Edición de «Final 27/02/2015 (Probabilidad y Estadística)»
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Revisión actual | Tu texto | ||
Línea 10: | Línea 10: | ||
#*<math>X\sim P(\lambda); Y\sim P(\gamma);</math> sacar la distribucion de <math>X | X + Y = n</math>. | #*<math>X\sim P(\lambda); Y\sim P(\gamma);</math> sacar la distribucion de <math>X | X + Y = n</math>. | ||
#Explicar como se define independencia en una familia de eventos. Dar un ejemplo de una familia de eventos dependientes, pero independientes dos a dos. | #Explicar como se define independencia en una familia de eventos. Dar un ejemplo de una familia de eventos dependientes, pero independientes dos a dos. | ||
#<math>X, Y</math> independientes | #<math>X, Y</math> independientes; demostrar que <math>E(X.Y) = E(X) . E(Y)</math> | ||
#Era una cosa re turbia sobre minimos de una uniforme o algo asi; no le preste suficiente atención como para recordarlo. | #Era una cosa re turbia sobre minimos de una uniforme o algo asi; no le preste suficiente atención como para recordarlo. | ||
=Segunda Parte= | =Segunda Parte= | ||
Línea 21: | Línea 22: | ||
#*Estimador de momentos de tita, decir si es insesgado. | #*Estimador de momentos de tita, decir si es insesgado. | ||
#*Estimador de maxima verosimilitud, decir si es insesgado. | #*Estimador de maxima verosimilitud, decir si es insesgado. | ||
#<math>X, Y</math> va. Definir el | #<math>X, Y</math> va. Definir el cociente de correlacion y demostrar que <math>-1 \leq \rho (X, Y) \leq 1</math> | ||
# | # | ||
#*Enunciar las propiedades que caracterizan a un Proceso de Poisson. | #*Enunciar las propiedades que caracterizan a un Proceso de Poisson. | ||
#*Proceso de Poisson de intensidad 5 [horas]. Encontrar el tiempo inicial para que la probabilidad de que ocurra un evento hasta las 7 horas sea mayor o igual a 0,95. | #*Proceso de Poisson de intensidad 5 [horas]. Encontrar el tiempo inicial para que la probabilidad de que ocurra un evento hasta las 7 horas sea mayor o igual a 0,95. | ||
#Demostrar el TCL | #Demostrar el TCL. |