galería de imágenes de las clases de probabilidad y estadística

Antecedentes y encuesta del problema a realizar

Antecedentes

¿Por qué nos deben de importar los defectos refractivos? El informe “Situación mundial de la visión” de la OMS de 2005 destaca la escasez de datos sobre la prevalencia de defectos de refracción, con estimaciones de 200-250 millones de afectados al nivel mundial1. Un brillante análisis de la Dra. Cathy McCarty mostró que, independientemente de la prosperidad económica, la mayor parte de los países para los cuales se dispone de datos, han enfocado al problema de los defectos de refracción de una manera inadecuada y por consiguiente, con pocas probabilidades de lograr los objetivos

de Visión 20202. Los datos de prevalencia son importantes, no sólo para decidir cuál de las cinco áreas prioritarias de Visión 2020 debe ser atendida primero, sino también para la medición de la eficacia del programa. Se calcula oficialmente que hay aproximadamente153 millones de individuos literalmente ciegos o con baja visión, tan sólo por no tener un par de anteojos, superando por mucho a la catarata, el glaucoma, la retinopatía diabética, etc .En base a esta información, del 14 al16 de marzo del 2007 se reunieron 650

expertos en el tema en Durban, Sudáfrica,en el Primer Congreso de Errores Refractivos y Desarrollo de Servicios3. La declaratoria del congreso confirmó la cifra de impedidos visuales por defectos refractivos así como el hecho de que es la principal causa de ceguera evitable y de baja visión a nivel mundial.

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Los problemas que trataremos principalmente dentro de nuestra investigación de Probabilidad y estadística, serán los errores de refracción, los cuales son: miopía, astigmatismo, hipermetropía. A continuación se dará una breve descripción de ellos:

ü La miopía se presenta cuando la luz que entra al ojo se enfoca de manera incorrecta, haciendo que los objetos distantes aparezcan borrosos.

ü Hipermetropía o hiperopía: vista clara de imágenes distantes pero borrosa en el campo visual cercano

ü Astigmatismo: dificultad para enfocar debido a problemas en la córnea

¿Tienes problemas con tu vista? ¿Cuál es?

¿Tu problema requiere de lentes?

¿Tienes lentes y no los usas? ¿Por qué?

¿Hace cuanto tiempo necesitas los lentes?

¿Los tienes? ¿Qué te impide tenerlos?

Clase del día Martes 31 de Febrero de 2012

Vimos en esta clase el concepto de probabilidad y el concepto de estadística de acuerdo a que lo que investigaron nuestros compañeros de cada equipo.

La teoría de la probabilidad es la parte de las matemáticas que estudia los fenómenos aleatorios. Estos deben contraponerse a los fenómenos determinísticos, los cuales son resultados únicos y/o previsibles de experimentos realizados bajo las mismas condiciones determinadas, por ejemplo, si se calienta agua a 100 grados Celsius a nivel del mar se obtendrá vapor. Los fenómenos aleatorios, por el contrario, son aquellos que se obtienen como resultado de experimentos realizados, otra vez, bajo las mismas condiciones determinadas pero como resultado posible poseen un conjunto de alternativas, por ejemplo, el lanzamiento de un dado o de un dardo.

Muchos fenómenos naturales son aleatorios, pero existen algunos como el lanzamiento de un dado, donde el fenómeno no se repite en las mismas condiciones, debido a que la características del material hace que no exista una simetría del mismo, así las repeticiones no garantizan una probabilidad definida. En los procesos reales que se modelizan mediante distribuciones de probabilidad corresponden a modelos complejos donde no se conocen a priori todos los parámetros que intervienen; ésta es una de las razones por las cuales la estadística, que busca determinar estos parámetros, no se reduce inmediatamente a la teoría de la probabilidad en sí.

En 1933, el matemático soviético Andréi Kolmogórov propuso un sistema de axiomas para la teoría de la probabilidad, basado en la teoría de conjuntos y en la teoría de la medida, desarrollada pocos años antes por Lebesgue, Borel y Frechet entre otros.

Esta aproximación axiomática que generaliza el marco clásico de la probabilidad, la cual obedece a la regla de cálculo de casos favorables sobre casos posibles, permitió la rigorización de muchos argumentos ya utilizados, así como el estudio de problemas fuera de los marcos clásicos. Actualmente, la teoría de la probabilidad encuentra aplicación en las más variadas ramas del conocimiento, como puede ser la física (donde corresponde mencionar el desarrollo de las difusiones y el movimiento Browniano), o las finanzas (donde destaca el modelo de Black y Scholes para la valuación de acciones).

Expectativas de los integrantes del equipo Cute Math

Liliana Bravo Muñoz:  Es muy estudiosa, sonriente, simpática y agradable, es a quien se le dan muy bien las matemáticas en cualquier situación y se espera mucho de ella.


Hernández Benítez Araceli Carolina: Es una joven muy linda, estudiosa, y con una gran aptitud para llevar a cabo trabajos en equipo, su relación en cuanto a las matemáticas es muy buena ya que estudiando logra buenos resultados.


