DISTRIBUCION F DE SNEDECOR
|
|
|
- Martín Gil Álvarez
- hace 6 años
- Vistas:
Transcripción
1 DISTRIBUCION F DE SNEDECOR Jorge M. Galbiati Función de densidad: ( ) n+d Γ 2 f(x) = ( ) ( ) Γ Γ n 2 d 2 ( n/d) n/2 x n/2 1 (1+ nd x ) n+d 2 si x > 0 Espacio paramétrico: grados de libertad del numerador n y grados de libertad del denominador d ambos enteros positivos. Valor esperado: d para d > 2 d 2 Varianza: 2d 2 (n+d 2) n(d 2) 2 (d 4) para d > 4 Función generadora de momentos: no existe f(y) F(x) 0 x y
2 TABLA DE DISTRIBUCION F DE SNEDECOR La tabla entrega valores de la cuantila z para valores dados de probabilidad acumulada F (x) = x f(y)dy. 0 Los valores de probabilidad acumulada son: 0.005; 0.010; 0.025; 0.050; 0.100; 0.750; 0.800; 0.850; 0.900; 0.950; 0.980; 0.990; Los valores de los grados de libertad del numerador son: De 1 a 20; de 25 a 40 variando en 5; de 50 a 100 variando en 10; 120; 150. Los valores de los grados de libertad del denominador son: De 1 a 30; de 35 a 100 variando en 5; 110; 120; 150; 200; 500. INVERSION DE LA F DE SNEDECOR Se puede usar la siguiente relación para calcular valores que no aparecen en la tabla: Si la variable aleatoria X tiene distribución F con n gradosde libertad del numerador y d grados de libertad del denominador, entonces 1/X tiene distribución F, cond grados de libertad del numerador y n grados de libertad del denominador. Por lo tanto se pueden obtener más valores de los que aparecen en la tabla, mediante en la relación F n,d (x) =1 F d,n ( 1 )enquef es el valor de probabilidad acumulada x de la tabla, el primer subíndice corresponde a los grados de libertad del numerador, el segundo a los grados de libertad del denominador.
3 TABLA DE DISTRIBUCION F DE SNEDECOR GRADOS DE LIBERTAD numerador
4 DISTRIBUCION F DE SNEDECOR (2) GRADOS DE LIBERTAD numerador
5 DISTRIBUCION F DE SNEDECOR (3) GRADOS DE LIBERTAD numerador
6 DISTRIBUCION F DE SNEDECOR (4) GRADOS DE LIBERTAD numerador
7 DISTRIBUCION F DE SNEDECOR (5) GRADOS DE LIBERTAD numerador
8 DISTRIBUCION F DE SNEDECOR (6) GRADOS DE LIBERTAD numerador
9 DISTRIBUCION F DE SNEDECOR (7) GRADOS DE LIBERTAD numerador
10 DISTRIBUCION F DE SNEDECOR (8) GRADOS DE LIBERTAD numerador
11 DISTRIBUCION F DE SNEDECOR (9) GRADOS DE LIBERTAD numerador
12 DISTRIBUCION F DE SNEDECOR (10) GRADOS DE LIBERTAD numerador
13 DISTRIBUCION F DE SNEDECOR (11) GRADOS DE LIBERTAD numerador
14 DISTRIBUCION F DE SNEDECOR (12) GRADOS DE LIBERTAD numerador
15 DISTRIBUCION F DE SNEDECOR (13) GRADOS DE LIBERTAD numerador
FORMULARIO DE DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
FORMULARIO DE DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD Jorge M. Galbiati pág. DISTRIBUCION BINOMIAL 2 DISTRIBUCION POISSON 4 DISTRIBUCION HIPERGEOMETRICA 5 DISTRIBUCION GEOMETRICA 7 DISTRIBUCION NORMAL 8 DISTRIBUCION
Tema 6. Variables aleatorias continuas
Tema 6. Variables aleatorias continuas Resumen del tema 6.1. Definición de variable aleatoria continua Identificación de una variable aleatoria continua X: es preciso conocer su función de densidad, f(x),
LECTURA 03: DISTRIBUCIÓN T STUDENT Y DISTRIBUCIÓN CHICUADRADO TEMA 6: DISTRIBUCION T STUDENT. MANEJO DE TABLAS ESTADISTICAS.
