Universidad Nacional Abierta Estadística General (745) Vicerrectorado Académico Cód. Carrera: Área de Matemática Fecha:
|
|
- María Cristina Navarrete Farías
- hace 7 años
- Vistas:
Transcripción
1 Integral Lapso /5 Universidad Nacional Abierta Estadística General (745) Vicerrectorado Académico Cód. Carrera: Fecha: OBJ. 2 PTA 1 MODELO DE RESPUESTAS Objetivos 2, 3, 4, 5, 6, 7 y 8. El contenido de nicotina, en miligramos, de 10 cigarrillos de dos marcas diferentes se registraron como sigue: Marca A Marca B , (a) Cuál marca de cigarrillos tiene en promedio mayor cantidad de nicotina? (b) Cuál marca de cigarrillos tiene menor variabilidad? Observación: Justifique completamente sus respuestas. Para lograr el objetivo 2 debe responder correctamente las dos partes en que se encuentra dividida la pregunta (a) Para ver cuál marca de cigarrillos tiene mayor promedio de nicotina, se comparan los promedios para las dos marcas de cigarrillos. Marca A: La media o promedio es, Marca B: La media o promedio es, n=10 1 X i = n i=1 n=10 1 X i = n i=1 18, , = 1, 838 = 1, 664 Comparando estos resultados, observamos que la marca de cigarrillos que posee un promedio mayor, es la marca de cigarrillos A. (b) Para visualizar cuál de las dos marcas de cigarrillo tiene menor variabilidad, calculamos la varianza muestral para cada marca de cigarrillos y las comparamos. Marca A: s 2 = n=10 i=1 (X i X) 2 n 1 = 0, 14744
2 Integral Lapso /5 Marca B: s 2 = n=10 i=1 (X i X) 2 n 1 = 0, La marca de cigarrillos con menor variabilidad es la marca de cigarrillos B. OBJ. 3 PTA 2 En una empresa del total de trabajadores, el 20 % son mujeres, el 8 % desempeña algún puesto directivo y el 6 % son mujeres y desempeña algún puesto directivo. (a) Qué porcentaje de los trabajadores son mujeres y no desempeña ningún cargo directivo? (b) Qué porcentaje de los trabajadores no es directivo ni mujer? (c) Si la empresa tiene 150 trabajadores, cuántos son directivos y hombres? Observación: Para lograr el Objetivo 3 debe responder correctamente los tres literales de la pregunta Sea, A el evento los trabajadores son mujeres y B el evento los trabajadores desempeñan algún puesto directivo. Entonces P(A) = 0, 2, P(B) = 0, 08 y P(A B) = 0, 06. (a) P(A B c ) = P[A (A B)] = P(A) P(A B) = 0, 2 0, 06 = 0, 14 (b) P(A c B c ) = P[(A B) c ] = 1 P(A B) = 1 [P(A) + P(B) P(A B)] = 1 0, 22 = 0, 78 (c) P(A c B) = P[B (A B)] = P(B) P(A B) = 0, 08 0, 06 = 0, 02 OBJ. 4 PTA 3 Luego, P(A c B) = cardinal (Ac B), despejando cardinal (Ω) cardinal (A c B) = P(A c B) cardinal (Ω) = 0, 02(150) = 3 Una compañía constructora emplea a 2 ingenieros de ventas. El ingeniero 1 hace el trabajo de estimar costos en 70 % de las cotizaciones solicitadas a la empresa. El ingeniero 2 lo hace para el 30 % de tales cotizaciones. La probabilidad de un error cuando el ingeniero 1 hace el trabajo es de 0, 02; mientras que la probabilidad de un error en el trabajo del ingeniero 2 es de 0, 06. Suponga que llega una solicitud de cotización y ocurre un error al estimar los costos, cuál es la probabilidad que el error lo halla cometido el ingeniero 1?
