Departamento de Ingeniería Matemática
Probabilidades y Procesos Estocásticos
Código: MA34A
Sección: 01
Para información concerniente a todas las secciones de este curso
apretar aqui.
| Cátedra: | Marcos Kiwi |
| Auxiliar: | Mariel Saez |
| Ayudante: | Rodrigo Saldivia |
35 Alumnos se inscribieron en el curso, 25 aparecieron en el acta de
examen, de estos úlitmos 21 aprobaron.
A continuación está la lista de los alumnos aprobados:
| Acha, Cristian |
Cepeda, Pablo |
Cofre, Cristian |
| Correa, Carlos |
Diaz, Felipe |
Diaz, Gonzalo |
| Errandonea, Francisco |
Fernandez, Jose |
Gomez, Christian |
| Guerrero, Pablo |
Ibarra, Cristian |
Leon, Francisco |
| Montiglio, Roberto |
Muñoz, Mauricio |
Robetson, Meza, |
| Serendero, Leonardo |
Tapia, Ricardo |
Tapia, Alberto |
| Tay, Yacton |
Toledo, Arnoldo |
Urzua, Cristian |
| Clases de cátedra: | 2.2 y 5.4 | E111 y AT31 |
| Clases auxiliares: | 4.2 | E111 |
| Hora de consulta: | Jueves de 13:30 a 14:30 |
Of. 620 Edif. Central |
La nota final esta basada en las notas de tres (3) controles y la nota
del examen. La nota final se calcula de la siguiente manera:
NF = 0.25 * (NC1+NC2+NC3+2*NEx-min{NC1,NC2,NC3,NEx})
Aquellos para los cuales NF sea mayor o igual a 3.95 aprueban el curso (con
nota final NF). Aquellos que no estando en el caso anterior tengan
NF mayor o igual a 3.65 y que hayan aprobado un examen especial aprueban
el curso (con nota final 4.0).
- Inicio de clases: 9 de Marzo
- Control 1: Lunes 5 de Abril (1.6 y 1.7)
- Control 2: Sábado 8 de Mayo (1.6 y 1.7)
- Control 3: Lunes 7 de Junio (1.6 y 1.7)
- Ultimo día de clases: Sábado 26 de Junio
- Fecha de examen: Sábado 2 de Julio
A continuación se encuentran los enunciados, pautas y estadísticas de notas de los controles y exámen de las veces anteriores en que
el Profesor de cátedra ha dictado MA34A
- Semestre Otoño 1996
- Control 1:
Enunciado,
Pauta,
Distribucion de notas, (postcript).
- Control 2:
Enunciado,
Pauta,
Distribucion de notas, (postcript).
- Control 3:
Enunciado,
Pauta,
Distribucion de notas, (postcript).
- Examen:
Enunciado,
Pauta,
Distribucion de notas, (postcript).
- Semestre Primavera 1998
- Control 1:
Enunciado,
Pauta,
Distribución de notas, (postcript).
- Control 2:
Enunciado,
Pauta,
Distribución de notas, (postcript).
- Control 3:
Enunciado,
Pauta,
Distribución de notas, (postcript).
- Examen:
Enunciado,
Pauta,
Distribución de notas, (postcript).
(Sólo se consideraron las dos mejores preguntas en el cálculo de
la nota de exámen).
A continuación se encuentran los enunciados, pautas y
estadísticas de notas de los controles del curso:
- Control 1:
Enunciado,
Pauta,
Distribución de notas, (postcript).
- Control 2:
Enunciado,
Pauta,
Distribución de notas, (postcript).
- Control 3:
Enunciado,
Pauta,
Distribución de notas, (postcript).
- Examen:
Enunciado,
Pauta,
Distribución de notas, (postcript), (el tercer problema no es exactamente el que aparecio en el examen)
A continuación se encuentra el material distribuido en el curso:
- Guía de problemas resueltos de probabilidades, por M. Lladser
y P.P. Romagnoli (Enero 1996). Estos apuntes se desarrollaron mediante
un proyecto de la Fac. de Cs. Físicas y Matemáticas
bajo la dirección de R. Gouet y N. Lacourly.
- Capítulo 1: (postcript, 148K)
Espacios muestrales y sigma-álgebras, medidas de probabilidad, familias numerables de sucesos y Borel Cantelli.
- Capítulo 2: (postcript, 307K)
Probabilidades condicionales.
- Capítulo 3: (postcript, 120K)
Combinatoria, experimentos simples, experimentos en los reales.
- Capítulo 4: (postcript, 280K)
Variables aleatorias discretas, funciones de distribución y densidades de variables aleatorias, método del Jacobiano, normal multivariada.
- Capítulo 5: (postcript, 342K)
Propiedades básicas de la esperanza y varianza, esperanza y varianza de variables aleatorias discretas, esperanza y varianza de variables aleatorias absolutamente continuas, función característica.
-
El texto que se encuentra más abajo no sigue la misma secuencia
del curso ni tampoco tiene el mismo nivel.
Su énfasis es en el análisis de simulaciones computacionales de
experimentos aleatorios.
Por lo que acompañan al libro varias applets de Java que también
se incluyen más abajo.
El enfoque seguido en el libro ayuda a desarrollar una buena intuición
y permite realizar simulaciones por lo que constituye un buen complemento del
curso.
El libro está en formato pdf.
Para verlo se requiere Acrobat Reader 3.0 el cual puede ser
obtenido en Adobe.
Introduction to Probability de Charles M. Grinstead (Swarthmore College)
y J. Laurie Snell (Dartmouth College)
- Prólogo y Tabla de Contenidos
(pdf, 74K)
- Capítulo 1: Discrete Probability Distributions
(pdf, 276K)
- Capítulo 2: Continous Probability Densities
(pdf, 258K)
- Capítulo 3: Combinatorics
(pdf, 342K)
- Capítulo 4: Conditional Probability
(pdf, 293K)
- Capítulo 5: Distribution and Densities
(pdf, 387K)
- Capítulo 6: Expected Value and Variance
(pdf, 326K)
- Capítulo 7: Sums of Random Variables
(pdf, 187K)
- Capítulo 8: Law of Large Numbers
(pdf, 174K)
- Capítulo 9: Central Limit Theorem
(pdf, 307K)
- Capítulo 10: Generating Functions
(pdf, 254K)
- Capítulo 11: Markov Chains
(pdf, 380K)
- Capítulo 12: Random Walks
(pdf, 216K)
- Indice
(pdf, 213K)
- Solución ejercicios impares
(pdf, 219K)
Esta página dejo de ser mantenida el 26 de Julio de 1999