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PROBABILIDAD II
PRIMAVERA 2023
FERNANDO VELASCO LUNA
TEMARIO
1 Herramientas Básicas
1.1 Espacios de Probabilidad. 
1.2 Variables aleatorias. 
1.3 Esperanza matemática. 
1.4 Funciones generadoras. 
2.1 Vectores aleatorios. 
2.2 Distribuciones multivariadas. 
2.3 Distribución marginal. 
2.4 Distribución condicional. 
2.5 Ejemplos: Distribuciones. Multinomial y Normal bivariada
2 Distribuciones Multivariadas
3.1. Valor esperado. 
3.2. Covarianza y Correlación. 
3.3. Funciones generadoras de momentos. 
3.4. Esperanza condicional
3 Momentos
4. Funciones de variables aleatorias. 
4.1 Funciones Vectoriales de variables aleatorias. 
4.2. Método de momentos. 
4.3. Ejemplos
5. Distribuciones Muestrales y Teoremas Límite 
5.1. Distribución F y t. 
5.2. Distribuciones Muestrales
5.3. Funciones Características. 
5.4. Desigualdad de Chebyshev. 
5.5. Ley de los grandes números. 
5.6. Teorema del límite central. 
DeGroot, M. (2012). Probability and Statistics, 4th Edition. Adisson Wesley. 
Sheldon, M. R. (2015). A first course in probability. 9th edition. Pearson 
Education. 
Sheldon, M. R. (2014). Introduction to Probability Models. 11th Edition. Elsevier. 
Mendenhall, W., Beaver, R. (2013). Introduction to Probability and Statistics. 14th 
Edition. Brooks Cole.
2.1 Vectores aleatorios. 
2.2 Distribuciones multivariadas. 
2.3 Distribución marginal. 
2.4 Distribución condicional. 
2.5 Ejemplos: Distribuciones. Multinomial y Normal bivariada
2 Distribuciones Multivariadas