3 Integral Lapso /5 Sea A 1 el evento el Ingeniero 1 estima los costos de la cotización, A 2 el evento el Ingeniero 2 estima los costos de la cotización, y B el evento se comete un error en la cotización. Se tiene que: Luego por el Teorema de Bayes, se tiene: P(A 1 B) = P(A 1 ) = 0, 70 P(A 2 ) = 0, 30 P(B A 1 ) = 0, 02 P(B A 2 ) = 0, 06 P(A 1 )P(B A 1 ) P(A 1 )P(B A 1 ) + P(A 2 )P(B A 2 ) = 0, 014 0, 014 = 0, , 018 0, 032 = 0, 4375 OBJ. 5 PTA 4 Sea X el número de siniestros en un día que se reportan en una pequeña compañía de seguros de automóviles. Suponga que X tiene la siguiente distribución de probabilidad: (a) Encuentre el número esperado de siniestros. x (%) P(x) 0, 01 0, 05 0, 16 0, 37 0, 25 0, 16 (b) Calcule la esperanza de la variable aleatoria Z = 2X + 3 Observación: Para lograr el Objetivo 5 debe responder correctamente los dos literales de la pregunta (a) E(X) = (0)(0, 01) + (1)(0, 05) + (2)(0, 16) + (3)(0, 37) + (4)(0, 25) + (5)(0, 16) = 3, 28 (b) Utilizando las propiedades de la esperanza se tiene, E(Z) = E(2X + 3) = 2E(X) + 3 = 9, 56 OBJ. 6 PTA 5 Cada año ocurren en promedio de 15 accidentes aéreos. Calcula la probabilidad: (a) de que no haya accidente en un mes. (b) de que haya más de un accidente en un mes. Observación: Para lograr el Objetivo 6 deber responder correctamente los dos literales de la pregunta
4 Integral Lapso /5 Se trata de una distribución de Poisson de parámetro λ = 15 para un año. El número medio de accidentes aéreos por un mes es de λ = 15/12 = 1, 25. Se desea: (a) (b) P(X = 0) = (1, 25)0 e 1,25 0! = 0, 2865 P(X > 1) = 1 P(X 1) = 1 [P(X = 0) + P(X = 1)] [ (1, 25) 0 e 1,25 = 1 + (1, 25)1 e 1,25 ] 0! 1! = 1 0, 6446 = 0, 3554 OBJ. 7 PTA 6 La cantidad promedio de precipitación pluvial captada por la estación ubicada en la UCV, durante el mes de enero es 20, 1 mm. Suponga que se puede usar una distribución normal y que la desviación estándar es de 6, 8 mm (a) Qué porcentaje del tiempo la precipitación pluvial en enero es mayor que 30 mm? (b) Qué porcentaje del tiempo la precipitación pluvial en enero se encuentre entre el 15 mm y 40 mm? Observación: Para lograr el objetivo 7 debe responder correctamente ambas partes de la pregunta Sea X la cantidad promedio de precipitación pluvial en el mes de enero, X se distribuye N(20, 1; 6, 8) (a) (b) ( ) X 20, , 1 P(X > 30) = P > 6, 8 6, 8 = P(Z > 1, 46) = 0,0721 ( 15 20, 1 P(15 < X < 40) = P < X 20, 1 < 6, 8 6, 8 = P ( 0, 75 < Z < 2, 93) = P (Z < 2, 93) P (Z < 0, 75) = [1 P (Z > 2, 93)] P (Z > 0, 75) = (1 0, 0017) 0, 2266 = 0, 7717 ) 40 20, 1 6, 8
5 Integral Lapso /5 OBJ. 8 PTA 7 La vida de cierto tipo de dispositivo tiene una tasa de falla anunciada de 1 β falla es constante y se aplica la distribución exponencial, = 0, 01 por hora. La tasa de (a) Cuál es el tiempo medio de operación antes del fallo? (b) Cuál es la probabilidad de que pasen no más de 200 horas antes de que se observe una falla? Observación: Para lograr el objetivo 8 debe responder correctamente ambas partes de la pregunta (a) El tiempo medio de operación antes del fallo es de µ = β = 1/0, 01 = 100. (b) La probabilidad de que pasen no más de 200 horas antes de que se observe una falla es de, P(X < 200) = P(X 200) = 1 e 200/100 = 1 0, = 0, FIN DEL MODELO DE RESPUESTAS
Prueba Integral Lapso /5
Prueba Integral Lapso 204-2 737-747 /5 Universidad Nacional Abierta Introducción a la Probabilidad (Cód. 737) Probabilidad (Cód. 747) Vicerrectorado Académico Cód. Carrera: 236-280 - 508 Fecha: 07 03 205
Más detallesESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL
ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL FACULTAD DE CIENCIAS NATURALES Y MATEMÁTICAS DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICAS TEMA 1 (20 puntos): RUBRICA La magnitud de temblores registrados en una región de América
Más detallesMODELO DE RESPUESTAS Objetivos del 1 al 9
PRUEBA INTEGRAL LAPSO 2017-2 764-1/7 Universidad Nacional Abierta Probabilidad y Estadística I (Cód. 764) Vicerrectorado Académico Cód. Carrera: 126 Fecha: 21/04/2 018 MODELO DE RESPUESTAS Objetivos del
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 detallesVARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS
VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS M. en C. Juan Carlos Gutiérrez Matus Instituto Politécnico Nacional Primavera 2004 IPN UPIICSA c 2004 Juan C. Gutiérrez Matus Definición de una V.A.C. Definición de una V.A.C.
Más detallesJuan Carlos Colonia DISTRIBUCIONES MUESTRALES
Juan Carlos Colonia DISTRIBUCIONES MUESTRALES DISTRIBUCIÓN DE LA DIFERENCIA DE MEDIAS MUESTRALES CASO 1: VARIANZAS POBLACIONALES CONOCIDAS Sean x1 y x las medias muestrales de dos muestras aleatorias de
Más detallesVariables Aleatorias y Distribución de Probabilidades
Variables Aleatorias y Distribución de Probabilidades Julio Deride Silva Área de Matemática Facultad de Ciencias Químicas y Farmcéuticas Universidad de Chile 27 de mayo de 2011 Tabla de Contenidos Variables
Más detallesENUNCIADO y SOLUCIONES. Problema 1
Ingeniería Industrial Métodos estadísticos de la Ingeniería Examen Junio 007. ENUNCIADO y SOLUCIONES Problema La memoria RAM para un ordenador se puede recibir de dos fabricantes A y B con igual probabilidad.
