EXAMEN DE ESTADÍSTICA Junio 2011
|
|
- María Cristina Villanueva Gutiérrez
- hace 6 años
- Vistas:
Transcripción
1 EXAMEN DE ESTADÍSTICA Junio 2011 Apellidos: Nombre: DNI: GRUPO: 1. Sea X una variable aleatoria discreta. Determine el valor de k para que la función p(x) { k/x x 1, 2, 3, 4 0 en otro caso sea una función de probabilidad de X. Determine P (1 < X 3). Podemos calcular primero el valor de k imponiendo que la suma de todas las probabilidad debe ser uno: 4 p(x) 1 k x1 1 + k 2 + k 3 + k 4 12k + 6k + 4k + 3k k 1 k Ahora ya podemos responder fácilmente a la pregunta del enunciado: P (1 < X 3) P (2) + P (3) 12 ( )
2 2. Sea una caja que contiene 4 bolas rojas y 2 bolas negras. Se selecciona una bola al azar, se anota su color y se devuelve a la caja. Esta actividad se repite 100 veces. Encuentre la probabilidad de observar una bola roja 60 veces o más. La caja contiene 4R y 2N. Por tanto P (R) El experimento seguirá una distribución binomial con p 2/3 y n 100. La pregunta es entonces calcular P (X 60). Como el valor de n es muy grande, no aparece tabulada en las tablas repartidas en clase. Sin embargo, podemos aproximar la binomial por una distribución normal, dado que se verifica np > 5 y nq > 5. La normal tendrá de media µ np y como desviación típica σ npq Finalmente: P (X 60) P (X 59.5) P (Z > 1.52) 1 P (Z > 1.52) donde hemos aplicado la corrección de continuidad al pasar de X a X, y siendo Z (X µ)/σ la variable tipificada. 2
3 3. En un examen de Física consistente en resolver un único problema existe una probabilidad de 0.3 de que el problema sea de Matemáticas, de 0.5 de que sea de Electromagnetismo y de 0.2 de que sea de Termodinámica. Un alumno tiene probabilidades de aprobar de 0.8, 0.1 y 0.4 si el problema es de Matemáticas, Electromagnetismo y Termodinámica, respectivamente. a) Qué probabilidad tiene el alumno de aprobar el examen? b) Sabiendo que el alumno finalmente ha aprobado, cuál es la probabilidad de que el problema haya sido de Termodinámica? P (Matemáticas) 0.3; P (aprobar Matemáticas) 0.8 P (Electromagnetismo) 0.5; P (aprobar Electromagnetismo) 0.1 P (Termodinámica) 0.2 ; P (aprobar Termodinámica)0.4 a) Teorema de la probabilidad total: P (aprobar) b) Teorema de Bayes: 3 P (aprobar A i ) P (A i ) (37%) i1 P (Termodinámica aprobado) P (Termodinámica) P (aprobar Termodinámica) P (aprobar) (22%)
4 4. Un médico ha medido la tasa de hipotiroidismo congénito en una muestra de la población infantil española, obteniendo un valor de 1 caso por cada 2800 recién nacidos. Determinar el tamaño mínimo de dicha muestra para que el error relativo en la estimación sea inferior al 10% con un nivel de confianza del 95%. El intervalo de confianza para una proporción viene dado por I p ± z α/2 p(1 p) n, y queremos imponer que el semi-intervalo del error relativo sea inferior a 0.1, es decir, z α/2 p(1 p) n p < 0.1 Elevando al cuadrado, podemos despejar el tamaño de la muestra, con lo que se obtiene n > (1 p) z2 α/2 p Sustituyendo p 1/2800, y recordando que z α/2 1.96, se obtiene finalmente n >
5 5. Se extrae una muestra de n elementos de una población con función de densidad: f(x, θ) { θ x θ 1 θ > 0, 0 < x < 1 0 en caso contrario Hallar el estimador de máxima verosimilitud de θ. La función de máxima verosimilitud puede escribirse como L θ n (x 1 x 2... x n ) (θ 1) Tomando logaritmos Derivando con respecto a θ ln L n ln θ + (θ 1) ln(x 1 x 2... x n ) d ln L dθ n 1 θ + ln(x 1 x 2... x n ) 0 Finalmente, despejando θ θ n ln(x 1 x 2... x n ) n n ln(x i ) i1 5
6 6. Se quiere saber si la temperatura de la superficie del mar en el Atlántico y en el Pacífico tropical ha variado desde 1970 a 2006, en comparación con el período entre 1950 y Se toman dos series temporales características de la temperatura en el Atlántico y en el Pacífico, llamadas respectivamente ATL-3 y NIÑO-3. En la siguiente tabla aparecen los datos correspondientes a ambos índices de temperatura. Se trata de datos mensuales, con un total de 240 datos en el primer período, y 444 en el segundo. ATL-3 NIÑO x o C x o C s o C s o C x o C x o C s o C s o C a) Para cada cuenca, establezca un intervalo para la diferencia de medias entre ambos períodos (con un nivel de confianza del 95%). b) Analice, con un nivel de confianza del 95%, en cuál de las dos cuencas se ha producido un cambio significativo en la media, si es que lo ha habido. c) En las cuencas en las que no se haya producido un cambio en la media, analice si los dos periodos temporales pertenecen a la misma población. (2.5 puntos) a) Como el número de datos es grande, el intervalo de confianza para la diferencia de medias puede calcularse como (distribuciones normales con varianzas desconocidas) S 2 I (X 1 X 2 ) ± z 1 α/2 + S2 2, n 1 n 2 que con los datos del enunciado conduce a I ATL-3 ( ) ± [ ± ] ( , ) I NI ÑO-3 2 ( ) ± [ ± ] ( , ) b) Planteamos las siguientes hipótesis { H0 : µ 1 µ 2 (no ha habido cambio significativo de temperatura) H 1 : µ 1 µ 2 Se acepta H 0 si z x 1 x 2 s 2 1 n 1 + s2 2 n 2 z α/2. 6
