los ejercicios posteriores
47:59también hay que hacer lo mismo, ¿cierto?
48:00La gráfica en la parte de abajo, a parte
48:02derecha del ejercicio. Para este caso
48:05hablamos de estas variables que ya la
48:07profe estaba trabajando al principio y
48:10eh, trata precisamente de las variables
48:12eh,
48:13probabilidad normal, ¿cierto? Que es el
48:15planteamiento número dos, por eso se
48:16hace una una gráfica en forma de campana
48:18de Gauss, como dice la profesora
48:20ahorita, eh, que es bien interesante. Y
48:22para realizarla hay que tener en cuenta
48:24todos esos valores que hay que colocar
48:25hallar primero que todo. Entonces hay
48:27que hallar la media, hay que hallar la
48:28desviación estándar, hay que hallar pues
48:30entonces la probabilidad de que ese
48:32valor X sea menor, ¿cierto? A a tanto o
48:37sea mayor a tanto. Ya aquí voy a hacer
48:39dentro de la parte
48:40de este presta mucha atención por aquí
48:42vamos a hacer la parte de cómo sería en
48:44el caso de ustedes el ejercicio del
48:46planteamiento número dos. ¿Cómo se hace
48:48entonces? Aquí qué fórmula iría. Si
48:50vamos a buscar la media es la media o el
48:53promedio de esta serie de datos que
48:55aparece en la columna A. Entonces la
48:57columna vamos a hablar de la columna A,
49:00desde la desde la celda a 6 en adelante,
49:03son 500 datos y vamos a mirar de ahí
49:05para abajo, entonces, la cantidad a la
49:07cual vamos a sacar la media o el
49:08promedio de esos datos como tal. Yo
49:10modifiqué la base de datos mía para que
49:12usted no obtenga las mismas, ¿cierto?
49:13Entonces, yo yo le cambié algunos
49:15algunos valores y de esa manera vamos a
49:17tener unos datos diferentes a los que
49:18les van a dar a ustedes.
49:20Entonces, aquí para hallar la media, la
49:22fórmula es muy sencilla.
49:24Vamos a colocar entonces la fórmula que
49:25sería igual promedio porque es la media
49:28de lo que vamos a sacar de aquí,
49:29entonces, vamos a hacer aquí igual,
49:31¿cierto? Promedio, mira que aparece
49:33entonces promedio,
49:34damos doble click aquí
49:36y le decimos desde dónde hasta dónde.
49:38Entonces, le vamos a marcar el intervalo
49:40desde a 6
49:42a y en adelante, hasta el fin de la
49:43hasta el fin de la base de datos. Y para
49:45eso vamos a hacer lo siguiente.
49:48Al mismo tiempo editamos control shift,
49:50¿cierto? Control shift y la flechita
49:52hacia abajo y nos va a arrastrar toda la
49:54cantidad de datos que requerimos para la
49:56para nuestra eh fórmula de promedio. Le
49:58damos enter y nos va a llevar
50:00directamente a ese valor que es el
50:02promedio o la media de esa de ese de esa
50:06serie pues de valores que están acá ya
50:08trabajándose en nuestra base de datos.
50:10Primer dato encontrado que es un dato
50:12que es importantísimo para poder
50:14trabajar esto, ¿cierto?
50:15Muy bien.
50:17El segundo dato que vamos a trabajar es
50:19la desviación estándar que para eso la
50:22fórmula que vamos a usar es la
50:24siguiente. Vamos a hacer entonces acá,
50:26nos paramos en el en el cajoncito que en
50:28el que estamos hablando, damos igual,
50:31colocamos
50:32des, ¿cierto? des des .m, ¿cierto?
50:37Eh,
50:40aquí y vamos a seguir trabajando
50:41entonces para que hagamos la la parte
50:43que sigue. Y nos dice, bueno, y usted
50:46quiere desde dónde hasta dónde, porque
50:48lo que vamos a buscar aquí es la
50:49desviación estándar, ¿cierto? Y esa
50:51desviación estándar eh necesita una
50:52serie de datos para poder enfocarse. Que
50:55la desviación estándar va a mostrar
50:56entonces el comportamiento de esos datos
50:57y los que están hablando en nuestra base
50:59de datos. Cómo se comportan esos datos.
51:01Vamos a mirar entonces aquí. Vamos a
51:02sacar de acá la información. Tenemos que
51:03ir de acá nuevamente, pedimos rango de
51:06datos desde aquí, desde la A6, hacia
51:08abajo. Entonces, control, shift,
51:11flechita hacia abajo y nos va a dar toda
51:12la serie del rango completo y enter,
51:15¿cierto?
51:16Y aquí aparece entonces el valor de la
51:18desviación estándar de esta de estos
51:21datos que aparecen acá, ¿sí? Ya con esto
51:23que aparece aquí
51:25ya vamos a empezar a mirar lo siguiente.
51:27Y es que aquí en esta parte, en la tabla
51:30que es que ustedes están construyendo
51:32allá, ustedes van a tener que mover la
51:35información de la siguiente forma.
51:36Entonces, vean lo que pasa acá.
51:38Dice acá, ¿cuál es la probabilidad que
51:40un estudiante tenga menos de 600 horas
51:42de experiencia laboral? Porque la
51:44pregunta inicial o el planteamiento
51:46inicial es el siguiente. Dice, suponga
51:48que la variable horas de experiencia
51:51laboral de los estudiantes se distribuye
51:53normalmente, ¿cierto? Digamos que esa es
51:55la ese es el planteamiento. Ahora, de
51:57acuerdo a ese planteamiento nos hacen
51:59esta pregunta.
52:01Entonces, de acuerdo a esto, ¿cuál es la
52:03probabilidad de que un estudiante tenga
52:05menos de 600 horas de experiencia
52:07laboral? Entonces, colocamos aquí el
52:08dato 600,
52:11¿cierto? 600 y aquí este
52:13por 600 porque estamos hablando menor X
52:16y menor que 600. ¿X qué sería en este
52:18caso?
52:20Para ustedes qué sería X en este caso.
52:22Sería qué, lo que es el de qué, el
52:24número de horas. ¿Cierto que sí?
52:25Entonces, como es el número de horas X,
52:27pues X es menor que el dato central que
52:30es 600. Entonces, vamos a colocar acá
52:31600 en lugar de 1000 porque es 600.
52:35Listo.
52:36Y acá también lo mismo.
52:39Porque aquí en esta parte sería la
52:40probabilidad de que X sea mayor que 600.
52:43Listo. Entonces, ustedes ven acá hay dos
52:45series de datos, ¿sí? Una que es que
52:48esperamos la probabilidad que sería de
52:51que X sea menor que 600 y este la
52:54probabilidad de que X sea mayor que 600
52:56en este caso ¿cierto? Para el caso de
52:59esta acá, de la de la probabilidad que
53:01sea menor que 600, hay que hallar o o
53:04trabajar con la fórmula que dice
53:06distribución.normal.n
53:08de qué datos? De E13, ¿cierto?
53:12D5, D6 y verdadero. Yo les voy a
53:15explicar qué es cada una cosa que es
53:16cada cosa de estas. Entonces,
53:18necesitamos E13 y E13 hace referencia a
53:21qué? Al valor de X, ¿listo? E13 es el
53:24valor de X, o sea, esta celda de acá,
53:27necesitamos esta, necesitamos D5, o sea,
53:30la
53:31la media, el promedio y también
53:33necesitamos la desviación estándar. ¿Qué
53:34es lo que hace la fórmula? Calcula la
53:37distribución normal de esos datos y dice
53:40cuáles son menores de 600 y nos va a dar
53:43un porcentaje. Entonces, sobre qué
53:45datos? Sobre la desviación estándar
53:46promedio y la X que estamos hallando.