Más detallesMODELOS DE SIMULACIÓN ESTADÍSTICOS CLASE 4: DISTRIBUCIÓN t, CHI-CUADRADA y EXPONENCIAL PROFESOR: OSCAR SAAVEDRA ANDRÉS DURANGO.
DISTRIBUCIÓN t Con frecuencia intentamos estimar la media de una población cuando se desconoce la varianza, en estos casos utilizamos la distribución de t de Student. Si el tamaño de la muestra es suficientemente
Más detallesProbabilidad, Variables Aleatorias y Distribuciones
GRUPO A Prueba de Evaluación Continua 5-XII-.- Tres plantas de una fábrica de automóviles producen diariamente 00, 00 y 000 unidades respectivamente. El porcentaje de unidades del modelo A es 60%, 0% y
Más detallesR E S O L U C I Ó N. σ σ a) El intervalo de confianza de la media poblacional viene dado por: IC.. μ zα
Un estudio realizado sobre 100 usuarios revela que un automóvil recorre anualmente un promedio de 15.00 Km con una desviación típica de.50 Km. a) Determine un intervalo de confianza, al 99%, para la cantidad
Más detallesMODELO DE RESPUESTAS Objetivos 2, 3, 4, 5, 6, 7, Y 8.
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA ESTADÍSTICA GENERAL 745) VICERRECTORADO ACADÉMICO INTEGRAL ÁREA DE MATEMÁTICA Fecha: 17/ 01 /009 MODELO DE RESPUESTAS Objetivos, 3, 4, 5, 6, 7, Y 8. OBJ. 1 PTA 1 Una compañía
Más detallesMATEMÁTICAS II PROBABILIDAD DISTRIBUCIÓN BINOMIAL DISTRIBUCIÓN NORMAL
MATEMÁTICAS II PROBABILIDAD DISTRIBUCIÓN BINOMIAL DISTRIBUCIÓN NORMAL 1) PROBABILIDAD Experimentos aleatorios. Concepto de espacio muestral y de suceso elemental. Operaciones con sucesos. Leyes de De Morgan.
Más detallesESTADÍSTICA (Química) PRÁCTICA 4 Sumas de variables aleatorias
ESTADÍSTICA (Química) PRÁCTICA 4 Sumas de variables aleatorias 1. Se realizan mediciones independientes del volumen inicial y final en una bureta. Supongamos que las mediciones inicial y final siguen el
Más detallesPROBABILIDAD E INFERENCIA ESTADÍSTICA TEMA 3: DISTRUBUCIONES DE PROBABILIDAD CONTINUA
UNIDAD 1 PROBABILIDAD E INFERENCIA ESTADÍSTICA TEMA 3: DISTRUBUCIONES DE PROBABILIDAD CONTINUA Variables aleatorias continuas = función de densidad de probabilidad 1 Variables aleatorias continuas = función
Más detallesAlgunas distribuciones teóricas continuas
Algunas distribuciones teóricas continuas Dr. Pastore, Juan Ignacio Profesor Adjunto. Algunas Distribuciones Estadísticas Teóricas Distribución Continuas: a) Distribución Uniforme b) Distribución de Exponencial
Más detallesUniversidad Nacional de La Plata
Universidad Nacional de La Plata Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales CÁLCULO ESTADÍSTICO STICO Y BIOMETRÍA CONTENIDOS UNIDAD 3: Introducción al Cálculo de Probabilidades. Experimento aleatorio.
Más detallesR E S O L U C I Ó N. a) El intervalo de confianza de la media poblacional viene dado por: I. C. z
Un estudio realizado sobre 100 usuarios revela que un automóvil recorre anualmente un promedio de 15.00 Km con una desviación típica de.50 Km. a) Determine un intervalo de confianza, al 99%, para la cantidad
Más detallesFormulario. Estadística Administrativa. Módulo 1. Introducción al análisis estadístico
Formulario. Estadística Administrativa Módulo 1. Introducción al análisis estadístico Histogramas El número de intervalos de clase, k, se elige de tal forma que el valor 2 k sea menor (pero el valor más
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 detallesTarea 1. Conteste lo siguiente: a) Qué constituye la población? Todas las personas aseguradas por el IMSS. b) La población es finita o infinita?