LECTURA 3: DISTRIBUCIÓN T STUDENT Y DISTRIBUCIÓN CHICUADRADO TEMA 6: DISTRIBUCION T STUDENT MANEJO DE TABLAS ESTADISTICAS 1 INTRODUCCION Se dice que una variable aleatoria T tiene una distribución t de
ALGORITMOS NUMERICOS PARA LA CONSTRUCCION DE TABLAS DE PROBABILIDAD
ALGORITMOS NUMERICOS PARA LA CONSTRUCCION DE TABLAS DE PROBABILIDAD Jorge Mauricio Galbiati Riesco En todas las áreas de actividad se debe tomar decisiones y en la inmensa mayoría de los casos este proceso
( ) DISTRIBUCIÓN UNIFORME (o rectangular) 1 b a. para x > b DISTRIBUCIÓN DE CAUCHY. x ) DISTRIBUCIÓN EXPONENCIAL. α α 2 DISTRIBUCIÓN DE LAPLACE
Estudiamos algunos ejemplos de distribuciones de variables aleatorias continuas. De ellas merecen especial mención las derivadas de la distribución normal (χ, t de Student y F de Snedecor), por su importancia
TEMA II: DISTRIBUCIONES RELACIONADAS CON LA NORMAL
ESTADÍSTICA II TEMA II: DISTRIBUCIONES RELACIONADAS CON LA NORMAL II.1.- Distribución chi-cuadrado. II.1.1.- Definición. II.1..- Función de densidad. Representación gráfica. II.1.3.- Media y varianza.
Variables aleatorias
Ejemplo: Suponga que un restaurant ofrecerá una comida gratis al primer cliente que llegue que cumpla años ese día. Cuánto tiene que esperar el restaurant para que la primera persona cumpliendo años aparezca?
Variables aleatorias continuas
//2 Análisis de datos y gestión veterinaria Variables aleatorias continuas y distribuciones Departamento de Producción Animal Facultad de Veterinaria Universidad de Córdoba Córdoba, 8 de Noviembre de 2
VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS
VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS El zoo binomial: las probabilidades en la distribución binomial. Tutorial 5, sección 2 X = número de éxitos al repetir n veces un experimento con probabilidaf de éxito p
Tema 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
Estadísticas y distribuciones de muestreo
Estadísticas y distribuciones de muestreo D I A N A D E L P I L A R C O B O S D E L A N G E L 7/11/011 Estadísticas Una estadística es cualquier función de las observaciones en una muestra aleatoria que
ESTADISTICA INFERENCIAL DR. JORGE ACUÑA A.
