Final 03/03/2017 (Probabilidad y Estadística)
De Cuba-Wiki
Tomado por Matthieu Jonckheere. Se aprueba con un 4. Duró 4 horas. Se podían usar las tablas de distribuciones y el resumen de distribuciones disponibles en la página de la materia.
Ejercicio 1 (20 puntos)
Sea (X,Y) un vector aleatorio con función de densidad conjunta:
- ¿Cuál es el valor de ?
- ¿Cuál es la probabilidad de que tanto como sean menores que ?
- ¿Cuál es la probabilidad de que ?
- Hallar y , las funciones de densidad marginales.
Ejercicio 2 (30 puntos)
- Sea una variable aleatoria con distribución exponencial de parámetro . Calcular su función generadora de momentos.
- Sea una variable aleatoria con distribución geométrica de parámetro . Calcular su función generadora de momentos.
- Sea una secuencia de variables aleatorias con distribución exponencial de parámetro y una variable aleatoria con distribución geométrica de parámetro independiente de los . Sea . Calcular la función generadora de momentos de .
- Deducir de 3. la distribución de .
Ejercicio 3 (25 puntos)
Se supone que 1 de cada 10 fumadores prefiere la marca A. Después de una campaña publicitaria en cierta región de ventas, se entrevistó a 200 fumadores para determinar la efectividad de la campaña. El resultado de esta encuesta mostró que 26 personas preferían la marca A.
- ¿Indican estos datos, a nivel aproximado 0.05, un aumento en la preferencia por la marca A?
- Calcular el p-valor.
- ¿Cuál es la probabilidad aproximada de decidir que la campaña publicitaria no fue efectiva, cuando en realidad la proporción de preferencia por la marca A después de la campaña es 0.15?
- ¿Qué tamaño de muestra debería tomarse para que la probabilidad de 3. fuese a lo sumo 0.05?
Ejercicio 4 (25 puntos)
Sea una muestra aleatoria de una distribución .
- Probar que Error al representar (SVG o PNG como alternativa (MathML puede ser habilitado mediante plugin de navegador): respuesta no válida («Math extension cannot connect to Restbase.») del servidor «https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/»:): {\displaystyle \max_{1≤i≤n} X_i} es el estimador de máxima verosimilitud de .
- Calcular el estimador de basado en el primer momento.
- Decir si los estimadores obtenidos son insesgados o asintóticamente insesgados, y consistentes. Justificar
Bonus (15 puntos)
Dar la definición de un proceso de Markov (en un espacio discreto) reversible.