7 En nuestro caso, como α 0.05 y z α/ , tenemos z ATL se rechaza H 0 z NI ÑO se acepta H 0 c) La única cuenca en la que no puede demostrarse que se haya producido un cambio de temperatura es en la del Pacífico. Por tanto, es en ella en la que realizamos el contraste de igualdad de varianzas { H0 : σ 2 1 σ 2 2 Se acepta H 0 si H 1 : σ 2 1 σ 2 2 F s2 1 [ F s 2 1 α/2,n1 1,n 2 1, F α/2,n1 1,n 2 1]. 2 Con los datos de la tabla podemos calcular F , mientras que de la consulta de las tablas se obtiene F 0.975,239,443 1 F 0.025,443, F 0.025,, F 0.025,239,443 F 0.025,, 1.1 Como el valor de F no está contenido en el intervalo [0.909, 1.100], rechazamos H 0. 7
8 7. El espesor de una muestra de 150 láminas de acero obtenidas en cierto proceso de fabricación se ha clasificado en cinco intervalos con los siguientes resultados (en µm): a) Dibujar el histograma de frecuencias. Longitud Frecuencia b) Calcular la media y la desviación típica. c) Sabiendo que los espesores mínimo y máximo son y µm, comprobar si el espesor se distribuye uniformemente. Tomar un nivel de significación α a) Histograma b) (2.5 puntos) Longitud Marcas de clase Frecuencia n i c i n i c 2 i Sumas: x 5 i1 n i c i N µm 5i1 s 2 n i c 2 i 1 N ( 5 i1 n i c i ) /150 N s µm c) H 0 : el espesor de las láminas se distribuye uniformemente Longitud Frecuencia observada Frecuencia esperada χ 2 (o i e i ) i1 e i χ 2 α,k 1 χ , > 1.67 No podemos rechazar la hipótesis nula de que el espesor de las láminas se distribuye uniformemente. 8
= P (Z ) - P (Z ) = P (Z 1 25) P (Z -1 25)= P (Z 1 25) [P (Z 1 25)] = P (Z 1 25) [1- P (Z 1 25)] =
El peso en kg de los estudiantes universitarios de una gran ciudad se supone aproximado por una distribución normal con media 60kg y desviación típica 8kg. Se toman 100 muestras aleatorias simples de 64
Más detallesVariable Aleatoria Continua. Principales Distribuciones
Variable Aleatoria Continua. Definición de v. a. continua Función de Densidad Función de Distribución Características de las v.a. continuas continuas Ejercicios Definición de v. a. continua Las variables
Más detallesINFERENCIA ESTADISTICA
1 INFERENCIA ESTADISTICA Es una rama de la Estadística que se ocupa de los procedimientos que nos permiten analizar y extraer conclusiones de una población a partir de los datos de una muestra aleatoria,
Más detallesDefinición de probabilidad
Tema 5: LA DISTRIBUCIÓN NORMAL 1. INTRODUCCIÓN A LA PROBABILIDAD: Definición de probabilidad Repaso de propiedades de conjuntos (Leyes de Morgan) Probabilidad condicionada Teorema de la probabilidad total
Más detallesContraste de hipótesis Tema Pasos del contraste de hipótesis. 1.1 Hipótesis estadísticas: nula y alternativa. 1.3 Estadístico de contraste
1 Contraste de hipótesis Tema 3 1. Pasos del contraste de hipótesis 1.1 Hipótesis estadísticas: nula y alternativa 1.2 Supuestos 1.3 Estadístico de contraste 1.4 Regla de decisión: zona de aceptación y
Más detallesMatemáticas 2.º Bachillerato. Intervalos de confianza. Contraste de hipótesis
Matemáticas 2.º Bachillerato Intervalos de confianza. Contraste de hipótesis Depto. Matemáticas IES Elaios Tema: Estadística Inferencial 1. MUESTREO ALEATORIO Presentación elaborada por el profesor José
Más detallesEJERCICIOS DE SELECTIVIDAD
EJERCICIOS DE SELECTIVIDAD INFERENCIA 1998 JUNIO OPCIÓN A Un fabricante de electrodomésticos sabe que la vida media de éstos sigue una distribución normal con media μ = 100 meses y desviación típica σ
Más detallesPRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E
PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E CURSO 00-.003 - CONVOCATORIA: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES - Cada alumno debe elegir sólo una de las pruebas (A o B) y, dentro de ella, sólo
Más detallesINTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS ORIENTACIONES (TEMA Nº 7)
TEMA Nº 7 DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD OBJETIVOS DE APRENDIZAJE: Conocer las características de la distribución normal como distribución de probabilidad de una variable y la aproximación de
Más detallesTeorema Central del Límite (1)
Teorema Central del Límite (1) Definición. Cualquier cantidad calculada a partir de las observaciones de una muestra se llama estadístico. La distribución de los valores que puede tomar un estadístico
Más detallesINTERVALOS DE CONFIANZA. La estadística en cómic (L. Gonick y W. Smith)
INTERVALOS DE CONFIANZA La estadística en cómic (L. Gonick y W. Smith) EJEMPLO: Será elegido el senador Astuto? 2 tamaño muestral Estimador de p variable aleatoria poblacional? proporción de personas que
Más detallesOPCIÓN A. La empresa A (x) tiene 30 trabajadores, la B (y) 20 trabajadores y la C (z) 13 trabajadores.
PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD PARA EL ALUMNADO DE BACHILLERATO. 159 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES. JUNIO 16 EXAMEN RESUELTO POR JAVIER SUÁREZ CABALLERO (@javiersc9) OBSERVACIONES IMPORTANTES:
Más detallesESTADÍSTICA. Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal. continua
ESTADÍSTICA Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal Cuantitativa discreta continua DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS Frecuencia absoluta: fi Frecuencia relativa:
Más detallesExamen de Matemáticas Aplicadas a las CC. Sociales II (Junio 2015) Selectividad-Opción A Tiempo: 90 minutos
Examen de Matemáticas Aplicadas a las CC. Sociales II (Junio 2015) Selectividad-Opción A Tiempo: 90 minutos Problema 1 (2 puntos) Se considera el sistema de ecuaciones dependiente del parámetro real a:
Más detallesLa distribución normal
La Distribución Normal Es una distribución continua que posee, entre otras, las propiedades siguientes: Su representación gráfica tiene forma de campana ( campana de Gauss ) -6-4 -2 0 2 4 6 2 4 6 8 10
Más detallesa. N(19 5, 1 2) P(19 X 21) = P( Z ) = = P = P P = = P P = P = = = El 55 72% no son adecuados.
El diámetro de los tubos de cartón para un envase ha de estar entre 19 y 21mm. La maquina prepara tubos cuyos diámetros están distribuidos como una manual de media 19 5mm y desviación típica 1 2mm. Qué
Más detallesEJERCICIOS DE ESTADÍSTICA:
EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA: 1º/ Una biblioteca desea estimar el porcentaje de libros infantiles que posee. La biblioteca está compuesta de 4 salas (orte, Sur, Este y Oeste) con 2500, 2740, 4000 y 6900 libros,
Más detalles478 Índice alfabético
Índice alfabético Símbolos A, suceso contrario de A, 187 A B, diferencia de los sucesos A y B, 188 A/B, suceso A condicionado por el suceso B, 194 A B, intersección de los sucesos A y B, 188 A B, unión
Más detallesTema 5. Contraste de hipótesis (I)
Tema 5. Contraste de hipótesis (I) CA UNED de Huelva, "Profesor Dr. José Carlos Vílchez Martín" Introducción Bienvenida Objetivos pedagógicos: Conocer el concepto de hipótesis estadística Conocer y estimar
Más detallesJUNIO Encuentra, si existen, matrices cuadradas A, de orden 2, distintas de la matriz identidad, tales que: A
Bloque A JUNIO 2003 1.- Encuentra, si existen, matrices cuadradas A, de orden 2, distintas de la matriz identidad, tales que: 1 0 A = 1 0 A Cuántas matrices A existen con esa condición? Razona tu respuesta.
Más detallesVariables aleatorias
Variables aleatorias DEFINICIÓN En temas anteriores, se han estudiado las variables estadísticas, que representaban el conjunto de resultados observados al realizar un experimento aleatorio, presentando
Más detallesPruebas de Hipótesis H0 : μ = 6 H1 : μ 6 α = 0.05 zα/2 = 1.96 (6-1,96 0,4 ; 6+1,96 0,4) = (5,22 ; 6,78) 5,6 Aceptamos la hipótesis nula H 0 2.