Tarea 1 Esta tarea tiene tres secciones. La primera sección tiene un peso de 15%, la segunda sección tiene un peso de 15%, la tercera sección tiene un peso de 35% y la cuarta tiene un peso de 35%. 2. El
Más detallesRESUMEN CONTENIDOS TERCERA EVALUACIÓN PROBABILIDAD DISTRIBUCIÓN BINOMIAL DISTRIBUCIÓN NORMAL
RESUMEN CONTENIDOS TERCERA EVALUACIÓN PROBABILIDAD DISTRIBUCIÓN BINOMIAL DISTRIBUCIÓN NORMAL 1) PROBABILIDAD Experimentos aleatorios. Concepto de espacio muestral y de suceso elemental. Operaciones con
Más detallesDistribuciones de muestreo fundamentales y descripciones de datos Muestreo aleatorio
Distribuciones de muestreo fundamentales y descripciones de datos Muestreo aleatorio En ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo (analizar a todos los elementos de una población),
Más detallesESTADISTICA INFERENCIAL
ESTADISTICA INFERENCIAL EJERCICIOS DE DISTRIBUCION HIPERGEOMETRICA 1.-5 fabricantes producen en determinado dispositivo cuya calidad varía de un fabricante a otro. si usted elige 3 fabricantes al azar,
Más detallesCapítulo 5: Probabilidad e inferencia
Capítulo 5: Probabilidad e inferencia estadística (Fundamentos Matemáticos de la Biotecnología) Departamento de Matemáticas Universidad de Murcia Contenidos Principios de la probabilidad Conceptos básicos
Más detallesMatemáticas Nivel Medio Matemáticas Ap.CC.SS.II
Matemáticas Nivel Medio Matemáticas Ap.CC.SS.II Martes, 6 de febrero de 018 1 hora y 15 minutos. NOMBRE APELLIDOS CALIFICACIÓN 1. La longitud auricular de la oreja en varones jóvenes, medida en centímetros
Más detalles1 CÁLCULO DE PROBABILIDADES
1 CÁLCULO DE PROBABILIDADES 1.1 EXPERIENCIAS ALEATORIAS. SUCESOS 1.1.1 Definiciones Experiencia aleatoria: experiencia o experimento cuyo resultado depende del azar. Suceso aleatorio: acontecimiento que
Más detallesVariables aleatorias continuas y Teorema Central del Limite
Variables aleatorias continuas y Teorema Central del Limite FaMAF 17 de marzo, 2015 Variables aleatorias continuas Definición Una variable aleatoria X se dice (absolutamente continua) si existe f : R R
Más detallesPRUEBA DE BONDAD DE AJUSTE O PRUEBA CHI - CUADRADO
O PRUEBA CHI - CUADRADO Hasta ahora se han mencionado formas de probar lo que se puede llamar hipótesis paramétricas con relación a una variable aleatoria, o sea que se ha supuesto que se conoce la ley
Más detallesEsperanza Condicional
Esperanza Condicional Podemos obtener la esperanza de una distribución condicional de la misma manera que para el caso unidimensional: 129 Caso 2 v.a. discretas X e Y: Caso 2 v.a. continuas X e Y: Percentiles
Más detalles8 Resolución de algunos ejemplos y ejercicios del tema 8.
INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA. GRUPO 71 LADE. 29 8 Resolución de algunos ejemplos y ejercicios del tema 8. 8.1 Ejemplos. Ejemplo 49 Supongamos que el tiempo que tarda en dar respuesta a un enfermo el personal
Más detallesUniversidad Nacional Abierta Estadística Aplicada (Cód. 746) Vicerrectorado Académico Cód. Carrera: Área de Matemática Fecha:
Segunda Prueba Parcial Lapso 7-746 /6 Universidad Nacional Abierta Estadística Aplicada (Cód. 746) Vicerrectorado Académico Cód. Carrera: 6-6 - 6 Fecha: --8 MODELO DE RESPUESTAS Objetivos 5 al 8 OBJ 5
Más detallesEstadística I Tema 5: Modelos probabiĺısticos
Estadística I Tema 5: Modelos probabiĺısticos Tema 5. Modelos probabiĺısticos Contenidos Variables aleatorias: concepto. Variables aleatorias discretas: Función de probabilidad y función de distribución.
Más detallesVariables aleatorias continuas, TCL y Esperanza Condicional
Variables aleatorias continuas, TCL y Esperanza Condicional FaMAF 17 de marzo, 2011 1 / 37 Poisson P(λ) Número de éxitos en una cantidad grande de ensayos independientes Rango: {0, 1, 2,... } = {0} N Función
Más detallesResumen de Probabilidad
Definiciones básicas * Probabilidad Resumen de Probabilidad Para calcular la probabilidad de un evento A: P (A) = N o decasosfavorables N o decasosposibles * Espacio muestral (Ω) Es el conjunto de TODOS
Más detallesIntroducción al Diseño de Experimentos.
