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

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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 p de una distribución binomial


3) Se repite n veces un experimento en forma independiente. Si A es un suceso y n_a la cantidad de veces que ocurre A. Dado <math>\epsilon > 0</math>, probar que <math>p(|n_a / n - a(A)| > \epsilon) \rightarrow 0</math> para <math>n \rightarrow \inf</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 $X_j$ variables aleatorias independientes. $X_j ~ \Epsilon(\delta)$ y sea $t > 0$. Dado $k \in N$, calcular $P(Sum*(X_j \leq t))$
4) Sean <math>X_j</math> variables aleatorias independientes. <math>X_j ~ \Epsilon(\delta)</math>y sea <math>t > 0</math>. Dado <math>k \in N</math>, calcular <math>P(Sum*(X_j \leq t))</math>.


5) Enunciar y probar el teorema de Bayes.
5) Enunciar y probar el teorema de Bayes.


6) Sea ${X_n}$ una muestra aleatoria de una variable aleatoria X tal que $V(X) = \sigma^2 < \inf$. Decidir si la varianza muestral $s^2$ es o no es un estimador consistente de $\sigma^2$.
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 02:44 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 .

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