53:48Entonces, nos va a nos va a dar acá el
53:49resultado y nos va a decir que es más o
53:51menos 43.15 %, ¿cierto?
53:54Entonces, ahora
53:57el siguiente el siguiente
53:59dato es
54:01la misma desviación, pero entonces el
54:03resultado que nos dio la desviación
54:05uno menos ese resultado para que nos dé
54:07el mayor, ¿cierto? Nos dé el mayor.
54:10Entonces, estos datos que hay aquí
54:12funcionales nos van a servir para hacer
54:14ejercicio en la parte de la gráfica.
54:17Entonces, vamos a mirar lo siguiente con
54:19la gráfica.
54:20En la gráfica o para realizar la gráfica
54:22hay que hacerlo en GeoGebra. Entonces,
54:25les voy a compartir este esta página de
54:27GeoGebra
54:29para ustedes pueden observar cómo se
54:31realiza entonces la gráfica.
54:33Eh, no tienen que descargar el programa
54:35de GeoGebra, también pueden trabajar en
54:36línea. Yo trabajo en línea inclusive, yo
54:38estoy mirando por acá eh
54:41formato de celda y hay un GeoGebra que
54:43es GeoGebra clásico, ¿cierto? Entonces,
54:45el GeoGebra clásico
54:47así puedo puedo verlo así ya.
54:50Ahí lo pueden ver, ¿cierto?
54:54Está cargando, profe.
54:56Listo, a mí me dicen cuando lo puedan
54:57ver.
55:01Listo, ahí está, profe.
55:02Listo, entonces aquí en este GeoGebra yo
55:04puedo hacer cálculos de muchas de muchos
55:06tipos, ¿cierto? Entonces, vamos a tener
55:08en cuenta lo siguiente.
55:09Recuerden que,
55:11en el en el en el caso de la media y la
55:13desviación estándar, hay que saber lo
55:15siguiente. Y hay que saber, de acuerdo a
55:17lo que
55:18ahorita está diciendo a ustedes,
55:20eh perdón.
55:22Aquí se está
55:23Listo. Hay que saber que esa desviación
55:26estándar
55:28eh perdón, normal, perdón, la desviación
55:30normal, perdón, se caracteriza por dos
55:32parámetros fundamentales. El primero de
55:34ellos es la media, que está representada
55:36por la por el el vamos a ver, el símbolo
55:38mu, ¿cierto? Mu.
55:40Y el el otro es la desviación estándar.
55:42Y esa esa está representada por sigma,
55:44¿sí? Vamos a tener en cuenta entonces
55:46aquí, ¿qué indica uno y qué indica el
55:48otro? Mu representa el valor central de
55:49la distribución, que es lo que la profe
55:51te ha indicado a ustedes, y el sigma
55:53indica cómo se dispersan los datos en
55:55ese entorno de la media, o sea, en torno
55:57a esa media que acabamos de encontrar.
55:59Entonces, vamos a mirar acá.
56:01Esto lo buscamos ustedes acá en internet
56:03mi oriente GeoGebra online, ¿cierto?
56:05Colocamos ahí GeoGebra en línea
56:08y decimos lo siguiente.
56:10Eh, entramos a GeoGebra clásico, nos va
56:12a llevar a esta a esta pestañita y aquí
56:14en esta pestañita vamos a tener en
56:15cuenta lo siguiente. Vamos a dar clic en
56:17este botoncito que aparece acá que se
56:18llama barra de estilo.
56:20Luego vamos a dar clic en estos tres
56:23botoncitos que aparecen aquí,
56:25que corresponden al menú,
56:27al menú que es el que nos va a mostrar
56:29aquí todos los cálculos de probabilidad
56:31o los que usted quiera hacer, ¿cierto?
56:32En 3D, en fin. Para nuestro caso
56:34necesitamos cálculos de probabilidad.
56:36Listo.
56:38En el caso nuestro, miren que nos está
56:41mostrando ya entonces directamente de
56:43una vez
56:44la información recurrente a lo que es la
56:46distribución normal. Entonces, lo que
56:48vamos a hacer acá es lo siguiente.
56:50En este caso estamos hablando de dos
56:52valores, ¿cierto? Aquí en ese intervalo,
56:54de dos valores. Pero si ustedes tienen
56:55solamente un valor
56:57de la de la distribución normal como
56:59como el primer ejercicio que vamos a
57:00hacer así,
57:01vamos a colocarlo aquí. Entonces, listo.
57:03¿Qué y cómo reemplazamos todo esto?
57:05Fácil. Vamos a colocar acá el valor de
57:08mu
57:09y aquí el valor de sigma. Entonces vamos
57:11a mirar cuál es el valor de cada uno.
57:13Vamos nuevamente a nuestro ejercicio
57:16y resulta que mu es 600 eh perdón, es
57:20624.1
57:22y sigma es 249.5
57:24porque es el que acabamos de encontrar,
57:26es la media y la desviación estándar,
57:28¿listo?
57:28Entonces colocamos acá en nuestra
57:30gráfica
57:32esos valores, este de aquí, el de mu,
57:35vamos aquí este y colocamos
57:39624.1
57:42y va
57:43624
57:45perdón, 24
57:47.1
57:48que es mu
57:49y el parámetro de sigma, que es la
57:52desviación estándar, sería entonces el
57:53valor eh el dato de 249.5.
57:57Vamos a borrar aquí este datico, 249.5
58:03¿listo?
58:04Entonces eh vamos a Ah, se me equivocó.
58:07249.5
58:12¿listo?
58:13Ahora le vamos a decir
58:15teniendo en cuenta esos dos datos de la
58:17media y que es la desviación estándar,
58:21le vamos a decir aquí abajo que queremos
58:22hallar p
58:24de x, ¿cierto? Eh la probabilidad de que
58:27x sea menor o igual a cuánto. Entonces
58:30la pregunta fue que nos decían que 600,
58:32entonces colocamos acá
58:33600
58:36eh en nuestro problema parecía 600.
58:38Listo. Y tenemos entonces la gráfica
58:40para que la la gráfica representa,
58:43¿cierto? Esa de esa distribución normal
58:46para el ejercicio que yo estaba
58:48realizando en ese caso. Entonces, ¿qué
58:49hago yo con esto?
58:51Vamos a dar las teclas siguientes,
58:52Windows,
58:54shift y la tecla s, Windows, shift y s
58:57juntos
58:59y vamos a tomar la pantalla, el recorte
59:01pues de pantalla que necesitamos
59:03nosotros de la gráfica.
59:04Puede ser hasta donde dice
59:07eh normal.
59:09Recortan ahí pues
59:12datos de desviación estándar y
59:14y de promedio.
59:15Y vamos a pegar eso en nuestro Excel que
59:18estamos acá nosotros elaborando en este
59:20ejercicio. Lo colocamos aquí al ladito.
59:23Entonces aquí seleccionamos la celda,
59:24pegamos aquí. Eh, esa gráfica nos quedó
59:27muy grande, entonces vamos a recortarla
59:28acá un poquito, a bajar el tamaño de las
59:31esquinas.
59:32Siempre en las esquinas bajamos el
59:33tamaño a las a las gráficas que tenemos
59:35eh que hacemos pues en otras partes o
59:37las recortamos y la colocamos allí en
59:39nuestro ejercicio. Ahí nos quedó
59:41entonces esta gráfica que corresponde al
59:43Hola.
59:45Discúlpame que te interrumpa. Acá eh me
59:48están escribiendo en el chat que no se
59:50ve ahí cuatro
59:51ya.
59:52Ya la voy a mostrar, sí, perfecto.
59:56Ahí ya lo inserto, acá está.
59:58Pero eso quedó eso quedó muy grande aquí
1:00:00esta gráfica, pero lo que hice yo fue de
1:00:02acá la fui corriendo, miren.
