Diferencia entre revisiones de «Final 13/11/2012 (Probabilidad y Estadística)»
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*c) Calcular <math>\mathbb{P}[X + 2Y \le 2]</math>. | *c) Calcular <math>\mathbb{P}[X + 2Y \le 2]</math>. | ||
== Ejercicio 3 == | == Ejercicio 3 == | ||
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d) ¿Cuál de los dos estimadores (momentos o máxima verosimilitud) elegirías en base al criterio de minimizar la ECM? | d) ¿Cuál de los dos estimadores (momentos o máxima verosimilitud) elegirías en base al criterio de minimizar la ECM? | ||
== Ejercicio 4 == | == Ejercicio 4 == |
Revisión del 01:14 29 dic 2012
Ejercicio 1
a) Enunciar y demostrar la fórmula de la probabilidad total y el Teorema de Bayes.
b) Mientras mirás un partido de River - Boca en el bar del Pabellón II descubrís que la persona sentada en una mesa vecina claramente es hincha de River. Calcular la probabilidad de que esta persona haya nacido a menos de 10km de la cancha de River, asumiendo que:
- i) La probabilidad de que una persona elegida al azar en un bar del Pabellón II haya nacido a menos de 10km de la cancha de River es
- ii) La probabilidad de que una persona nacida a menos de 10km de la cancha de River sea hincha de este club es .
- iii) La probabilidad de que una persona nacida a más de 10km de la cancha de River sea hincha de este club es .
Ejercicio 2
Sea un vector aleatorio con distribución uniforme en el rectángulo de vértices .
- a) Calcular la función de densidad conjunta del vector y sus distribuciones marginales. ¿Son las variables e independientes?
- b) Calcular .
- c) Calcular .
Ejercicio 3
Sean i.i.d. con distribución .
a) Hallar el estimador de máxima verosimilitud de .
b) Hallar el estimador de momentos de .
c) Definir el error cuadrático medio de un estimador (ECM) y expresarlo en función de la varianza y el sesgo del estimador.
d) ¿Cuál de los dos estimadores (momentos o máxima verosimilitud) elegirías en base al criterio de minimizar la ECM?
Ejercicio 4
a) Enunciar el Teorema Central del Límite. Enunciar y justificar la aproximación a la distribución binomial por una distribución normal.
b) Sea una muestra aleatoria con distribución Bernoulli de parámetro . Hallar un intervalo de confianza de nivel aproximado para .
c) Plantear un test de hipótesis de nivel aproximado para las hipótesis:
definiendo el estadístico usado y la región de rechazo.