Introducción al Diseño de Experimentos www.academia.utp.ac.pa/humberto-alvarez Introducción Una población o universo es una colección o totalidad de posibles individuos, especímenes, objetos o medidas
Más detallesINFERENCIA ESTADISTICA. Proferora: Lic. Gladis Mazza
INFERENCIA ESTADISTICA Proferora: Lic. Gladis Mazza INFERENCIA ESTADISTICA Por este proceso es posible utilizar estadísticos calculados a partir de muestras para estimar los valores de los parámetros de
Más detallesTema 5. Muestreo y distribuciones muestrales
1 Tema 5. Muestreo y distribuciones muestrales En este tema: Muestreo y muestras aleatorias simples. Distribución de la media muestral: Esperanza y varianza. Distribución exacta en el caso normal. Distribución
Más detallesPROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PROPUESTAS PARA UNA AUTOEVALUACIÓN DE LOS FUNDAMENTOS TEÓRICOS
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PROPUESTAS PARA UNA AUTOEVALUACIÓN DE LOS FUNDAMENTOS TEÓRICOS En lo que sigue le presentamos 50 puntos que fueron incluidos en diferentes evaluaciones finales de los fundamentos
Más detallesESTADÍSTICA I. A continuación se presentan los Modelos Probabilísticos Continuos más importantes.
1 ESTADÍSTICA I Capítulo 6: MODELOS PROBABILÍSTICOS CONTINUOS. Contenido: Distribución Uniforme Continua. Distribución Triangular. Distribución Normal. Distribuciones Gamma, Exponencial, Erlang y Chi Cuadrado.
Más detallesApellido y Nombres: Fecha: Carrera: Calificación 1ª Parte: Legajo: Calificación 2ª Parte: DNI: Calificación Definitiva:
Cátedra: Probabilidad y Estadística Apellido y Nombres: Fecha: Carrera: Calificación 1ª Parte: Legajo: Calificación 2ª Parte: DNI: Calificación Definitiva: Atención! Para aprobar el examen se debe alcanzar
Más detallesEstadistica II Tema 0. Repaso de conceptos básicos. Curso 2009/10
Estadistica II Tema 0. Repaso de conceptos básicos Curso 2009/10 Tema 0. Repaso de conceptos básicos Contenidos Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad La distribución normal Muestras aleatorias,
Más detallesCarrera: Ingeniería Zootecnista E S T A D I S T I C A
Carrera: Ingeniería Zootecnista E S T A D I S T I C A DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD Una función de probabilidad es aquella que surge al asignar probabilidades a cada uno de los valores de una variable
Más detallesUNIVERSIDAD DE MANAGUA Al más alto nivel
UNIVERSIDAD DE MANAGUA Al más alto nivel Estadística Inferencial Encuentro #9 Tema: Estimación puntual y por Intervalo de confianza Prof.: MSc. Julio Rito Vargas A. Grupos: CCEE y ADMVA /2016 Objetivos:
Más detallesMuestreo de variables aleatorias
Estadística II Universidad de Salamanca Curso 2011/2012 Outline 1 Introducción 2 Distribución de la muestra 3 4 5 Distribuciones de la media y la varianza en poblaciones normales Introducción Tiene como
Más detallesPROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2001 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS
PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 001 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS Junio, Ejercicio 3, Parte II, Opción A Junio, Ejercicio 3, Parte II, Opción B Reserva
Más detallesINGENIERÍA INFORMÁTICA DE GESTIÓN Septiembre 2005 SOLUCION
INGENIERÍA INFORMÁTICA DE GESTIÓN Septiembre 005 SOLUCION 1.- Sea ( X,..., X ) una muestra aleatoria simple de una variable aleatoria X con 1 n E(X) µ y Var (X) k µ. Considérense los siguientes estimadores
Más detallesValeri Makarov: Estadística Aplicada y Cálculo Numérico (Grado en Química)
Estadística Aplicada y Cálculo Numérico (Grado en Química) Valeri Makarov 10/02/2015 29/05/2015 F.CC. Matemáticas, Desp. 420 http://www.mat.ucm.es/ vmakarov e-mail: vmakarov@mat.ucm.es Capítulo 4 Variables
Más detallesESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL FACULTAD DE CIENCIAS NATURALES Y MATEMÁTICAS
ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL FACULTAD DE CIENCIAS NATURALES Y MATEMÁTICAS AÑO: 207 PERIODO: II Estadística Bauz, S. Cárdenas, N. Cevallos, L. Mendoza, MATERIA: PROFESORES: Descriptiva M. Pambabay,
Más detallesVARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS
VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS M. en C. Juan Carlos Gutiérrez Matus Instituto Politécnico Nacional Primavera 2004 IPN UPIICSA c 2004 Juan C. Gutiérrez Matus Variables Aleatorias Variables Aleatorias Definición:
Más detallesDistribuciones Probabilísticas. Curso de Estadística TAE,2005 J.J. Gómez Cadenas
Distribuciones Probabilísticas Curso de Estadística TAE,005 J.J. Gómez Cadenas Distribución Binomial Considerar N observaciones independientes tales que: El resultado de cada experimento es acierto o fallo
Más detallesMatemática 3 Curso 2013
Matemática 3 Curso 2013 Práctica 3: Variables aleatorias discretas. Funciones de distribución Binomial, Geométrica, Hipergeométrica, Poisson. 1) Dadas las siguientes funciones, determinar cuales son funciones
Más detallesEXAMEN DE ESTADÍSTICA Junio 2008
EXAMEN DE ESTADÍSTICA Junio 2008 Apellidos: Nombre: DNI GRUPO: 1. a) Sean A y B sucesos incompatibles. Obtener una condición que asegure que también son independientes. Si X sigue una distribución normal
Más detallesPercentiles. El percentil p de una variable aleatoria X es número más pequeño, que denominaremos x u que cumple:
Percentiles 130 El percentil p de una variable aleatoria X es número más pequeño, que denominaremos x u que cumple: el percentil es, por tanto, el valor de la variable aleatoria para el cual la función
Más detallesTeorema Central del Límite
Teorema Central del Límite TCL: indica que, en condiciones muy generales, la distribución de la suma de v.a. tiende a una distribución normal cuando la cantidad de variables es muy grande. 156 Sea X 1,
Más detalles1. Conceptos de Regresión y Correlación. 2. Variables aleatorias bidimensionales. 3. Ajuste de una recta a una nube de puntos
TEMA 10 (curso anterior): REGRESIÓN Y CORRELACIÓN 1 Conceptos de Regresión y Correlación 2 Variables aleatorias bidimensionales 3 Ajuste de una recta a una nube de puntos 4 El modelo de la correlación
Más detallesTALLER 1 ESTADISTICA II
TALLER 1 ESTADISTICA II Profesor: Giovany Babativa Distribuciones Muestrales 1. Suponga que la variable aleatoria Z sigue una distribución normal estándar, Halle: a. P (Z < 1,2) b. P (Z > 1,2) c. P ( 1,7
Más detallesAsignatura : INFERENCIA ESTADÍSTICA I Titulación : DIPLOMADO EN ESTADÍSTICA Profesor : ISABEL MOLINA PERALTA Capítulo 5 : INTERVALOS DE CONFIANZA
Asignatura : INFERENCIA ESTADÍSTICA I Titulación : DIPLOMADO EN ESTADÍSTICA Profesor : ISABEL MOLINA PERALTA Capítulo 5 : INTERVALOS DE CONFIANZA Typeset by FoilTEX 5.1 MÉTODO DE LA CANTIDAD PIVOTAL X
Más detallesAlgunos conceptos de probabilidad
Algunos conceptos de probabilidad Variables Aleatorias Al realizar un experimento aleatorio muchas veces, esperamos que los resultados obtenidos sean gobernados por sus probabilidades. Así las probabilidades
Más detallesINGENIERÍA INFORMÁTICA DE GESTIÓN Junio 2005
INGENIERÍA INFORMÁTICA DE GESTIÓN Junio 2005 1. En una pequeña empresa con 60 empleados, 25 son personal de fábrica y están cobrando unos sueldos semanales (en euros) en función a su antigüedad de: 300
Más detalles8.1. Sección. Distribución de la media muestral Pearson Prentice Hall. All rights reserved
Sección 8.1 Distribución de la media muestral 2010 Pearson Prentice Hall. All rights reserved Términos importantes variable aleatoria (v.a.) es un número real cuyo valor se determina al azar y mediante
Más detallesPrueba de Hipótesis. Una hipótesis estadística es un supuesto que se establece sobre las características de una distribución poblacional
Una hipótesis estadística es un supuesto que se establece sobre las características de una distribución poblacional El estudio se plantea para la toma de decisión, es decir aceptar o rechazar el supuesto
Más detallesESTADÍSTICA (PEBAU 2017)
ESTADÍSTICA (PEBAU 2017) 1 En una muestra aleatoria de 100 individuos se ha obtenido, para la edad, una media de 17.5 años. Se sabe que la edad en la población de la que procede esa muestra sigue una distribución
Más detallesMatemáticas Nivel Medio Matemáticas Ap.CC.SS.II
Matemáticas Nivel Medio Matemáticas Ap.CC.SS.II Martes, 23 de enero de 2018 1hora y 1 minutos. NOMBRE APELLIDOS CALIFICACIÓN 1. En la siguiente tabla se muestra la temperatura máxima T, en grados Celsius,
Más detallesTEMA 2.- VARIABLES ALEATORIAS UNIDIMENSIONALES.- CURSO 17/18
TEMA 2.- VARIABLES ALEATORIAS UNIDIMENSIONALES.- CURSO 17/18 2.1. Concepto de variable aleatoria. Tipos de variables aleatorias: discretas y continuas. 2.2. Variables aleatorias discretas. Diagrama de
Más detallesSelección de distribuciones de probabilidad