1:00:05Lo voy a borrar nuevamente para que vean
1:00:06cómo se pega de grande. Se pegó, vean
1:00:08cómo queda de grande aquí la imagen,
1:00:09¿cierto? Que yo acabé de acabé de traer
1:00:11de GeoGebra.
1:00:12Lo que hago aquí es empezar a a rebajar
1:00:14el tamaño de las esquinas, miren.
1:00:17Yo voy rebajando el tamaño de las
1:00:19esquinas a esta gráfica de modo que
1:00:21cuando llegue al punto exacto donde va
1:00:23la ubico entonces en su lugar,
1:00:25que sería esa casillita que ya que está
1:00:28en la en la plantilla está
1:00:29predeterminada para aceptar para ese
1:00:31punto.
1:00:31Eso es todo. Ahí quedó entonces nuestro
1:00:34ejercicio. Y miren que lo está haciendo
1:00:36acá lo siguiente, que la probabilidad de
1:00:38que sea menor que 600
1:00:40[carraspeo] es de 46.15
1:00:43y la probabilidad de que sea mayor que
1:00:44600 es de 53.85.
1:00:47O sea que si la pregunta fuera acá en
1:00:49lugar de que tenga menos de 600 horas de
1:00:51experiencia laboral,
1:00:53en lugar de que sea menos, que sea más
1:00:55de 600 horas de experiencia laboral, la
1:00:57respuesta sería cuál? En el caso puntual
1:00:59nuestro la pregunta es que menos de 600
1:01:01la la respuesta es 40.15.
1:01:04Pero si la pregunta fuera que tenga más
1:01:07de 600 horas,
1:01:10cuál es la respuesta ahí?
1:01:13¿Cierto? Lo que sigue abajo, 53.85%
1:01:16sería la respuesta correcta del
1:01:17ejercicio. Pero como nos preguntaron
1:01:19menos, entonces colocamos acá la
1:01:21respuesta correcta es 46.15. Cuando a
1:01:23usted le pregunten más
1:01:25en ese ejercicio, hay que tener en
1:01:26cuenta entonces que es es la de abajo,
1:01:29que es la que es mayor de de de X mayor
1:01:31de 600, ¿listo?
1:01:33Muy bien. Y si es la otra, menos que
1:01:35600. Entonces ahí está porque alguien
1:01:37preguntaba por ahí ahorita que cómo se
1:01:38despejaba ese valor, pero siempre nos
1:01:40van a dar dos valores acá. Entonces para
1:01:42eso hacemos la primera hacemos la
1:01:43probabilidad de que X sea menor y
1:01:46hacemos la probabilidad de que X sea
1:01:47mayor para poder sacar la
1:01:48interpretación, que es lo que el texto
1:01:51quiere eh nos indica pues a nivel
1:01:53textual que hay que colocar ahí. A usted
1:01:55qué es lo que entiende por esos cálculos
1:01:57que usted acaba de hacer. Entonces hay
1:01:59que interpretar eso. Entonces dice, la
1:02:01probabilidad de que un estudiante más o
1:02:02menos tenga
1:02:04600 menos de 600 horas, por ejemplo, es
1:02:07de tanto por ciento. En este caso es de
1:02:0946.15%.
1:02:12Es decir, que la la más de la la gran
1:02:14mayoría de estudiantes tiene menos de
1:02:17600 pero aunque aquí en este caso sería
1:02:19eh no la no la mayoría, casi que la
1:02:21mitad de los estudiantes que están aquí
1:02:23en esta en esta base de datos tienen
1:02:26menos de 600 horas de experiencia
1:02:28laboral. Si fuera más aquí, ¿cómo
1:02:31interpretamos nosotros esto? Que la
1:02:34mayoría de estudiantes, más de la mitad
1:02:36de los estudiantes, más de la mitad de
1:02:38los estudiantes tienen más de 600 horas
1:02:40de experiencia laboral en este caso.
1:02:42A usted le preguntan por 1,000 y demás,
1:02:44¿cierto? Muy bien. Entonces
1:02:46aquí está aquí está
1:02:47de que continúe, antes de que continúe,
1:02:49qué pena contigo. Eh, los estudiantes
1:02:51quieren que de pronto haga los cálculos
1:02:53un poco más eh pausado para que ellos
1:02:57puedan ver de dónde salen cada dato.
1:02:59Eh,
1:03:00es como la recomendación que están
1:03:02pidiendo en en el chat.
1:03:05Pero ya
1:03:06o sea, pero ya con lo que estás
1:03:08trabajando, pero como como se explicó en
1:03:10la teoría, ahorita el profe lo que está
1:03:12haciendo es poniendo en práctica esto y
1:03:13como yo les dije,
1:03:14es calcular media y desviación estándar
1:03:16y a partir de estos dos datos ir
1:03:18despejando según el planteamiento, según
1:03:20el literal, este, cada pregunta dándole
1:03:22respuesta con estos mismos datos, ¿no?
1:03:25Estos mismos datos.
1:03:25sí. Así es, sí, exactamente. Eh, porque
1:03:29miren que estas fórmulas ustedes ya la
1:03:30han trabajado antes. Ustedes el promedio
1:03:32ya lo han trabajado en la en la fase
1:03:33dos, en la fase tres, hicieron
1:03:36promedios. Eh, en la fase dos trabajan
1:03:38desviación estándar, ¿sí? O sea, la
1:03:40fórmula han cambiado. Estas fórmulas han
1:03:42sido las mismas siempre y inclusive se
1:03:44acaban de la acaba de la profe de
1:03:46mostrar en la diapositiva las fórmulas
1:03:47para cada ejercicio. Si ustedes ven la
1:03:49diapositiva que la profe colocó ahorita
1:03:50ahorita acerca de la parte teórica, ella
1:03:53menciona precisamente las fórmulas que
1:03:54se colocan aquí. Se coloca la desviación
1:03:57estándar y la y la y la que es promedio
1:03:59se coloca en inclusive allí. Y también
1:04:01se muestra la que va aquí, que es la
1:04:03distribución normal. Si quieren les paso
1:04:05esta fórmula. Aquí aparece verdadero
1:04:06porque está mostrando eh verdadero o
1:04:09falso. ¿Qué significa eso? Verdadero
1:04:11implica que nos va a mostrar el dato
1:04:13real de la cantidad de menos de 600,
1:04:15¿cierto? Cuando colocamos falso nos va a
1:04:17abrir el espectro más un poquito más
1:04:19amplio, va a mostrar más eh esa esa
1:04:21distribución cómo sería en ese caso.
1:04:23Pero aquí usamos la la variable
1:04:25verdadero porque se muestre solamente
1:04:27ese dato de los menores de 600, el
1:04:29porcentaje real de que de que de que lo
1:04:32que ocurre aquí. Entonces, si quieren
1:04:33esta fórmula pues se la vuelvo a decir
1:04:34otra vez nuevamente. Es distribución
1:04:37normal, les explico qué es la fórmula,
1:04:39qué es lo que explica la fórmula, qué es
1:04:41lo que dice la fórmula o cómo calcula la
1:04:43fórmula este ejercicio. Entonces, vean.
1:04:45Aquí colocamos
1:04:47en esta casilla,
1:04:49en la que es x menores de 600, lo
1:04:51siguiente.
1:04:52Igual
1:04:53a distribución.normal.n,
1:04:56que ustedes ya van a aparecer acá. Si yo
1:04:58me me paro acá por el celda, coloco aquí
1:05:01distribución,
1:05:03aquí aparece.
1:05:04La voy buscando, ¿cierto? Vale, aquí
1:05:06está. Normal
1:05:08.n ahora acá está abajo.
1:05:12Esta fórmula que está aquí abajo,
1:05:13distribución.normal.n,
1:05:14esa es la que vamos a usar para este
1:05:16ejercicio, ¿cierto? Eh, damos doble clic
1:05:19y nos va a decir, ¿cuál X?