Pruebas de Hipótesis 1. Se sabe que la desviación típica de las notas de cierto examen de Matemáticas es,4. Para una muestra de 6 estudiantes se obtuvo una nota media de 5,6. Sirven estos datos para confirmar
Más detallesTema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras
Tema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras Estadística. 4 o Curso. Licenciatura en Ciencias Ambientales Licenciatura en Ciencias Ambientales (4 o Curso) Tema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras Curso 2008-2009
Más detallesINFERENCIA DE LA PROPORCIÓN
ESTADISTICA INFERENCIA DE LA PROPORCIÓN DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE PROPORCIONES En una población la proporción de elementos (personas, animales, cosas o entes) que posee una cierta característica es p. En
Más detallesTabla de Test de Hipótesis ( Caso: Una muestra ) A. Test para µ con σ 2 conocida: Suponga que X 1, X 2,, X n, es una m.a.(n) desde N( µ, σ 2 )
Test de Hipótesis II Tabla de Test de Hipótesis ( Caso: Una muestra ) A. Test para µ con σ conocida: Suponga que X, X,, X n, es una m.a.(n) desde N( µ, σ ) Estadística de Prueba X - μ Z 0 = σ / n ~ N(0,)
Más detallesContrastes de hipótesis paramétricos
Estadística II Universidad de Salamanca Curso 2011/2012 Outline Introducción 1 Introducción 2 Contraste de Neyman-Pearson Sea X f X (x, θ). Desonocemos θ y queremos saber que valor toma este parámetro,
Más detallesVariables aleatorias. Examen Junio La función de distribución de una variable continua X es de la forma:
TEMA 6: Variables aleatorias Examen Junio 003.- La función de distribución de una variable continua X es de la forma: 3 F ( t) = P( X t) = a + bt ct t, Se sabe que la densidad verifica f(-)=f()=0. [ ]
Más detallesJUNIO Bloque A
Selectividad Junio 009 JUNIO 009 Bloque A 1.- Estudia el siguiente sistema en función del parámetro a. Resuélvelo siempre que sea posible, dejando las soluciones en función de parámetros si fuera necesario.
Más detallesDistribuciones de Probabilidad
Distribuciones de Probabilidad Variables Aleatorias Ahora se introducirá el concepto de variable aleatoria y luego se introducirán las distribuciones de probabilidad discretas más comunes en la práctica
Más detallesMATERIA: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II INSTRUCCIONES Y CRITERIOS GENERALES DE CALIFICACIÓN
UNIVERSIDADES PÚBLICAS DE LA COMUNIDAD DE MADRID PRUEBA DE ACCESO A LAS ENSEÑANZAS UNIVERSITARIAS OFICIALES DE GRADO MODELO DE EXAMEN CURSO 2014-2015 MATERIA: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES
Más detallesEjercicios T2 y T3.- DISTRIBUCIONES MUESTRALES Y ESTIMACIÓN PUNTUAL
Ejercicios T2 y T3.- DISTRIBUCIONES MUESTRALES Y ESTIMACIÓN PUNTUAL 1. Se ha realizado una muestra aleatoria simple (m.a.s) de tamaño 10 a una población considerada normal. Llegando a la conclusión que
Más detallesAlgunas Distribuciones Continuas de Probabilidad. UCR ECCI CI-1352 Probabilidad y Estadística Prof. M.Sc. Kryscia Daviana Ramírez Benavides
Algunas Distribuciones Continuas de Probabilidad UCR ECCI CI-1352 Probabilidad y Estadística Prof. M.Sc. Kryscia Daviana Ramírez Benavides Introducción El comportamiento de una variable aleatoria queda
Más detallesEJERCICIOS RESUELTOS DE ESTADÍSTICA II
EJERCICIOS RESUELTOS DE ESTADÍSTICA II RESUMEN DE EJERCICIOS DADOS EN CLASES POR: EILEEN JOHANA ARAGONES GENEY DISTRIBUCIONES DOCENTE: JUAN CARLOS VERGARA SCHMALBACH ESTIMACIÓN PRUEBAS DE HIPÓTESIS Grupo
Más detallesINTERVALOS DE CONFIANZA Julián de la Horra Departamento de Matemáticas U.A.M.
1 Introducción INTERVALOS DE CONFIANZA Julián de la Horra Departamento de Matemáticas U.A.M. En este capítulo, vamos a abordar la estimación mediante Intervalos de Confianza, que es otro de los tres grandes
Más detallesINFERENCIA ESTADÍSTICA
INFERENCIA ESTADÍSTICA 1. DEFINICIÓN DE INFERENCIA ESTADÍSTICA Llamamos Inferencia Estadística al proceso de sacar conclusiones generales para toda una población a partir del estudio de una muestra, así
Más detallesEstructura de este tema. Tema 3 Contrastes de hipótesis. Ejemplo
Estructura de este tema Tema 3 Contrastes de hipótesis José R. Berrendero Departamento de Matemáticas Universidad Autónoma de Madrid Qué es un contraste de hipótesis? Elementos de un contraste: hipótesis,
Más detallesExamen de Matemáticas Aplicadas a las CC. Sociales II (Septiembre 2009) Selectividad-Opción A Tiempo: 90 minutos
Examen de Matemáticas Aplicadas a las CC. Sociales II (Septiembre 2009) Selectividad-Opción A Tiempo: 90 minutos Problema 1 (3 puntos) Una carpintería vende paneles de contrachapado de dos tipos A y B.