Selección de distribuciones de probabilidad Georgina Flesia FaMAF 3 de mayo, 2012 Análisis estadístico de datos simulados Los sistemas reales tienen fuentes de aleatoriedad: Tipo de sistema Fabricación
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 detallesCálculo de probabilidad. Tema 3: Variables aleatorias continuas
Cálculo de probabilidad Tema 3: Variables aleatorias continuas Guión Guión 3.1. La función de densidad de probabilidad Definición 3.1 Sea P una medida de probabilidad en un espacio muestral Ω. Se dice
Más detallesMATEMÁTICAS CCSS 2º DE BACHILLERATO
MATEMÁTICAS CCSS º DE BACHILLERATO 015 OPCIÓN DE EXAMEN Nº 1 EJERCICIO 1 [3,5 PUNTOS] Una empresa discográfica quiere sacar al mercado los discos de dos nuevos grupos. Estima que por cada disco producido
Más detallesTema 4: Variables aleatorias. Tema 4: Variables Aleatorias. Tema 4: Variables aleatorias. Objetivos del tema:
Tema 4: Variables aleatorias Tema 4: Variables Aleatorias Distribución de Bernouilli Distribución Binomial Distribución de Poisson Distribución Exponencial Objetivos del tema: Al final del tema el alumno
Más detallesTema 2 Modelos de probabilidad
Tema 2 Modelos de probabilidad José R. Berrendero Departamento de Matemáticas Universidad Autónoma de Madrid Estructura de este tema Conceptos básicos de probabilidad. Modelos discretos: la distribución
Más detallesEstimaciones puntuales. Estadística II
Estimaciones puntuales Estadística II Estimación Podemos hacer dos tipos de estimaciones concernientes a una población: una estimación puntual y una estimación de intervalo. Una estimación puntual es un
Más detallesHoja de Problemas Tema 3 (Variables aleatorias multidimensionales)
Depto. de Matemáticas Estadística (Ing. de Telecom.) Curso 2004-2005 Hoja de Problemas Tema 3 (Variables aleatorias multidimensionales) 1. Consideremos dos variables aleatorias independientes X 1 y X 2,
Más detallesTema 7. Variables Aleatorias Continuas
Presentación y Objetivos. Tema 7. Variables Aleatorias Continuas En este tema se propone el estudio de las variables aleatorias continuas más importantes, desde la más simple incrementando el grado de
Más detallesPROGRAMA DETALLADO VIGENCIA TURNO UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA 2009 DIURNO CICLO BÁSICO DE INGENIERÍA ASIGNATURA
PROGRAMA DETALLADO VIGENCIA TURNO UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA 2009 DIURNO CICLO BÁSICO DE INGENIERÍA SEMESTRE ASIGNATURA 3er. PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA CÓDIGO HORAS
Más detallesAlgunas Distribuciones Estadísticas Teóricas. c) Relación entre la Distribuciones de Poisson y Exponencial.
Algunas Distribuciones Estadísticas Teóricas Distribución Continuas: a) Distribución Uniforme b) Distribución de Exponencial c) Relación entre la Distribuciones de Poisson y Exponencial. d) Distribución
Más detallesUNIVERSIDAD TECNICA PARTICULAR DE LOJA ESTADISTICA Y PROBABILIDAD ENSAYO N 4
UNIVERSIDAD TECNICA PARTICULAR DE LOJA ESTADISTICA Y PROBABILIDAD ENSAYO N 4 DOCENTE: Ing. Patricio Puchaicela ALUMNA: Andrea C. Puchaicela G. CURSO: 4to. Ciclo de Electrónica y Telecomunicaciones AÑO
Más detallesProbabilidad, Variable Aleatoria Pag 1 de 26 PROBABILIDAD
Probabilidad, Variable Aleatoria Pag 1 de 6 PROBABILIDAD Actualmente la teoría de probabilidades desempeña un papel importante en el campo de los negocios, la investigación, específicamente en la toma
Más detallesviii CAPÍTULO 2 Métodos de muestreo CAPÍTULO 3 Análisis exploratorio de datos
Contenido Acerca de los autores.............................. Prefacio.... xvii CAPÍTULO 1 Introducción... 1 Introducción.............................................. 1 1.1 Ideas de la estadística.........................................
Más detallesUnidad 3. Probabilidad. Javier Santibáñez (IIMAS, UNAM) Inferencia Estadística Semestre / 22
Unidad 3. Probabilidad Javier Santibáñez (IIMAS, UNAM) Inferencia Estadística Semestre 2018-1 1 / 22 Espacios de probabilidad El modelo matemático para estudiar la probabilidad se conoce como espacio de
Más detallesB0. Distribuciones de probabilidad
B0. Distribuciones de probabilidad Prof, Dr. Jose Jacobo Zubcoff Departamento de Ciencias del Mar y Biología Aplicada Distribución Normal X N( µ, σ ) Dada una variable aleatoria caracterizado por la función
Más detallesDISTRIBUCIONES CONTINUAS INFERENCIA ESTADISTICA LIC. MIGUEL CANO.