1:05:21Empezamos cuál es X, ¿o que sí? X es
1:05:23igual a qué, a 400 que es lo que
1:05:27nosotros esperamos, ¿cierto? Lo que
1:05:28están preguntando. Listo.
1:05:32Luego punto y coma,
1:05:34¿cierto?
1:05:35Para mostrar la media.
1:05:36La media ustedes la sacaron, ¿cierto que
1:05:38sí? La media es esta de aquí, va la acá.
1:05:41Es media
1:05:43punto y coma, recuerden que siempre se
1:05:44paramos con punto y coma cada uno de sus
1:05:46datos.
1:05:47La desviación estándar
1:05:49que la sacaron también acá.
1:05:51Ustedes no se pueden confundir y tienen
1:05:53que empezar a asociar los símbolos
1:05:55también.
1:05:56Sigma y mu representan ahí están
1:05:59desviación estándar y media, ¿listo?
1:06:01Entonces ahí tengan en cuenta eso.
1:06:03Y por último punto y coma y van a
1:06:05colocar verdadero porque vamos a usar
1:06:07entonces el dato el dato real.
1:06:09Aquí colocamos doble click,
1:06:11¿cierto? Doble click y nos va a dar
1:06:13verdadero, cerramos paréntesis
1:06:16y damos enter. Ahí está.
1:06:18Pero profesor, ¿por qué le quedó 0.4614
1:06:22tan largo? ¿Y por qué aquí le colocó un
1:06:24porcentaje? Porque el formato de la
1:06:26celda y ustedes deben saber que aquí en
1:06:28Excel vamos a mirar los valores en
1:06:30inicio y le podemos dar a sus valores un
1:06:32número, ¿sí? O que un tipo de número. Le
1:06:34vamos a dar formato de celda porcentaje
1:06:36y mire que nos dio 46%.
1:06:39Profe, ellos quieren que que de pronto y
1:06:41pues eh que no es el propósito de la
1:06:44web, esto ya son preguntas para citas.
1:06:46con los con los citas, sí.
1:06:48sí ya eso les ya les comentaba por en el
1:06:51chat, pero de repente como para avanzar
1:06:54es el tema de que ellos quieren ver los
1:06:56cálculos en GeoGebra, eso es lo que
1:06:58ellos quieren ver.
1:06:59Okay, listo.
1:07:01Es que ustedes miren, en GeoGebra es
1:07:02llevarse esta información para allá. Ya
1:07:05luego así como lo hacen entonces, yo
1:07:06luego repito nuevamente GeoGebra,
1:07:07tranquilos.
1:07:09No hay lío con eso, antes es muy chévere
1:07:11que ustedes aprendan en GeoGebra porque
1:07:13tienen que hacer toda la gráfica en
1:07:14GeoGebra.
1:07:15Listo, entonces eh ya les voy a
1:07:17compartir nuevamente GeoGebra, me
1:07:18perdonan aquí.
1:07:20Ya, un segundito y les va a aparecer en
1:07:22la pantalla nuevamente. Voy a hacerlo
1:07:24nuevamente desde cero, listo?
1:07:27Porque alguien no lo estuvo bien.
1:07:28Entonces, usted busca online. Ah, pues
1:07:32entra en GeoGebra online, sí?
1:07:34Vamos a dar entonces en GeoGebra online,
1:07:36pues lo buscan acá en en en Google,
1:07:38ustedes quieran buscarlo tranquilamente,
1:07:40no hay problema.
1:07:41Y les va a aparecer GeoGebra clásico,
1:07:43esto que aparece acá. Van a dar click en
1:07:45el primer link que aparece GeoGebra
1:07:46clásico, ahí está el loguito de
1:07:47GeoGebra.
1:07:50Va a aparecer esta pantalla, que es la
1:07:51pantalla de inicio de GeoGebra. Listo?
1:07:54Ahí porque aquí estoy conectado el
1:07:55lápiz, entonces eh aparece pues esta
1:07:58figura que da acá, entonces se ve así.
1:08:01Entonces les va a aparecer igual.
1:08:02Y en este en este botón que se llama
1:08:05barra de estilo,
1:08:07este botoncito vamos a darle click.
1:08:10Ustedes van a ir luego de dar click en
1:08:13este botoncito de barra de estilo, van a
1:08:15ir al menú, que es este que está acá,
1:08:17tres punticos que da aquí. Le vamos a
1:08:19dar click para que se despliegue, listo?
1:08:21Ahí va a bajar un submenú.
1:08:23En el submenú él nos muestra todo lo que
1:08:25GeoGebra puede hacer, sí? GeoGebra puede
1:08:27hacer todo esto, mire.
1:08:29Entonces ustedes qué es lo que van a
1:08:30hacer con GeoGebra en este caso? Como
1:08:32vamos a trabajar cálculos de
1:08:33probabilidad, vamos a darle click en
1:08:35cálculos de probabilidad.
1:08:37Aquí.
1:08:38Y va a aparecer esta esta gráfica.
1:08:41Sí?
1:08:42Yo la voy a correr para acá, a mí lo que
1:08:43hice acá fue correrla nada más, no no
1:08:45cerré ni borré nada.
1:08:47Me paré aquí en la mitad, la corrí
1:08:50para poder expandir mi mi área de
1:08:52trabajo. Y aquí lo que voy a hacer es
1:08:54mirar muy bien y obviamente qué me están
1:08:56pidiendo, cierto? Miren que GeoGebra es
1:08:58muy intuitivo y nos dice
1:09:00el parámetro mu.
1:09:02Entonces usted si usted no sabe qué es
1:09:03mu, a qué se refieren con el parámetro
1:09:05mu, usted no va a quedar mal la gráfica.
1:09:07Cierto? Entonces qué es lo que va en el
1:09:08parámetro mu?
1:09:10A ver quién se acuerda, que acabamos de
1:09:11mencionarlo ya en la prueba lo lo
1:09:13mencionó también en la teoría.
1:09:15El parámetro mu hace referencia a qué? A
1:09:18la media, cierto? Y la media nosotros la
1:09:20sacamos en nuestro ejercicio.
1:09:21En la media en mi ejercicio me es 624.1,
1:09:25que ese el ese ese de la que yo con la
1:09:28fórmula que vimos al principio. Aquí
1:09:29borro este datico
1:09:31y coloco 624.1.
1:09:35A usted le puede dar otra cosa distinta,
1:09:37listo. No importa que le haya dado a
1:09:39usted distinto.
1:09:40Hay que tener en cuenta algo más.
1:09:43Vamos a tener en cuenta aquí abajo en
1:09:45los intervalos porque el tipo de gráfica
1:09:47es distinta. Esta para qué ejercicio
1:09:49sería. Creo que en el ustedes tienen un
1:09:52ejercicio que hay que realizar que tiene
1:09:54dos que tiene dos variables, ¿cierto?
1:09:56Tiene dos entrada digamos un valor que
1:09:59está entre 600 y 900. Creo que es el el
1:10:03literal E.
1:10:04Entonces para el literal E que tiene
1:10:06entre 600 y 900 hay que poner los dos
1:10:09los intervalos. Entonces eso es lo que
1:10:11va a hacer. Va a colocar aquí un
1:10:14intervalo y aquí el otro intervalo para
1:10:16que les dé esta gráfica en esta forma.
1:10:19Pero como la nuestra es de un solo
1:10:21intervalo, entonces lo que voy a hacer
1:10:22yo simplemente es colocarle aquí donde
1:10:25dice intervalo, aquí por la izquierda,
1:10:27listo.
1:10:28Por también el intervalo por la derecha,
1:10:30listo. Por eh por la izquierda ¿por qué?