Más detallesUnidad IV: Distribuciones muestrales
Unidad IV: Distribuciones muestrales 4.1 Función de probabilidad En teoría de la probabilidad, una función de probabilidad (también denominada función de masa de probabilidad) es una función que asocia
Más detallesMaestría en Bioinformática Probabilidad y Estadística: Clase 3
Maestría en Bioinformática Probabilidad y Estadística: Clase 3 Gustavo Guerberoff gguerber@fing.edu.uy Facultad de Ingeniería Universidad de la República Abril de 2010 Contenidos 1 Variables aleatorias
Más detalles2.- Tablas de frecuencias
º BACHILLERATO MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II TEMA 3.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PROFESOR: RAFAEL NÚÑEZ -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Más detallesANALISIS DE FRECUENCIA EN HIDROLOGIA JULIAN DAVID ROJO HERNANDEZ
ANALISIS DE FRECUENCIA EN HIDROLOGIA JULIAN DAVID ROJO HERNANDEZ Probabilidad - Período de retorno y riesgo La probabilidad de ocurrencia de un fenómeno en hidrología puede citarse de varias Formas: El
Más detallesT1. Distribuciones de probabilidad discretas
Estadística T1. Distribuciones de probabilidad discretas Departamento de Ciencias del Mar y Biología Aplicada Inferencia estadística: Parte de la estadística que estudia grandes colectivos a partir de
Más detalles2 Introducción a la inferencia estadística Introducción Teoría de conteo Variaciones con repetición...
Contenidos 1 Introducción al paquete estadístico S-PLUS 19 1.1 Introducción a S-PLUS............................ 21 1.1.1 Cómo entrar, salir y consultar la ayuda en S-PLUS........ 21 1.2 Conjuntos de datos..............................
Más detallesX = beneficio del jugador = (ganancia neta) (recursos invertidos) Cuántos euros debo poner yo para que el juego sea justo?
Ejemplo: el valor esperado y los juegos justos. En los juegos de azar es importante la variable aleatoria X = beneficio del jugador = (ganancia neta) (recursos invertidos) El juego consiste en una caja
Más detallesDistribuciones de probabilidad
Distribuciones de probabilidad Prof, Dr. Jose Jacobo Zubcoff Departamento de Ciencias del Mar y Biología Aplicada Inferencia estadística: Parte de la estadística que estudia grandes colectivos a partir
Más detallesTEMA 3: Contrastes de Hipótesis en el MRL
TEMA 3: Contrastes de Hipótesis en el MRL Econometría I M. Angeles Carnero Departamento de Fundamentos del Análisis Económico Curso 2011-12 Econometría I (UA) Tema 3: Contrastes de Hipótesis Curso 2011-12
Más detalles1 Introducción. 2 Modelo. Hipótesis del modelo MODELO DE REGRESIÓN LOGÍSTICA
MODELO DE REGRESIÓN LOGÍSTICA Introducción A grandes rasgos, el objetivo de la regresión logística se puede describir de la siguiente forma: Supongamos que los individuos de una población pueden clasificarse
Más detallesDeterminación del tamaño de muestra (para una sola muestra)
STATGRAPHICS Rev. 4/5/007 Determinación del tamaño de muestra (para una sola muestra) Este procedimiento determina un tamaño de muestra adecuado para la estimación o la prueba de hipótesis con respecto
Más detallesTema 4. Probabilidad Condicionada
Tema 4. Probabilidad Condicionada Presentación y Objetivos. En este tema se dan reglas para actualizar una probabilidad determinada en situaciones en las que se dispone de información adicional. Para ello
Más detallesDISTRIBUCIÓN DE POISSON
DISTRIBUCIÓN DE POISSON P O I S S O N Siméon Denis Poisson, (1781-1840), astronauta francés, alumno de Laplace y Lagrange, en Recherchés sur la probabilité des jugements..., un trabajo importante en probabilidad
Más detallesCONTRASTES DE HIPÓTESIS NO PARAMÉTRICOS
CONTRASTES DE HIPÓTESIS NO PARAMÉTRICOS 1 POR QUÉ SE LLAMAN CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS? A diferencia de lo que ocurría en la inferencia paramétrica, ahora, el desconocimiento de la población que vamos
Más detallesExamen de Matemáticas Aplicadas a las CC. Sociales II (Coincidente-Junio 2012) Selectividad-Opción A Tiempo: 90 minutos
Examen de Matemáticas Aplicadas a las CC. Sociales II (Coincidente-Junio 1) Selectividad-Opción A Tiempo: 9 minutos Problema 1 (3 puntos) Dadas las matrices A = x y z y B = 1, se pide: 1 1 3 1 k, X = 1.
