PROBABILIDAD

La probabilidad es la rama de las matemáticas que estudia los resultados posibles de los fenomenos aleatorios
Se llama evento simple o elemental de un experimento, a cada uno de los elemetos que constituyen un espacio de eventos
Se llama evento múltiple a la reunión de varios eventos simples
Existen dos tipos de probabilidad: la probabilidad clásica, también llamada teórica o matemática, y la probabilidad frecuencial o empírica
La probabilidad clásica o teórica se aplica cuando cada evento simple del espacio muestral tiene la misma probabilidad de ocurrir.
probabilidad frecuencial se obtiene cuando se experimenta un gran número de veces el mismo fenómeno en condiciones semejantes
COMENTARIO:
La probabilidad nos ayuda a suponer con que frecuencia y que de que forma ocurrira un evento o experimento.

PROBABILIDAD

El estudio científico de la probabilidad es un desarrollo moderno. Los juegos de azar muestran que ha habido un interés en cuantificar las ideas de la probabilidad durante milenios, pero las descripciones matemáticas exactas de utilidad en estos problemas sólo surgieron mucho después.
Según Richard Jeffrey, "Antes de la mitad del siglo XVII, el término 'probable' (en latín probable) significaba aprobable, y se aplicaba en ese sentido, unívocamente, a la opinión y a la acción. Una acción u opinión probable era una que las personas sensatas emprenderían o mantendrían, en las circunstanciasAparte de algunas consideraciones elementales hechas por Girolamo Cardano en el siglo XVI, la doctrina de las probabilidades data de la correspondencia de Pierre de Fermat y Blaise Pascal (1654). Christiaan Huygens (1657) le dio el tratamiento científico conocido más temprano al concepto. Ars Conjectandi (póstumo, 1713) de Jakob Bernoulli y Doctrine of Chances (1718) de Abraham de Moivre trataron el tema como una rama de las matemáticas. Véase El surgimiento de la probabilidad (The Emergence of Probability) de Ian Hacking para una historia de los inicios del desarrollo del propio concepto de probabilidad matemática.
La teoría de errores puede trazarse atrás en el tiempo hasta Opera Miscellanea (póstumo, 1722) de Roger Cotes, pero una memoria preparada por Thomas Simpson en 1755 (impresa en 1756) aplicó por primera vez la teoría para la discusión de errores de observación. La reimpresión (1757) de esta memoria expone los axiomas de que los errores positivos y negativos son igualmente probables, y que hay ciertos límites asignables dentro de los cuales se supone que caen todos los errores; se discuten los errores continuos y se da una curva de la probabilidad.

REGRESION Y CORRELACION

CLASIFICACION DE SERIES TEMPORALES

SERIES NO ESTACIONARIAS:
La media y la varibalidad cambia con el tiempo.El cambio en la media se traduce en presente de una tendencia ya seria a crecer o a decrecer.
Una serie es no estacionaria si la media y la variblilidad se mantiene constantemente a lo largo del tiempo.
Presente efectos estacionales es decir el comportamiento de la serie es parecido en ciertos tiempos y periodos.


COMENTARIO:
LA SERIES NO ESTACIONARIAS SON LAS QUE TIENDEN A VARIAR NO SE MANTIENEN EN UN MISMO LUGAR Y SON IMPREDECIBLES

CLASIFICACION DE LAS SERIES TEMPORALES

SERIES ESTACIONARIAS:
Una serie es estacionaria si la media y la caribilidad se mantienen constantes a lo largo del tiempo que se estudian los datos.
Una serie es estacionaria cuando se encuentra en equilibrio estadistico en el sentido de que sis propiedades no varian a lo largo del tiempo y por lo tanto no puede existir tendencia.
Los datos varian alrededor del mismo valor y siempre con la misma variabilidad.


COMENTARIO:
SON SERIES QUE NO TIENEN VARIABILIDADY MANTIENEN LA MISMA FRECUENCIA A LO LARGO DEL TIEMPO O PERIODO EN QUE SE ESTUDIE EL FENOMENO.

CLASES DE TENDENCIA:

ESTOCASTICA:
Proporciona un procedimiento elegante para descomponer series de tiempo macroeconomicos de hecho una tendencia estocastica como un componente secilar un componente ciclico.
Son sucesiones de las variables aleatorias siendo su indice el tiempo y son observaciones tomadas al intervenir los iguales.
Es aquella cuyo valor solo puede saberse observando para determinar la tendencia con exactitud.


COMENTARIO:
La tendencia estocastica es la cual su valor es observado pòr medio de la realidad de los datos que se trabajan.




CONSTANTE:
Generalmente esta tipo de tendencia debe ser casi igual a cero cuando se obtienen estimaciones finales para que sea constante.
Utiliza el logaritmo de Marqueard en aritmia para saber y conocer cual es la tendencia.
Un valor grande para esta constante suele indicar problemas de condicionamiento de los datos.

COMENTARIO:
Tipo de tendencia que se caracteriza por que al hacer estimaciones debe ser igual a 0 si no podria haber un problema de condicionamiento de datos.

GRAFICAS DE SERIES DE TIEMPOS

1 TENDENCIA SECULAR:
Con el primer tipo de variacion que el valor de la varible tiende a aumentar o disminuir en un periodo muy largo
2 FLUCTUACION CICLICA:
Este segundo tipo de tendencia secular observado en su mayoria en series de tiempo.
3 VARIACION:
Serie temporal o estacionaria.
4 VARIACION IRREGULAR:
Tipo de cambio que se da en analisis de series temporales.