[Educación Inclusiva] Bibliografía Accesible Probabilidad y Estadística

[Lucía Tabernero]

Buenas tardes:
Si la persona que lo necesita es afiliada a la ONCE (que imagino que sí), en
la Biblioteca Digital de la ONCE hay varios libros en formato Daisy (esto
es, en audio). Nunca he usado ninguno de ellos, así que no sabría decir si
contienen todos los contenidos que se necesitan, pero pueden ser de ayuda.
Otra solución (más pesada y que va a tardar más tiempo en surtir efectos) es
ponerse en contacto con el Servicio Bibliográfico de la ONCE para que
transcriban alguno de los libros a Braille en formato papel.
Al margen del problema, yo, como estudiante universitaria ciega de una
carrera que incluye asignaturas en las que aparecen números y formulación
matemática, recomiendo mucho el uso de la línea Braille, ya que permite
seguir mejor las clases y leer los libros en formato Tlo que hay en la
Biblioteca Digital de la ONCE con mayor facilidad.
Espero que sirva de algo. Supongo que será urgente pero, si no, yo en el
segundo cuatrimestre tengo una asignatura de estadística, supongo que
entonces podré contar cómo me las arreglo.
Saludos
Lucía

-----Mensaje original-----
De: EducacionInclusiva [mailto:educacioninclusiva-bounces en mailmanlists.eu]
En nombre de Halena Rojas Valduciel via EducacionInclusiva
Enviado el: lunes, 1 de octubre de 2018 14:04
Para: educacioninclusiva en mailmanlists.eu
CC: Halena Rojas Valduciel <halenarojas en gmail.com>
Asunto: [Educación Inclusiva] Bibliografía Accesible Probabilidad y
Estadística

Buenas tardes a todos.
Espero os encontreis bien.
Me gustaría saber si por casualidad, alguno de vosotros tendreis idea de si
existe bibliografía accesible sobre la siguiente temática (sobre todo las
demostraciones de los teoremas que suelen ser expresiones matemáticas).
Gracias a quien pueda brindar información. Hemos conseguido libros de la
temática en PDF, pero el problema es que las demostraciones no se
digitalizan de forma apropiada y no contamos por el momento con el personal
que pueda corregir o convertir a mathML dichas demostraciones. El braille no
es una alternativa viable en este caso pues no se dispone de línea braille.

1. Introducción a la Teoría de la Probabilidad Experimento no
determinístico, espacio muestral y evento. Modelo de Laplace, noción
frecuentista, axiomas y propiedades de la función de probabilidad. Técnicas
de conteo. Probabilidad condicional. Eventos independientes. Ley de
probabilidades totales. Teorema de Bayes.

2. Variables aleatorias
Definición y clasificación de variables aleatorias (casos discreto y
continuo). Función de densidad de probabilidad. Función de distribución
acumulada. Momentos y función generadora de momentos.
Esperanza y varianza. Transformación de una variable aleatoria (casos
discreto y continuo).

3. Distribuciones con nombre propio
Definición, propiedades y relaciones entre diferentes variables aleatorias
con nombre propio, en el caso discreto (Bernoulli, Uniforme, Binomial,
Binomial Negativa, Multinomial, Geométrica, Hipergeométrica y Poisson) y en
el caso continuo (Uniforme, Triangular, Weibull, Chi-cuadrado, T-student,
Exponencial, Gamma y Normal). Proceso de Poisson.

4. Variable aleatorias conjuntas
Definición. Clasificación. Independencia. Función de densidad de
probabilidad (conjunta, marginal y condicional). Función de distribución
acumulada (conjunta, marginal y condicional). Convolución (suma de variables
aleatorias independientes). Esperanza condicional.
Covarianza y coeficiente de correlación en los casos discreto y continuo.
Regresión lineal (Definición y estimación de parámetros por el método de los
mínimos cuadrados).

5. Intervalos de confianza y prueba de hipótesis Definición y elementos
fundamentales de un intervalo de confianza (nivel de confianza, limite
superior e inferior). Definición y elementos fundamentales de una prueba de
hipótesis (hipótesis nula, hipótesis alternativa, valor crítico, región de
rechazo, nivel de significación, potencia y valor descriptivo). Casos
particulares (para la media con varianza conocida y desconocida).

6. Estadística descriptiva
Tipos de datos. Agrupación de datos. Medidas descriptivas (promedio, moda,
mediana, percentiles, desviación estándar). Gráficos descriptivos
(dispersión, histogramas y gráficos de caja).

7. Cadenas de Markov
Definición y propiedades. Teorema de Chapman-Kolmogorov. Matriz de
probabilidades de transición. Vector de probabilidades de estado.
Clasificación de estados. Ergodicidad. Vector de probabilidades límite.

8. Teorema Central Límite
Enunciado y casos particulares. Uso de la tabla Normal estándar.

9. Confiabilidad
Función de confiabilidad. Función de densidad de falla. Tasa de riesgo.
Función de estructura. Estructuras en paralelo y en serie.

Saludos cordiales, Halena Rojas Valduciel.
Auxiliar docente Escuela de Computación, Facultad de Ciencias UCV.
Accesibilidad e Inclusión Educativa.
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