Más detallesVariable Aleatoria. Relación de problemas 6
Relación de problemas 6 Variable Aleatoria. Consideremos el experimento aleatorio consistente en lanzar dos dados equilibrados y observar el número máximo de los dos números obtenidos en ellos. Si X es
Más detallesPruebas de Acceso a las Universidades de Castilla y León
Pruebas de Acceso a las Universidades de Castilla y León MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES EJERCICIO Nº páginas 2 Tablas OPTATIVIDAD: EL ALUMNO DEBERÁ ESCOGER UNA DE LAS DOS OPCIONES Y DESARROLLAR
Más detallesConceptos Básicos de Inferencia
Conceptos Básicos de Inferencia Álvaro José Flórez 1 Escuela de Ingeniería Industrial y Estadística Facultad de Ingenierías Febrero - Junio 2012 Inferencia Estadística Cuando obtenemos una muestra, conocemos
Más detallesRELACIÓN DE EJERCICIOS TEMA 2
1. Sea una distribución estadística que viene dada por la siguiente tabla: Calcular: x i 61 64 67 70 73 f i 5 18 42 27 8 a) La moda, mediana y media. b) El rango, desviación media, varianza y desviación
Más detallesObjetivos. Epígrafes 3-1. Francisco José García Álvarez
Objetivos Entender el concepto de variabilidad natural de un procesos Comprender la necesidad de los gráficos de control Aprender a diferenciar los tipos de gráficos de control y conocer sus limitaciones.
Más detallesESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD
V ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD Página 9 Observa estas dos distribuciones bidimensionales: I II Asigna a cada una un coeficiente de correlación tomándolo de entre los siguientes valores: 0,; 0,; 0,; 0,; 0,92;
Más detallesRECOMENDACIONES Y ORIENTACIONES PARA LA MATERIA DE MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II (CURSO )
RECOMENDACIONES Y ORIENTACIONES PARA LA MATERIA DE MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II (CURSO 01-013) MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II ÍNDICE 1. Contenidos. Criterios de evaluación.1.
Más detallesPROBABILIDAD. 3.-Determina si son compatibles o incompatibles los sucesos A y B:
Ejercicios y problemas 2º Bachillerato C.C.S.S. PROBABILIDAD 1.- Justifica gráficamente las siguientes igualdades: 2.- Tenemos dos urnas la urna I con 1 bola negra, 2 rojas y 3 verdes, y la urna II con
Más detalles= -6 0 A-1 A -1 = 1 A A = A d t Ad A-1 = X = A d = -5 2 A-1 =
www.clasesalacarta.com.- Universidad de Castilla la Mancha PAU/LOGSE Reserva-2 2.0 Opción A RESERVA _ 2 _ 20 a) Despeja la matriz X en la siguiente ecuación matricial: I - 2X + XA = B, suponiendo que todas
Más detallesINECUACIONES Y SISTEMAS DE INECUACIONES LINEALES.
Nombre y apellidos : Materia: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES I 2ª entrega Fecha: Curso: 1º BACHILLERATO INSTRUCCIONES: Para la realización del primer examen deberás entregar en un cuaderno
Más detallesRESUMEN DE ALGUNOS CONCEPTOS ESTADÍSTICOS ELEMENTALES Y NOTACIÓN EMPLEADA EN EL CURSO
RESUMEN DE ALGUNOS CONCEPTOS ESTADÍSTICOS ELEMENTALES Y NOTACIÓN EMPLEADA EN EL CURSO 1 rojo 1 2 3 4 5 6 Supongamos que tenemos dos dados, uno rojo y otro verde, cada uno de los cuales toma valores entre
Más detallesTema 5: Principales Distribuciones de Probabilidad
Tema 5: Principales Distribuciones de Probabilidad Estadística. 4 o Curso. Licenciatura en Ciencias Ambientales Licenciatura en Ciencias Ambientales (4 o Curso) Tema 5: Principales Distribuciones de Probabilidad
Más detallesEJERCICIOS RESUELTOS TEMA 7
EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 7 7.1. Seleccione la opción correcta: A) Hay toda una familia de distribuciones normales, cada una con su media y su desviación típica ; B) La media y la desviaciones típica de
Más detallesPruebas de Acceso a las Universidades de Castilla y León
Pruebas de Acceso a las Universidades de Castilla y León MATMÁTICAS APLICADAS A LAS CINCIAS SOCIALS JRCICIO Nº páginas 2 Tablas OPTATIVIDAD: L ALUMNO/A DBRÁ SCOGR UNO D LOS DOS BLOQUS Y DSARROLLAR LAS
Más detallesPrueba Integral Lapso /6
Prueba Integral Lapso 2 009-2 76 - /6 Universidad Nacional Abierta Probabilidad y Estadística I (76) Vicerrectorado Académico Cód. Carrera: 06-20 - 508 Fecha: 2-2 - 2 009 MODELO DE RESPUESTAS Objetivos,
Más detallesUNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PRUEBA DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD OPCIÓN A
DE 00 OPCIÓN A a) (.5 puntos) Resuelva el siguiente sistema y clasifíquelo atendiendo al número de soluciones: x + y + z = 0 x + 3y z = 17 4x + 5y + z = 17 b) (0.75 puntos) A la vista del resultado anterior,
Más detallesTema 5 Algunas distribuciones importantes
Algunas distribuciones importantes 1 Modelo Bernoulli Distribución Bernoulli Se llama experimento de Bernoulli a un experimento con las siguientes características: 1. Se realiza un experimento con dos
Más detallesESTIMACIÓN PUNTUAL Julián de la Horra Departamento de Matemáticas U.A.M.