1:10:31Porque es de ahí hacia hacia el valor
1:10:34que estamos buscando nosotros. Como
1:10:35tengo nada más un solo valor acá me
1:10:36muestra solamente esa parte de acá.
1:10:38Vamos a colocar el el parámetro de de
1:10:40sigma que es el parámetro que vamos a a
1:10:42realizar a mirar enseguida que ya
1:10:44sabemos cuál es, la desviación estándar,
1:10:46¿sí o qué? Que para nuestro ejercicio
1:10:50yo lo estaba por allá calculando y me
1:10:52daba 249.5.
1:10:56Entonces aquí colocamos 249.5
1:11:00y le damos enter. Miren que ya me queda
1:11:02entonces mi gráfica que es la que voy a
1:11:05usar a usar para este ejercicio. Pero
1:11:06ojo lo que está pasando acá.
1:11:08Si ustedes ven aquí
1:11:10la probabilidad de que eh que X sea
1:11:12menor o igual no está por el rango que
1:11:15yo coloqué o que la pregunta que me
1:11:17hicieron. Si aquí el rango fuera, por
1:11:19ejemplo, 1000 colocamos 1000.
1:11:22Miren que la gráfica cambia, ¿cierto? A
1:11:241000.
1:11:25Aquí el rango fuera, por decir algo 850
1:11:30o pues digamos así, o 700 estudiantes.
1:11:34Eh, puntos, perdonen, está 700. Pero
1:11:36como mi pregunta fue 600 o 600 colocamos
1:11:40acá 600.
1:11:43Y miren que me está dando acá dos datos
1:11:45informativos muy interesantes. El
1:11:47primero es
1:11:48la probabilidad de que X sea menor o
1:11:50igual que 600 es igual a 0.4615
1:11:55y que este número qué es? 0.4615
1:11:58es multiplicar esto por 100 y me da 46%
1:12:02que fue el resultado que obtuvimos
1:12:04cuando hicimos ahorita la la fórmula que
1:12:06planteábamos en en Excel
1:12:08y esa fórmula fue la que la que les
1:12:10expliqué ahorita que hay que sacarla y
1:12:12cómo lo sacaban, que es la fórmula de
1:12:14distribución normal.
1:12:16Entonces, con la fórmula de distribución
1:12:16normal, miren que yo la saqué sin
1:12:18necesidad de hacerla en Excel, en
1:12:20GeoGebra, ¿cierto? En GeoGebra me dio el
1:12:23resultado exactamente acá, ¿ven? Y
1:12:24concuerda con el dato de Excel.
1:12:27Entonces, el dato de Excel es 46% y acá
1:12:29tengo la prueba 46 % entonces miren que
1:12:32este es muy preciso es muy puntual
1:12:33también. Parece que tener en cuenta que
1:12:36los tres valores que son fundamentales,
1:12:39el primero que es el valor de mu, el
1:12:41valor de sigma y el valor de X
1:12:44que X en este caso mu es 600. En el en
1:12:46el caso de usted sería 1000, sería 700,
1:12:48sería
1:12:49300 y y 400, en fin, el que le el que le
1:12:52corresponda de acuerdo a su literal.
1:12:55Entonces ahí, ah, pero profe, cómo me
1:12:57llevo esto de aquí. Entonces para
1:12:59llevarse esto de aquí usted aprenda a
1:13:01tomar pantallazo con control, ¿cierto?
1:13:03Control shift y la tecla S, control
1:13:07shift y la tecla S.
1:13:09Toma pantallazo de la gráfica, control
1:13:11shift S y va a capturar
1:13:14solamente la gráfica que usted le quiere
1:13:17aquí, que es la es la parte que usted
1:13:18necesita con los valores de aquí abajo
1:13:20que dicen distribución normal y todo lo
1:13:22que aparte de ustedes quieran colocar ya
1:13:23ya.
1:13:24Ahí la puedo copiar, ¿cierto? Guardar,
1:13:27en fin, la copio.
1:13:30Luego me la llevo para dónde? Me la
1:13:33llevo para Excel, que van a observar
1:13:35nuevamente en Excel cómo aparece.
1:13:38Aquí aquí está lo que mostré ahorita a
1:13:39ustedes, da la distribución normal 46%
1:13:42es es exacta a la que me dio con el
1:13:44GeoGebra también. Entonces me paro acá
1:13:48y
1:13:49pego la gráfica que ustedes acaban de
1:13:51traer de allá, aquí la pego y la
1:13:54eh redimensiono el tamaño, miren
1:13:56ustedes, el tamaño lo voy bajando el
1:13:58tamaño
1:13:59para que nos quede bien chévere en
1:14:02nuestro trabajo, nuestra plantilla,
1:14:03¿ven?
1:14:04Entonces ya me quedó para colocarla en
1:14:06el cajoncito.
1:14:07Eso es todo. Si quieren colocar el
1:14:09tamaño pues ya de la de la casilla, pues
1:14:10ustedes lo colocan como quieren, bien
1:14:12bonito,
1:14:13eso se encargan pues ustedes para que
1:14:14les quede bien chévere. Ahí está.
1:14:16Entonces ahí está la gráfica que
1:14:18corresponde a esta distribución normal
1:14:21eh de este ejercicio puntual, de este
1:14:24que ya acabo de colocar como ejemplo. No
1:14:25sé si está más claro así.
1:14:31¿Bien? Continuamos entonces con el con
1:14:32el planteamiento número cuatro.
1:14:35Profe, no sé si hay preguntas hasta ahí,
1:14:37está claro, ¿cierto?
1:14:40Eh, sí, profe, ya por acá por el chat se
1:14:42han ido despejando algunas dudas y usted
1:14:44nos ha apoyado excelente por
1:14:46con la intervención.
1:14:48Listo, perfecto. Bueno, para el
1:14:50planteamiento cuatro hay que tener en
1:14:51cuenta varias cosas, ¿listo? Eh,
1:14:55aquí hay que tener en cuenta aplicar los
1:14:57conceptos que ya hemos trabajado antes.
1:15:00¿Qué conceptos hemos trabajado antes?
1:15:03Recuerden la fase en la que hicimos
1:15:04tabla de contingencia en la fase tres,
1:15:06¿se acuerdan? En la fase dos, perdón,
1:15:08así, en la dos.
1:15:09Eh, esa tabla
1:15:12nos decía que había que encontrar el
1:15:13máximo y el mínimo, ¿sí o qué? Entonces
1:15:16para poder entender cuál es el máximo y
1:15:18cuál es el mínimo en el ejercicio hay
1:15:19que hay que aplicar dos formulitas
1:15:21sencillas. Entonces para poder hallar el
1:15:24el el literal A que aparece acá arriba,
1:15:27el A, hay que hallar el máximo, ¿cierto?
1:15:29O el mínimo. Aquí colocamos el mínimo en
1:15:31A y el máximo B. Entonces aquí en A
1:15:34sería
1:15:38aquí el mínimo, entonces aquí sería
1:15:39igual
1:15:42¿cierto?
1:15:44Mínimo. Doble clic y miren lo que pasó
1:15:46acá. Nos está pidiendo un rango,
1:15:49¿cierto? Un rango. Y como usted no va a
1:15:50poner a colocar todos estos números que
1:15:53son salarios, esos platas, pesos,
1:15:54¿cierto? Porque son salarios.
1:15:56Estos números que hay aquí no los va a
1:15:59colocar todos en
1:16:01de a uno, sino que los vamos a colocar
1:16:02todos juntos. ¿Entonces cómo hacemos? Me
1:16:04paro aquí nuevamente,
1:16:06control shift, flechita hacia abajo y me
1:16:09va a arrastrar todos los 500 datos que
1:16:12tiene la tabla que está ahí informativa
1:16:14que ustedes tienen ahí su problema su
1:16:16ejercicio. Damos enter y nos va a
1:16:18devolver qué cuál de todos estos valores
1:16:21que hay aquí es el mínimo.
