 | ÁREA: LOGICA Y ESTADISTICA | GRADO: 11° |
DOCENTE: ENAIDO MALDONADO POLO | CORREO: matematica. ceqa@gmail.com | |
FECHA: DEL 22 DE MAYO DEL 2024 | PERIODO: SEGUNDO | |
VALOR: SENTIDO DE PERTENENCIA | FRASE: "SOMOS CEQUEANISTAS FORMADOS EN VALOR, LLEVAMOS EN LA SANGRE RESPETO EDUCACION"
|
FECHA: DEL 22 DE MAYO DEL 2024
GRADO: 11°
TEMA: ESTRUCTURA DEL RAZONAMIENTO INDUCTIVO
SUBTEMA: ESTRUCTURA DEL RAZONAMIENTO INDUCTIVO
LOGRO. Reconoce la lógica y las proposiciones para aplicarla en la vida cotidiana.
Razonamiento inductivo
¿Qué es un razonamiento inductivo?
Estructura de un razonamiento inductivo
En general, todos los razonamientos o argumentos parten de una estructura formada por una premisa y una conclusión.
Se llama premisa a una información que se presenta como cierta y funciona como base de un argumento. En los argumentos inductivos, la premisa refiere casos específicos. Debe identificar un individuo, la clase a la que pertenece y la propiedad que se le atribuye.
La conclusión debe comenzar con el enunciado “probablemente” y, enseguida, debe formularse usando los elementos de la premisa. Veamos la estructura base:
| Premisa | El individuo A forma parte de la clase X y tiene la propiedad P. El individuo B forma parte de la clase X y tiene la propiedad P. El individuo C forma parte de la clase X y tiene la propiedad P. n... (así sucesivamente) |
|---|---|
| Conclusión | Probablemente, todos los individuos que forman parte de la clase X tienen la propiedad P. |
| Ejemplo | Los gatos son mamíferos, tienen pulmones y amamantan a sus crías. Los delfines son mamíferos, tienen pulmones y amamantan a sus crías. Los seres humanos son mamíferos, tienen pulmones y amamantan a sus crías. Probablemente, todos los mamíferos tienen pulmones y amamantan a sus crías. |
Dependiendo del caso, esta estructura puede simplificarse, pero en términos técnicos, se cumplen los mismos elementos. Dicha forma resumida sería: «Los gatos, los delfines y los seres humanos tienen pulmones y amamantan a sus crías. Probablemente, todos los mamíferos tienen pulmones y amamantan a sus crías».
ACTIVIDAD EN CASA:
La media «µ» o valor esperado «E(X)» es un promedio ponderado de los valores que asume la variable aleatoria cuando los pesos son las probabilidades. Es una medida de tendencia central. Cuando trabajamos con una variable aleatoria discreta, la media o valor esperado se calcula mediante la siguiente fórmula:
Como verás, la media µ de una variable aleatoria discreta X se encuentra al multiplicar cada posible valor de X por su propia probabilidad y luego sumar todos los productos.
El valor esperado o media no tiene que ser un valor que la variable aleatoria pueda asumir.
La varianza, σ2 o V(X), es un promedio ponderado de las desviaciones al cuadrado de una variable aleatoria de su media. Los pesos son las probabilidades. La varianza σ2 o V(X) se calcula con la siguiente fórmula:
Pero es más fácil y rápido usar esta fórmula, equivalente a la anterior:
Debemos recordar que la varianza es una medida de variabilidad o dispersión.
DESVIACION ESTANDAR:
La desviación estándar σ es la raíz cuadrada positiva de la varianza:
Recuerda que la varianza se mide en las mismas unidades que la variable aleatoria original.
Ejemplo 1
Sea X el número de clientes que visitan una tienda por día. Calcular el valor esperado de X a partir de su función de probabilidad:
Solución:
Recordemos la fórmula de la media o valor esperado:
Entonces reemplazamos los valores:
Y listo, la media o valor esperado es de 0,60. Recuerda que el valor esperado o media no tiene que ser un valor que la variable aleatoria pueda asumir.
No hay comentarios.:
Publicar un comentario