Diferencia entre revisiones de «Final 03/08/2017 (Probabilidad y Estadística)»
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3) Se repite <math>n</math> veces un experimento en forma independiente. Si <math>A</math> es un suceso y <math>n_a</math> la cantidad de veces que ocurre <math>A</math>. Dado <math>\epsilon > 0</math>, probar que <math>p(|\frac{n_a}{n} - a(A)| > \epsilon) \rightarrow 0</math> para <math>n \rightarrow \infty</math>. | 3) Se repite <math>n</math> veces un experimento en forma independiente. Si <math>A</math> es un suceso y <math>n_a</math> la cantidad de veces que ocurre <math>A</math>. Dado <math>\epsilon > 0</math>, probar que <math>p(|\frac{n_a}{n} - a(A)| > \epsilon) \rightarrow 0</math> para <math>n \rightarrow \infty</math>. | ||
4) Sean <math>X_j</math> variables aleatorias independientes. <math>X_j \sim E(\lambda)</math> y sea <math>t > 0</math>. Dado <math>k \in N</math>, calcular <math>P($\sum_{n=1}^{k} | 4) Sean <math>X_j</math> variables aleatorias independientes. <math>X_j \sim E(\lambda)</math> y sea <math>t > 0</math>. Dado <math>k \in N</math>, calcular <math>P($\sum_{n=1}^{k}(X_j \leq t))</math>. | ||
5) Enunciar y probar el teorema de Bayes. | 5) Enunciar y probar el teorema de Bayes. | ||
6) Sea <math>{X_n}</math> una muestra aleatoria de una variable aleatoria X tal que <math>V(X) = \sigma^2 < \infty</math>. Decidir si la varianza muestral <math>s^2</math> es o no es un estimador consistente de <math>\sigma^2</math>. | 6) Sea <math>{X_n}</math> una muestra aleatoria de una variable aleatoria X tal que <math>V(X) = \sigma^2 < \infty</math>. Decidir si la varianza muestral <math>s^2</math> es o no es un estimador consistente de <math>\sigma^2</math>. | ||
Revisión del 02:51 7 ago 2017
1) Explicar en que consiste un proceso de Poisson y su relación con la distribución de Poisson
2) Construir un test de hipótesis de nivel aproximado para el parámetro p de una distribución binomial
3) Se repite veces un experimento en forma independiente. Si es un suceso y la cantidad de veces que ocurre . Dado , probar que para .
4) Sean variables aleatorias independientes. y sea . Dado , calcular .
5) Enunciar y probar el teorema de Bayes.
6) Sea una muestra aleatoria de una variable aleatoria X tal que . Decidir si la varianza muestral es o no es un estimador consistente de .