Roca Cruz Juan Carlos: (yo) No se que hago aquí, pero bueno, lo único que sé es que además de dormir en clase (raro), me siento orgullosos de mi equipo, y que mi objetivo en matemáticas es ser competitivo, honesto conmigo mismo y llevar esto cada vez más complicada.


Sánchez Hernández Nataly: Dedicada a el trabajo en equipo, al estudio y siempre muy cariñosa y realmente más que pasar la meteria su meta es aprender lo visto en las clases y saber aplicarlo realmente.


Serrano Hernández Rabindranath: Es un jóven que le gusta mucho la música, es amigable, le gusta jugar el fútbol y si tiene habilidad para resolver en matemáticas, tiene un buen desempeño.


Yescas Galicia Daniel: Es un líder por naturaleza, por su simpatía y gran energía ha logrado formar un gran equipo (nosotros), su objetivo es aplicar los conocimientos adquiridos en los cursos pasados, no solo de matemáticas, sino aplicar un razonamiento competitivo para analizar de manera correcta los datos y  obtener  resultados útiles.

Antecedentes de la estadística

El termino estadística no es nuevo, la estadística debió comenzar como una aritmética estatal para asistir al gobernante que necesitaba conocer la riqueza y el número de sus súbditos con el objeto de recaudar impuestos o presupuestar la guerra.
Todas las culturas que intencionalmente registraron sus culturas también registraron sus estadísticas, por ejemplo el caso de César Augusto todos los súbditos tenían que tributar y por lo tanto exigió a todos que se registraran en el estadístico más cercano, que entonces era el recaudador de impuestos, dado esto Jesús nació en Belén, no en Nazaret.
Guillermo el conquistador ordenó un censo de las tierras de Inglaterra para fines de tributación y servicio militar. Este se llamó "Domesday Book". Tales estadísticas son historia.
Varios siglos después del Domesday Book surgió un aplicación de la probabilidad empírica al seguro del embarque que parece haber dispuesto la navegación flamenca del siglo XIV, es así como surge la estadística llamada seguros.
Los juegos al azar originaron la teoría de las probabilidades, desarrollada por Pascal y Fermat, a mediados del siglo XVII, debido a su interés por las experiencias del juego del Caballero de Meré. Para el estadístico y científico experimental, tienen mucho que ver con la informática.
La curva normal o la curva normal de errores ha sido muy importante en el desarrollo de la estadística. La ecuación de esta curva fue originalmente publicada en 1733por de Moivr, quien no supo cómo aplicar sus resultados a observaciones experimentales y7 su escrito permaneció desconocido hasta que Karl Pearson lo encontró en una biblioteca en 1924l. Sin embargo al mismo resultado llegaron 2 astrónomos matemáticos, Laplace (1794-1827) y Gauss (1777-1855), independientemente el uno del otro.


Un razonamiento especialmente estadístico  fue aplicado en el siglo XIX por Carles Lyell a un problema geológico. En el periodo comprendido entre 1830 y 1833 aparecieron 3 volúmenes de principles of Geology de Lyell, quien estableció el orden de las rocas terciarias y les asignó nombres . Con ]M. Deshayes, un conquiliólogo francés, identificó u enumeró especies fósiles que se presentaban en uno o más estratos, y también lograron dar las proporciones de las que a aún vivían en ciertas partes de los mares. Basados en Estas proporciones asignaron los nombres de: Pleistoceno, plioceno, Mioceno y Eoceno.
Otros descubrimientos del siglo XX también se hicieron sobre una base estadística si9n que se advirtiera apenas la naturale4za estadística de la técnica y desafortunadamente el método cayó pronto en el olvido. Esta afirmación es básica para las  ciencias biológicas y físicas.
Charles Darwin (1809-1882), recibió en el Beagle el segundo volumen del libro de Lyell. Posteriormente Darwin formuló sus teorías y bien pudo haber influido en él la lectura de ese libro. La obra de Darwin fue en gran parte la naturaleza biométrica o estadística y ciertamente renovó el entusiasmo por la biología. Mendel, común sus estudios sobre híbridos vegetales publi8cados en 1866, también tuvo un problema biométrico o estadístico. En el siglo XIX, la necesidad de una base más sólida para la estadística se hizo manifiesta: Karl Pearson(1857-1936), inicialmente físico matemático aplico sus resultados a el entusiasmo que generó Darwin en la Biología. Pearson dedicó casi medio siglo a la investigación estadística rigurosa.


R. A. Fisher (1890-1962), recibió influencias de Karl Pearson y de Student, e hizo numerosas e importantes contribuciones a la estadística. El y sus estudiantes dieron considerable impulso al uso de los procedimientos estadísticos en muchos campos, particularmente en agricultura, biología y genética.
J. Neyman, 1894, y E. S. Pearson,1895, presentaron una teoría sobre la verificación o prueba de la hipótesis estadísticas en 1936 y 1938. La teoría fomentó en forma considerable la investigación y muchos de los resultados son de uso práctico.