1:16:24Y según esto el mínimo es 1,545,117.
1:16:30Listo, ese es el mínimo. Ah, pero profe,
1:16:33yo creo que aparezca en pesos, entonces
1:16:34me voy para acá, número y coloco
1:16:36entonces en signo de pesos.
1:16:40Tiene que aparecer pues el el valor
1:16:41mínimo del salario es ese, ¿cierto que
1:16:43sí? No es necesario que ustedes lo hagan
1:16:45pues así como tan técnico, pero si
1:16:46quieren le quitan nuevamente eh que sea
1:16:49que sea un número normal, como quiera
1:16:51colocarlo usted.
1:16:52No hay ningún problema, ahí está el
1:16:54valor como número normal, ¿cierto? Pero
1:16:56ese es el mínimo de esta cantidad que
1:16:58hay acá de datos.
1:17:00¿Y cuál será entonces el valor más alto
1:17:03que hay ahí en esa tabla de datos?
1:17:06Para eso vamos a dar igual
1:17:08máximo,
1:17:10¿cierto? Máximo, aquí está, vea. ¿Y qué
1:17:12hace esa esa función qué hace? Nos va a
1:17:14devolver el valor máximo de una lista de
1:17:17valores. ¿Cierto? Doble clic aquí y
1:17:20miren. Entonces vamos a parar
1:17:21nuevamente, se para aquí en el primero
1:17:22que es la celda A6,
1:17:25control shift, flechita hacia abajo y
1:17:27nos va a dar entonces el valor máximo de
1:17:29esa de esa tabla que hay ahí. Se
1:17:31imaginan ustedes buscando eso
1:17:32manualmente, o O a cada dato a buscar
1:17:35cuál es el más alto de todos. Es muy muy
1:17:37difícil, cierto? Excel nos presta la nos
1:17:39da la capacidad de hacerlo con un par de
1:17:41clics nada más. Entonces bueno, he
1:17:43calculado ya el máximo, o sea que el
1:17:45valor más pequeño que hay es
1:17:47eh
1:17:49y el más grande que hay es es 5,559,000.
1:17:52¿Listo? los valores máximos. Primera
1:17:55tarea lista.
1:17:56Obtener el valor máximo y el mínimo.
1:17:59¿Listo?
1:18:00Que inclusive aquí en la en la
1:18:02planteamiento nos están dando ya,
1:18:03cierto? Ahí están, vea.
1:18:05Entonces, ahora X es el salario esperado
1:18:09de un estudiante seleccionado al azar.
1:18:11Digamos que la pregunta de mi problema
1:18:13es, de acuerdo al planteamiento, era la
1:18:15siguiente.
1:18:17¿Cuál es la probabilidad de que un
1:18:19estudiante
1:18:21espere recibir un salario superior a
1:18:241,700,000
1:18:26pesos mensuales? ¿Cierto?
1:18:28¿Cuál es la probabilidad de que sea
1:18:31de que espere
1:18:32mayor a esto? Entonces, ¿qué es lo que
1:18:34hago yo?
1:18:35Doy para X, ¿cierto?
1:18:37Y en X vamos a decir que vamos a colocar
1:18:40ahí en X el valor esperado,
1:18:43que para este caso sería cuánto?
1:18:451,700,000
1:18:49¿Cierto? Que es el valor que estamos
1:18:50esperando.
1:18:51Y
1:18:52luego de tener el valor esperado, vamos
1:18:54a pararnos en P de X.
1:18:57Porque la probabilidad de que X eh sea
1:19:00sea menor que que tal número, ¿cierto?
1:19:03Vamos a mirar pues cómo se calcula la
1:19:04probabilidad de eso.
1:19:06¿Vamos bien hasta ahí, cierto? O ahí
1:19:07está o la o no fue mal con los mínimos y
1:19:09los máximos? ¿Cómo les fue?
1:19:15Eh
1:19:17mandan están reaccionando bien, profe. O
1:19:19sea que estamos comprendiendo. En el
1:19:21foro no hay en el chat no hay preguntas
1:19:23acerca de de esta parte.
1:19:26Hay otras pregunticas, pero no son de
1:19:28esta parte.
1:19:30Ah, listo listo. Esperen un segundo, por
1:19:31favor. Ya. Listo, perfecto.
1:19:33Entonces, ¿qué sigue ahí?
1:19:35Para poder detectar eso,
1:19:37debemos que aplicar una formulita que es
1:19:39sencilla y que nos va a ayudar a buscar
1:19:42ese ese planteamiento que es la
1:19:45siguiente.
1:19:46Vamos a observar acá. Entonces,
1:19:49el primero que es
1:19:53el primer departamento que que nos está
1:19:54mostrando acá, perdón.
1:19:56Se movió todas estas cosas aquí.
1:19:59¿Están en la pantalla mía, cierto?
1:20:03Sí, señor, se ve perfecto.
1:20:05Listo, está aquí.
1:20:06En este en este de acá
1:20:09eh pero ¿por qué?
1:20:12Perdón, que la
1:20:13la mía aquí está moviendo toda la
1:20:15información.
1:20:17¿Se sigue viendo igual, cierto? ¿Se ve
1:20:18pequeño o grande? Es que no estoy viendo
1:20:20bien acá.
1:20:21profe. Sí, está pequeño.
1:20:23se minimizó la imagen. Eh
1:20:28Y si la amplías todas y compartes la
1:20:31Okay.
1:20:32Ahora sí. Bien, sí, este se ve mejor.
1:20:34Sí.
1:20:35Mejor o ¿cierto?
1:20:36Sí, señor.
1:20:39Está más grandecita.
1:20:40Okay, listo.
1:20:42Está aquí. Para P
1:20:44la probabilidad de que X sea menor que
1:20:461,700,000, ¿sí o qué? Vamos a colocar
1:20:49aquí igual.
1:20:51Atentos, por favor.
1:20:54Al valor
1:20:56X, ¿cierto?
1:20:58menos
1:21:01el valor mínimo.
1:21:04Esa es la operación que hay que hacer
1:21:05acá.
1:21:06Esa operación la vamos a hacer así
1:21:07porque son dos operaciones diferentes.
1:21:09Entonces, aquí vamos a
1:21:11la la parte uno de la operación vamos a
1:21:13ponerla entre paréntesis
1:21:15que es
1:21:16el valor de X menos el mínimo.
1:21:20Primera parte de la de la operación.
1:21:22Y la segunda parte de la operación sería
1:21:24dividido porque es una fracción. Ya la
1:21:26profe les explicaba a ustedes ahorita
1:21:28esa probabilidad, ¿se acuerdan?
1:21:30Y le he mostrado a ustedes que era
1:21:32dividido, ¿cierto?
1:21:33Entonces, aquí
1:21:35¿cuáles son los valores que se deben
1:21:36dividir ahí?
1:21:38Luego, el valor
1:21:41que para este caso sería
1:21:44el máximo,
1:21:45¿cierto?
1:21:48Menos
1:21:51el mínimo.
1:21:54Y cerramos paréntesis. Pero lo que vamos
1:21:55a hacer acá, hay que tener en cuenta,
1:21:57perdón, hay un error, sí, claro. Hay un
1:21:59error aquí porque no coloqué paréntesis
1:22:00acá, véalo acá.
1:22:02Entonces,
1:22:03cierro paréntesis porque son dos partes
1:22:04distintas. Entonces, la operación uno
1:22:07qué es
1:22:08X menos el mínimo
1:22:12dividido
1:22:13el máximo menos el mínimo.
1:22:15Entonces, debe dar un valor, ¿cierto?
1:22:17Que ahí está para el porcentual, que es
1:22:193.86.
1:22:20O sea que la probabilidad de que sea de
1:22:22que X de que este X sea menor, ¿cierto?
