dc.contributorLINARES FLEITES, GLADYS; 121612
dc.creatorLópez Pérez, Arturo;*CA1233603
dc.creatorLópez Pérez, Arturo Abraham
dc.date.accessioned2019-05-27T22:20:47Z
dc.date.accessioned2022-09-26T13:39:20Z
dc.date.available2019-05-27T22:20:47Z
dc.date.available2022-09-26T13:39:20Z
dc.date.created2019-05-27T22:20:47Z
dc.date.issued2010-09
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/20.500.12371/1777
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3548831
dc.description.abstractLa estadística desempeña un importante papel en temas donde interviene la variabilidad, dando lugar a la incertidumbre como parte imprescindible. Pero en la práctica, es común restringir a la estadística a datos, considerándola sólo como el vínculo entre la incertidumbre y los datos. Además, mucha de la literatura en estadística da la impresión de que no existe controversia alguna sobre la validez de los métodos estadísticos en uso, y ésto no es así. El campo de la estadística está basado en dos paradigmas fundamentales: frecuencial y bayesiano [8]. Más allá de los datos, la estadística es esencialmente el estudio de la incertidumbre , lo que conlleva a la necesidad de investigar un fenómeno desde el enfoque científico. Indudablemente, la estadística no es la única rama del conocimiento que se ha ocupado del estudio de la incertidumbre, la probabilidad examina la manera en como la aleatoriedad en una parte de un sistema afecta a otra, proporcionando a través del modelo de una variable aleatoria o de un proceso estocástico, estimaciones y/o predicciones sobre los datos a producirse, es decir, describe la incertidumbre del fenómeno.
dc.languagespa
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4
dc.rightsopenAccess
dc.titleAjuste bayesiano de curvas
dc.typeTesis


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