1 Introducción ESTIMACIÓN PUNTUAL Julián de la Horra Departamento de Matemáticas U.A.M. En este capítulo, vamos a abordar la Estimación Puntual, que es uno de los tres grandes conjuntos de técnicas que
Más detallesESTRUCTURA DEL EXAMEN DE MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II PARA ALUMNOS DE BACHILLERATO
ESTRUCTURA DEL EXAMEN DE MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II PARA ALUMNOS DE BACHILLERATO El examen presentará dos opciones diferentes entre las que el alumno deberá elegir una y responder
Más detallesEstadística Avanzada y Análisis de Datos
1-1 Estadística Avanzada y Análisis de Datos Javier Gorgas y Nicolás Cardiel Curso 2006-2007 2007 Máster Interuniversitario de Astrofísica 1-2 Introducción En ciencia tenemos que tomar decisiones ( son
Más detallesMOOC UJI: La Probabilidad en las PAU
4. Probabilidad Condicionada: Teoremas de la Probabilidad Total y de Bayes 4.1. Probabilidad Condicionada Vamos a estudiar como cambia la probabilidad de un suceso A cuando sabemos que ha ocurrido otro
Más detallesTema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras
Tema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras Estadística. 4 o Curso. Licenciatura en Ciencias Ambientales Licenciatura en Ciencias Ambientales (4 o Curso) Tema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras Curso 2008-2009
Más detallesTransformaciones de variables
Transformaciones de variables Introducción La tipificación de variables resulta muy útil para eliminar su dependencia respecto a las unidades de medida empleadas. En realidad, una tipificación equivale
Más detallesDistribuciones de probabilidad con R Commander
Distribuciones de probabilidad con R Commander En el menú Distribuciones podemos seleccionar Distribuciones discretas Distribuciones continuas Las distribuciones discretas que aparecen en R Commander son
Más detallesPATRONES DE DISTRIBUCIÓN ESPACIAL
PATRONES DE DISTRIBUCIÓN ESPACIAL Tipos de arreglos espaciales Al azar Regular o Uniforme Agrupada Hipótesis Ecológicas Disposición al Azar Todos los puntos en el espacio tienen la misma posibilidad de
Más detallesDistribución Chi (o Ji) cuadrada (χ( 2 )
Distribución Chi (o Ji) cuadrada (χ( 2 ) PEARSON, KARL. On the Criterion that a Given System of Deviations from the Probable in the Case of a Correlated System of Variables is such that it Can Reasonably
Más detallesESTADÍSTICA I, curso Problemas Tema 4
ESTADÍSTICA I, curso 007-008 Problemas Tema 4 1. En un problema de una prueba aplicada a niños pequeños se les pide que hagan corresponder tres dibujos de animales con la palabra que identifica a ese animal.
Más detallesCONTENIDO. Prólogo a la 3. a edición en español ampliada... Prólogo...
CONTENIDO Prólogo a la 3. a edición en español ampliada.................................. Prólogo.................................................................. vii xvii 1. Métodos descriptivos................................................
Más detallesUnidad IV. Una variable aleatoria X es continua si su función de distribución es una función continua.
Unidad IV Distribuciones de Probabilidad Continuas 4.1. Definición de variable aleatoria continúa. Una variable aleatoria X es continua si su función de distribución es una función continua. En la práctica,
Más detallesEJERCICIOS RESUELTOS TEMA 3
EJERCICIOS RESUELTOS TEMA Observación: En todos los ejercicios se ha puesto A, como notación de contrario de A. Ejercicio nº.- En una urna hay bolas numeradas de al. Etraemos una bola al azar y observamos
Más detalles6. VARIABLES ALEATORIAS
6. VARIABLES ALEATORIAS Objetivo Introducir la idea de una variable aleatoria y su distribución y características como media, varianza etc. Bibliografía recomendada Peña y Romo (1997), Capítulo 15. Hasta
Más detallesA. PRUEBAS DE BONDAD DE AJUSTE: B.TABLAS DE CONTINGENCIA. Chi cuadrado Metodo G de Fisher Kolmogorov-Smirnov Lilliefords
A. PRUEBAS DE BONDAD DE AJUSTE: Chi cuadrado Metodo G de Fisher Kolmogorov-Smirnov Lilliefords B.TABLAS DE CONTINGENCIA Marta Alperin Prosora Adjunta de Estadística alperin@fcnym.unlp.edu.ar http://www.fcnym.unlp.edu.ar/catedras/estadistica
Más detallesEstadística Convocatoria de Junio Facultad de Ciencias del Mar. Curso 2009/10 28/06/10
1. El Indice Climático Turístico (ICT), definido por Mieczkowski en 1985 es un índice que toma valores en una escala de 0 a 100 y tiene como objetivo valorar la calidad que ofrece el clima de una región
Más detallesInferencia estadística Selectividad CCSS Murcia. MasMates.com Colecciones de ejercicios
1. [2014] [EXT-A] Según un informe de una universidad, la edad media de finalización de un determinado grado no supera los 23 años. Sabiendo que la edad de finalización sigue una normal con desviación
Más detallesÍNDICE INTRODUCCIÓN... 21
INTRODUCCIÓN... 21 CAPÍTULO 1. ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS Y REPRESENTACIONES GRÁFICAS... 23 1. ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS... 23 1.1. La distribución de frecuencias... 24 1.2. Agrupación en intervalos...