DISTRIBUCIONES CONTINUAS INFERENCIA ESTADISTICA LIC. MIGUEL CANO. En esta sección se estudian las distribuciones más importantes de las variables aleatorias continuas unidimensionales. Algunas distribuciones
Más detallesUNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIAPAS FACULTAD DE INGENIERÍA CAMPUS I PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIAPAS FACULTAD DE INGENIERÍA CAMPUS I PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA NIVEL: LICENCIATURA CRÉDITOS: 9 CLAVE: ICAD24.500919 HORAS TEORÍA: 4.5 SEMESTRE: CUARTO HORAS PRÁCTICA: 0 REQUISITOS:
Más detallesMs. C. Marco Vinicio Rodríguez
Ms. C. Marco Vinicio Rodríguez mvrodriguezl@yahoo.com http://mvrurural.wordpress.com/ Uno de los objetivos de la estadística es saber acerca del comportamiento de parámetros poblacionales tales como:
Más detallesEnsayo de Rendimiento DISTRIBUCIÓN DE ESTADÍSTICOS MUESTRALES
Ensayo de Rendimiento DISTRIBUCIÓN DE ESTADÍSTICOS MUESTRALES Muestreo Objetivo: conocer propiedades de una población a partir de una muestra Propiedades Parámetros Los estadísticos muestrales sirven como
Más detallesBiometría. Distribuciones de probabilidad para variables aleatorias discretas (Binomial, Hipergeométrica y Poisson)
Biometría Distribuciones de probabilidad para variables aleatorias discretas (Binomial, Hipergeométrica y Poisson) Variable aleatoria El resultado de un experimento aleatorio puede ser descripto en ocasiones
Más detallesEstadística. Contrastes para los parámetros de la Normal
Contrastes para los parámetros de la Normal Prof, Dr. Jose Jacobo Zubcoff Departamento de Ciencias del Mar y Biología Aplicada Contrastes para los parámetros de la Normal Contrastes para los parámetros
Más detallesTH. DE CHEBYSHEV DISTRIB. NORMAL.
f ( x) 1 2 2 ( x) e 2 2 TH. DE CHEBYSHEV DISTRIB. NORMAL El Desvío Estándar y el Teorema de Chebyshev Es conocida en el área de la probabilidad y estadística, la desigualdad de Chebyshev, matemático Ruso
Más detallesPROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA ININ4010 Prof. DAVID GONZÁLEZ BARRETO SOLUCIÓN ASIGNACIÓN 6
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA ININ4 Prof. DAVID GONZÁLEZ BARRETO SOLUCIÓN ASIGNACIÓN 6. Con base en probabilidades de la distribución normal a, 2 y 3 desviaciones, determine para una variable con μ = 5 y
Más detallesTema 3. Probabilidad y variables aleatorias
1 Tema 3. Probabilidad y variables aleatorias En este tema: Probabilidad: Experimentos aleatorios, espacio muestral, sucesos. Interpretaciones de la probabilidad. Propiedades de la probabilidad. Probabilidad
Más detallesINGENIERO EN COMPUTACIÓN DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD CONTINUA ELABORÓ: M. EN C. LUIS ENRIQUE KU MOO FECHA: AGOSTO DE 2017
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO CENTRO UNIVERSITARIO UAEM ZUMPANGO INGENIERO EN COMPUTACIÓN DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD CONTINUA ELABORÓ: M. EN C. LUIS ENRIQUE KU MOO FECHA: AGOSTO DE 2017
Más detallesM. Wiper Estadística 1 / 17. Variables discretas. Michael Wiper Departamento de Estadística Universidad Carlos III de Madrid
M. Wiper Estadística 1 / 17 Variables discretas Michael Wiper Departamento de Estadística Universidad Carlos III de Madrid M. Wiper Estadística 2 / 17 Objetivo Intropducir las variables discretas más importantes
Más detalles1.1. Distribución exponencial. Definición y propiedades
CONTENIDOS 1.1. Distribución exponencial. Definición y propiedades 1.2. Procesos de conteo 1.3. Procesos de Poisson - Tiempos de espera y entre llegadas - Partición y mezcla de un proceso de Poisson -
Más detallesDistribución de Probabilidad
Distribución de Probabilidad Variables continuas Álvaro José Flórez 1 Escuela de Ingeniería Industrial y Estadística Facultad de Ingenierías Febrero - Junio 2012 Distribuciones de probabilidad continuas
Más detalles1 CÁLCULO DE PROBABILIDADES
1 CÁLCULO DE PROBABILIDADES 1.1 EXPERIENCIAS ALEATORIAS. SUCESOS 1.1.1 Definiciones Experiencia aleatoria: experiencia o experimento cuyo resultado depende del azar. Suceso aleatorio: acontecimiento que
Más detallesGrupo 23 Semestre Segundo examen parcial
Probabilidad Grupo 23 Semestre 2015-2 Segundo examen parcial La tabla siguiente presenta 20 postulados, algunos de los cuales son verdaderos y otros son falsos. Analiza detenidamente cada postulado y elige
Más detalles