1:22:25Que lo pueda tener menos personas es el
1:22:273.86%.
1:22:29Si ustedes ven aquí bien, los valores
1:22:31que aparecen acá son mayores a 2
1:22:33millones, por decir algo. 2 millones, 3
1:22:35millones, 4 millones. Entonces,
1:22:37obviamente solamente el 3.86% de la
1:22:40población que aparece aquí va a tener un
1:22:41valor mínimo de 1,300,000 pesos. O sea,
1:22:45un valor pues eh de ese salario. Vamos a
1:22:48ver cuántas personas, pues qué
1:22:49porcentaje de estos datos que hay aquí
1:22:52eh van a obtener un valor mayor
1:22:55que es la respuesta que vamos a colocar
1:22:57correcta aquí, ¿cierto? ¿Cuál sería la
1:22:59respuesta en este caso? Entonces, para
1:23:01eso lo que vamos a hacer simplemente es
1:23:03qué, colocar la siguiente fórmula que es
1:23:04muy sencilla. Miren lo que vamos a hacer
1:23:05aquí. Igual
1:23:08a uno menos qué, menos la probabilidad
1:23:10de que sea menor, ¿cierto? Vamos a
1:23:13decirle eh que nos dé el valor completo
1:23:16y damos enter. Y miren lo que nos
1:23:17apareció acá. El contrario, ¿cierto? Uno
1:23:19menos es el contrario de esos valores de
1:23:22de 3.86%
1:23:24para que nos dé 100%. Entonces, ¿cuánto
1:23:26le falta para que sea el porcentaje
1:23:27total del 100%? Ahí está, ¿cierto?
1:23:29Entonces,
1:23:30¿cuál es la probabilidad de que un
1:23:32estudiante espere recibir un salario
1:23:34superior?
1:23:36Ah, tenemos perdón.
1:23:38No sé si ahí lo ven, ¿cierto?
1:23:41Bueno, que sea superior
1:23:43a 1,700,000 pesos mensuales, vean.
1:23:45Según esto, vamos a interpretarlo así.
1:23:48¿Cierto? Digamos, que es del 96.14%
1:23:52la probabilidad de que un estudiante
1:23:54pueda recibir un salario mayor a
1:23:571,700,000 mensuales.
1:24:00Entonces, la interpretación de esto es
1:24:01muy sencilla. Solamente el 3.86% de
1:24:04probabilidad hay de que alguien reciba
1:24:06un salario de 1,300,000 pesos mensuales.
1:24:10¿Qué quiere decir eso? Que la
1:24:11probabilidad mía alta o mía baja la
1:24:12probabilidad de que le den menos de un
1:24:14salario mínimo, por ejemplo.
1:24:16Ahí en ese ejercicio nos está diciendo
1:24:17que la probabilidad es muy
1:24:19baja de que sea pues un salario de esos.
1:24:22En cambio, al contrario, nos dice que la
1:24:24probabilidad es muy alta de que reciban
1:24:27sueldos mayores. ¿Sí? Eso es lo que hay
1:24:29que interpretar aquí en este cajoncito.
1:24:31Cada uno coloca aquí la interpretación
1:24:33de su de su dato pues como como tal.
1:24:37Entonces, claro,
1:24:39aquí podemos interpretarlo de dos
1:24:40maneras. Si la pregunta fuera al
1:24:41contrario,
1:24:43¿cuál es la probabilidad de que un
1:24:43estudiante espera recibir un salario
1:24:45mini eh inferior
1:24:48a 1,300,000 mensuales?
1:24:50Entonces, la respuesta corta sería 3.86.
1:24:54En este caso, nuestra pregunta era un
1:24:56salario superior, entonces obviamente la
1:24:59respuesta es 96.14%
1:25:02y eso es todo lo que hay que hacer aquí
1:25:03en este ejercicio.
1:25:05Es fundamental
1:25:07hallar los máximos y los mínimos que ya
1:25:08nos están dando aquí, ¿cierto? Aquí ya
1:25:11nos dan, vean. Se distribuye solamente
1:25:13entre tan y tan.
1:25:15¿Sí? Y ahora aquí aquí corroboramos que
1:25:17es cierto, tal cual cierto, los eh
1:25:20sacamos tal de la de la base de datos y
1:25:22luego lo que hicimos fue responder la
1:25:24pregunta que estamos hablando acá. ¿Qué
1:25:26es lo que cambia acá nada más en las
1:25:27preguntas? Cambia el valor de x, porque
1:25:30para cada pregunta de ustedes va a
1:25:31aparecer un valor acá diferente.
1:25:34Eso es lo que cambia nada más. La
1:25:35fórmula que acabo de mencionar yo aquí,
1:25:37esta fórmula que es la misma de
1:25:38probabilidad que acabamos de de
1:25:41de distribución uniforme que la profe
1:25:42estaba mencionando, es la misma para
1:25:44todo el mundo, ¿cierto? Igual también
1:25:47esta.
1:25:48Entonces,
1:25:49eh ahí no hay nada que hacer pues de
1:25:50adicional, sí, solamente es esto nomás.
1:25:52Entonces, para cada planteamiento
1:25:54aparecería
1:25:55como tal. ¿Alguna pregunta hasta ahí
1:25:56para que terminemos todos, profe?
1:25:59Eh, hm un momentito.
1:26:02Profe, ay, qué pena se me
1:26:07Ay, qué pena.
1:26:08No te preocupes.
1:26:16Eh, no, profe, ya en el en el chat ya
1:26:19fui resolviendo las preguntas. Ya
1:26:21okay, listo. Listo, entonces ya si
1:26:23quieres vamos cerrando entonces que ya
1:26:25ya estamos pasados del tiempo.
1:26:27Okay, bueno, listo, estudiantes.
1:26:31Y con esto damos por terminado la
1:26:34segunda parte de la web para la fase
1:26:39número cuatro. Eh, en vista de que ya no
1:26:43hay más eh
1:26:44dudas, pues vamos a dar por terminado
1:26:46este espacio. Muchas gracias por su
1:26:48participación y su
1:26:49perdón. Profe, perdón. Qué pena, profe,
1:26:51perdón, un segundito. Yo no preparé el
1:26:53planteamiento cinco, pero yo les voy a
1:26:55mostrar aquí más o menos porque hay
1:26:57gente que está diciendo acá que no les
1:26:59que no les es que
1:27:01sí, que hay una grabación incompleta. Vi
1:27:03temprano por allá un mensaje que alguien
1:27:04decía eso.
1:27:13Sí.
1:27:14Ese planteamiento cinco nos está dando
1:27:17lo que nos nos muestra aquí toda la
1:27:19información, ¿sí? Pero ustedes toda la
1:27:20información la van a sacar de este
1:27:22planteamiento inicial.
1:27:23Vamos a leer lo siguiente. Dice,
1:27:25en una base de datos de 500 estudiantes
1:27:2879 pertenecen al programa de
1:27:30administración
1:27:32de empresas. Se selecciona al azar 14
1:27:34estudiantes, que es la muestra, ¿listo?
1:27:37La muestra X.
1:27:39Sea X la variable aleatoria, pues
1:27:41obviamente el número de de de
1:27:43estudiantes seleccionados que pertenecen
1:27:45al programa ese es X, aquí a 14 es X.
1:27:48Aquí dice, utilice la distribución
1:27:51hipergeométrica para calcular las
1:27:53siguientes probabilidades. Les voy a dar
1:27:55un regalo, les voy a dar la
1:27:57la fórmula
1:27:59en el chat,
1:28:00que es la fórmula de distribución
1:28:03hipergeométrica.
1:28:05Eso es por estar acá en la conferencia,
1:28:07les voy a dar este regalo de la fórmula
1:28:09para que ustedes la apliquen, ¿cierto? A
1:28:11su ejercicio.
