Simulación de problemas probabilísticos
Tipo de documento
Autores
Lista de autores
Ramírez, Greivin
Resumen
La simulación computacional de problemas de probabilidad permite obtener sus soluciones a través de la frecuencia relativa del número de éxitos obtenidos en los n experimentos realizados. La ley de los grandes números respalda una buena aproximación de la probabilidad teórica de un evento a través de la repetición sucesiva de experimentos. A continuación se presentan una serie de problemas probabilísticos con una posible simulación realizada en los paquetes Fathom y Excel. La solución teórica de estos problemas requiere conocimientos básicos de probabilidad, por lo que las simulaciones realizadas buscan dar una propuesta de solución a estos problemas sin tener que acudir al formalismo matemático.
Fecha
2015
Tipo de fecha
Estado publicación
Términos clave
Generalización | Informáticos (recursos centro) | Probabilidad | Resolución de problemas
Enfoque
Idioma
Revisado por pares
Formato del archivo
Referencias
[1] Ben Z-vi, D. y Garfield, J. (2004). Research on reasoning about variability: a forward. Statistic Edu- cation Research Journal, 3 (2), 4-6. [2] Burrill, G. (2002). Simulation as a tool to develop statistical understanding. En B. Phillips (Ed). Proceedings of the Sixth International Conference on Teaching Statistics.Cape Town South Africa. [3] Inzunsa, S. (2006). Significados que estudiantes universitarios atribuyen a las distribuciones mues- trales en un ambiente de simulación computacional y estadística dinámica. Tesis doctoral no publi- cada. CINVESTAV-IPN. México. [4] Ministerio de Educación Pública (MEP). (2012). Reforma Curricular en Ética, Estética y Ciu- dadanía. Programas de Estudio de Matemática. I y II Ciclo de Educación Primaria, III Ciclo de Educación General Básica y Diversificada. Informe Técnico. Ministerio de Educación Pública, San José, Costa Rica. Extraído el 01 de Agosto, 2014 en: http://www.mep.go.cr/downloads/ RecursosTecnologicos/Programasmatematica.pdf [5] Sanabria, G. (2013). Simulación en Excel de variables aleatorias discretas, Memorias del VII Con- greso Iberoamericano de Educación Matemática (VII CIBEM). Montevideo, Uruguay. [6] Shaughnessy, M. (1992). Research in Probability and Statistics: Reflections and Directions. En Grouws, D. A.(Ed.). Handbook of Research on Mathematics Teaching and Learning. New York. Macmillan Publishing Company, pp. 465-494.