Más detallesSESION 12 LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
SESION LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL I. CONTENIDOS:. La distribución omial.. Variables aleatorias en una distribución omial. 3. Descripciones de la distribución omial. 4. Distribución de Poisson. II. OBJETIVOS:
Más detallesTema 5: Introducción a la inferencia estadística
Tema 5: Introducción a la inferencia estadística 1. Planteamiento y objetivos 2. Estadísticos y distribución muestral 3. Estimadores puntuales 4. Estimadores por intervalos 5. Contrastes de hipótesis Lecturas
Más detallesCAPÍTULO 10 ESTIMACIÓN POR PUNTO Y POR INTERVALO 1.- ESTIMACIÓN PUNTUAL DE LA MEDIA Y DE LA VARIANZA 2.- INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA MEDIA
CAPÍTULO 10 ESTIMACIÓN POR PUNTO Y POR INTERVALO 1.- ESTIMACIÓN PUNTUAL DE LA MEDIA Y DE LA VARIANZA 2.- INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA MEDIA 3.- INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA VARIANZA 4.- INTERVALO DE
Más detallesIntervalos de confianza
Capítulo 5 Intervalos de confianza Como su nombre indica, el objetivo de un estadístico puntual para un parámetro desconocido de una población, es acercarnos al verdadero valor del mismo dando un valor
Más detallesPropuesta A B = M = (
Pruebas de Acceso a Enseñanzas Universitarias Oficiales de Grado (016) Materia: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II El alumno deberá contestar a una de las dos opciones propuestas A ó B. Se
Más detallesTécnicas Cuantitativas para el Management y los Negocios I
Técnicas Cuantitativas para el Management y los Negocios I Licenciado en Administración Módulo II: ESTADÍSTICA INFERENCIAL Contenidos Módulo II Unidad 4. Probabilidad Conceptos básicos de probabilidad:
Más detallesUNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PRUEBA DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD OPCIÓN A
DE 00 OPCIÓN A (3 puntos) Una fábrica produce dos tipos de relojes: de pulsera, que vende a 90 euros la unidad, y de bolsillo, que vende a 10 euros cada uno. La capacidad máxima diaria de fabricación es
Más detalles1 Método de la bisección. 1.1 Teorema de Bolzano Teorema 1.1 (Bolzano) Contenido
E.T.S. Minas: Métodos Matemáticos Resumen y ejemplos Tema 3: Solución aproximada de ecuaciones Francisco Palacios Escuela Politécnica Superior de Ingeniería de Manresa Universidad Politécnica de Cataluña
Más detallesINTERVALO DE CONFIANZA PARA LA PROPORCIÓN
INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA PROPORCIÓN Si deseamos estimar la proporción p con que una determinada característica se da en una población, a partir de la proporción p' observada en una muestra de tamaño
Más detallesUnidad Temática 3 UT3-1: Variable Aleatoria
Autoevaluación UT3 Unidad Temática 3 UT3-1: Variable Aleatoria Responda verdadero o falso. Coloque una letra V a la izquierda del número del ítem si acepta la afirmación enunciada, o una F si la rechaza.
Más detallesProbabilidad II Algunas distribuciones notables. Antonio Cuevas Departamento de Matemáticas Universidad Autónoma de Madrid
Probabilidad II Algunas distribuciones notables Antonio Cuevas Departamento de Matemáticas Universidad Autónoma de Madrid La distribución normal f (x; µ, σ) = 1 σ 2π e 1 2( x µ σ ) 2, x R, µ R, σ > 0 E(X
Más detallesIntervalos de confianza y contrastes de hipótesis. Intervalo de confianza de la media.
R PRÁCTICA IV Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis Sección IV.1 Intervalo de confianza de la media. 44. Cargar (abrir) el conjunto de Datos Pulso.rda. Se pide: a) Calcular el de confianza
Más detalles