1:28:13Ahí está en el chat. Esa fórmula ustedes
1:28:16para que
1:28:17para poder hallar la fórmula de los 14
1:28:20datos, porque son 14, ¿sí o qué?
1:28:21Entonces, ¿qué hay que hacer? Se aplica
1:28:23en el primero y se arrastra. ¿Listo? Se
1:28:25aplica y se arrastra en en la tabla que
1:28:27aparece en la izquierda. Entonces, lo
1:28:28que hacemos es aplicar la fórmula al
1:28:30primer al primer dato que es en el que X
1:28:32es igual a 0, ¿sí? X igual a 0 y luego
1:28:36se arrastra para que hasta que X igual a
1:28:3814. Lo vamos a la probabilidad y al
1:28:40final debe dar 100%. Esa es la tabla que
1:28:42aquí tienen a la izquierda. Pero ustedes
1:28:44vean lo siguiente acá.
1:28:45En el ejercicio de ejemplo que aparece
1:28:47ahí que estamos viendo ahí nosotros, N
1:28:49mayúscula corresponde a qué?
1:28:51Al número de estudiantes que aparecen en
1:28:53los datos. ¿Listo?
1:28:55N mayúscula, la cantidad de datos de que
1:28:58vamos a trabajar en la base de datos
1:28:59como tal, de estudiantes en este caso.
1:29:0179 es la cantidad que pertenecen
1:29:04solamente a Administración de Empresas.
1:29:07O sea, 79 de 500.
1:29:11Ahora,
1:29:12vamos a mirar el 14, N minúscula es X, o
1:29:16sea, la variable que estamos aquí
1:29:17buscando aleatoria. X 14 es X y eh
1:29:22cuatro sería el valor que nos están
1:29:24preguntando en esta en este en este
1:29:26planteamiento. O sea, aquí dice, ¿cuál
1:29:28es la probabilidad de que exactamente
1:29:29cuatro estudiantes pertenezcan al
1:29:31programa de Administración de Empresas?
1:29:32Entonces, cuatro estudiantes que perdón,
1:29:35¿cuál es la probabilidad de que cuatro
1:29:36solamente sean de esta de esta carrera?
1:29:39Y ustedes ven aquí la tabla que acabamos
1:29:41de hacer con la hipergeométrica, vamos a
1:29:43pararnos en cuatro y miren el valor aquí
1:29:45está al frente.
1:29:47Es el resultado.
1:29:49Entonces, aquí lo que hacemos es decirle
1:29:51aquí está de de cero hasta 14. Entonces
1:29:53ah que
1:29:54cuál probabilidad que exactamente cinco
1:29:56sean de administración de empresas.
1:29:59Entonces nos paramos aquí al frente.
1:30:014%
1:30:02de que sea uno
1:30:04aquí está el valor.
1:30:06De que sean
1:30:08tres estudiantes 21% ahí está. Entonces
1:30:12con la eh fórmula que le acabo de pasar
1:30:14ustedes de distribución hipergeométrica
1:30:16van a poder hacer esa tabla y con esa
1:30:18tablita ustedes van a tener la
1:30:19información para poder diligenciar pues
1:30:21la pregunta que lo que ustedes van a
1:30:23realizar acá en este caso. Creo que eso
1:30:24es lo que faltó el profe la vez pasada o
1:30:26no pudieron no quedó en la grabación
1:30:27pasada, ¿listo?
1:30:32Bueno, y los ejercicios tres y cuatro
1:30:34son pues las son conclusiones que
1:30:35ustedes deben sacar.
1:30:37Eh qué pena, yo por acá me paro y le
1:30:40muestro el tres y cuatro. Es que esto
1:30:42esta parte sí en en los SIPAS se podía
1:30:45hacer pero ya lo adelanto acá para que
1:30:47ustedes vayan a los SIPAS y lo hagan.
1:30:49Bueno, aquí colocamos una conclusión o
1:30:52dos bien hechas, bien elaboradas con
1:30:54equipo. Van a trabajarlas
1:30:57de los planteamientos uno, tres y cinco
1:31:00aquí en esta parte de acá. Y si ustedes
1:31:02ven aquí a la derecha aparece la
1:31:03explicación que qué hay que hacer.
1:31:05Explicar, ¿cierto? ¿Qué es lo que
1:31:07representan las distribuciones uniformes
1:31:09continua y normal que la acabamos de ver
1:31:11en esta en esta conferencia?
1:31:13Y van a interpretar los resultados que
1:31:15ustedes obtuvieron allá en sus
1:31:17ejercicios. Y ojo, ¿cuál fue el evento
1:31:20de acuerdo a las preguntas que ustedes
1:31:21respondieron?
1:31:22Eh es más probable de lo que usted Es
1:31:25decir, el número más alto en
1:31:26probabilidad en ese caso, ¿listo?
1:31:29Y luego van a mirar acá
1:31:31van a plantear ustedes una solución,
1:31:33¿cierto? Una propuesta solución al
1:31:35planteamiento uno, tres y cinco. Después
1:31:37de que acaban de realizar la
1:31:37interpretación van a procurar hacer una
1:31:40respuesta. Aquí está. Entonces como
1:31:42equipo hacen plantean una conclusión
1:31:45bien chévere, bien elaborada de ese
1:31:47ejercicio.
1:31:49Considerando de una vez ahí
1:31:52qué es lo que representa la uniforme y
1:31:54continua y normal, ¿cierto? Y aquí abajo
1:31:57plantean la solución de acuerdo a lo que
1:31:59ustedes acaban de de información de esa
1:32:01de esos ejercicios.
1:32:03Luego, en el cuatro
1:32:05es lo mismo. Ustedes van al cuatro, pero
1:32:07en este caso van a hacer lo del
1:32:09planteamiento dos y del cuatro. Una
1:32:11conclusión
1:32:12y una propuesta de solución al
1:32:14planteamiento dos y cuatro y aquí
1:32:16explicando
1:32:18qué es lo que representan las
1:32:19distribuciones uniforme continua y
1:32:21normal.
1:32:23¿Listo?
1:32:23Y luego van a mencionar cuál fue el
1:32:25evento más probable según los cálculos
1:32:28realizados por el equipo de trabajo de
1:32:30ustedes. Por eso lo importante es hacer
1:32:32siquiera tres literales para que tengan
1:32:34de donde seleccionar información, porque
1:32:36si hacen nada más uno, pues no van a
1:32:37tener forma de conclusiones de cada
1:32:39planteamiento de estos.
1:32:40¿Listo?
1:32:41Eso es lo que hay que hacer allí nada
1:32:42más. Ya explicamos la infografía,
1:32:44explicamos el resto.
1:32:46terminamos, yo creo.
1:32:49Bueno, listo, chicos. Gracias a todos
1:32:51por participar activamente de esta
1:32:52sesión. Una feliz noche. Eh, pueden ver
1:32:55la grabación después que termine ese
1:32:57cierre esto en un rato. Ya para los que
1:32:59están interesados se sube la grabación
1:33:01aquí en este chat.
1:33:03Esperamos que haya sido bien claro,
1:33:04¿cierto?
1:33:05Que haya sido bien claro y que ustedes
1:33:06tengan [risas] pues Veo por ahí muchas
1:33:07gracias por
1:33:09Con mucho gusto y estén muy bien.
1:33:11Bueno, pues chao.
1:33:13Chao, profe.
1:33:14Chao, estudiantes.
1:33:15¿Cómo estaban?

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This page contains the full transcript of Web conferencia Fase 4 Parte 2 Estadística y Probabilidad 20261103 Grabación de la reunión by carlos andres posada hincapie, generated from the public captions YouTube serves with the video. The transcript has 14,823 words across 2,487 segments, with the original timestamps preserved so you can click any line to jump to that moment in the embedded player.

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