Diferencia entre revisiones de «Final 03/08/2017 (Probabilidad y Estadística)»

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1) Explicar en que consiste un proceso de Poisson y su relación con la distribución de Poisson.
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.
2) Construir un test de hipótesis de nivel aproximado para el parámetro <math>p</math> de una distribución binomial.


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>.

Revisión del 02:53 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 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 tal que . Decidir si la varianza muestral es o no es un estimador consistente de .