ESTADISTICA INFERENCIAL DR. JORGE ACUÑA A. 1 PROBABILIDAD Probabilidad de un evento es la posibilidad relativa de que este ocurra al realizar el experimento Es la frecuencia de que algo ocurra dividido
478 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
Estadística y Probabilidad
La universidad Católica de Loja Estadística y Probabilidad ESCUELA DE ELECTRÓNICA Y TELECOMUNICACIONES Paralelo C Nombre: Milner Estalin Cumbicus Jiménez. Docente a Cargo: Ing. Patricio Puchaicela. Ensayo
ANÁLISIS DE LA VARIANZA CON UN FACTOR (ANOVA)
ANÁLISIS DE LA VARIANZA CON UN FACTOR (ANOVA) El análisis de la varianza permite contrastar la hipótesis nula de que las medias de K poblaciones (K >2) son iguales, frente a la hipótesis alternativa de
PROBABILIDADES Y ESTADÍSTICA (C) Práctica 3 P (X > 0) P ( 0,5 < X < 0,5) P ( X > 0,25) 1 si 2 x P (X 1) P (0,5 X 1) P (0,5 < X 1 X < 1)
PROBABILIDADES Y ESTADÍSTICA (C) Práctica 3 1. Sea X una v.a. con función de densidad { 0,75 (1 x f X (x) = 2 ) 1 x 1 0 en otro caso. a) Verificar que f X es realmente una función de densidad. b) Calcular:
Unidad 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
EXAMEN DE ESTADÍSTICA Septiembre 2011
EXAMEN DE ESTADÍSTICA Septiembre 2011 Apellidos: Nombre: DNI: GRUPO: 1. De una clase de N alumnos se tiene la siguiente información sobre las calificaciones obtenidas del 1 al 8 en una cierta asignatura
METODOS DE INTEGRACION IV FRACCIONES PARCIALES
METODOS DE INTEGRACION IV FRACCIONES PARCIALES Una función racional es una función de la forma En la que f(x) y g(x) son polinomios. Si el frado de f(x) es menor que el de g(x), F(x) se denomina fracción
Cálculo de Probabilidades II Preguntas Tema 2
Cálculo de Probabilidades II Preguntas Tema 2 1. Demuestre que la suma de n v.a. Bernuolli(p) independientes tiene una distribución Binomial con parametros (n, p). 2. Se dice que una v.a tiene una distribución
VARIABLES ALEATORIAS Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN
VARIABLES ALEATORIAS Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN BIBLIOGRAFIA Walpole, Ronal E., Myres, Raymond H., Myres, Sharon L.: Probabilidad y Estadística para Ingenieros. McGraw Hill-Interamericana. Canavos G. Probabilidad
Se desea estudiar el comportamiento de una función a medida independiente x se aproxima a un valor específico.
Tema: Límites de las funciones Objetivos: Comprender el concepto de límite de una función y las propiedades de los límites. Calcular el límite de una función algebraica utilizando las propiedades de los
INTRODUCCIÓN 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
Tema 4: Variables aleatorias multidimensionales
Tema 4: Variables aleatorias multidimensionales Los contenidos a desarrollar en este tema son los siguientes: Distribución conjunta de probabilidad Probabilidad/densidad marginales y condicionadas Independencia
Sabemos que en un proceso de Poisson la función de probabilidad está dada por:
DISTRIBUCIÓN DE WEIBULL Relación entre la dist eponencial y la dist de Poisson Sabemos que en un proceso de Poisson la función de probabilidad está dada por: e-! ( λt ) λt f X (, λ ) P( X = ) = Queremos
Prueba 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,
POBLACIÓN Y MUESTRA. La muestra aleatoria
POBLACIÓN Y MUESTRA La muestra aleatoria Parámetros y estadísticos Estadísticos de centralidad: La media aritmética La mediana La moda Los cuantiles o percentiles Estadísticos de dispersión: El rango La
Impacto del MÁSTER EN DIRECCIÓN DE COMERCIO INTERNACIONAL sobre la formación y el empleo. Metodología del estudio
Impacto del MÁSTER EN DIRECCIÓN DE COMERCIO INTERNACIONAL sobre la formación y el empleo Metodología del estudio : objetivos del estudio, contenidos del cuestionario utilizado, ficha técnica y técnicas
X = 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
Variables Aleatorias Discretas
Unicatólica 15 de agosto de 2016 Variables aleatorias Se dice que hemos definido una variable aleatoria para un experimento aleatorio cuando hemos asociado un valor numérico a cada resultado del experimento.
Preparación de los datos de entrada
Preparación de los datos de entrada Clase nro. 6 CURSO 2010 Objetivo Modelado de las características estocásticas de los sistemas. Variables aleatorias con su distribución de probabilidad. Por ejemplo:
Generación de números aleatorios con distribución uniforme
Generadores de Números Aleatorios 1 Existen en la actualidad innumerables métodos para generar números aleatorios En la literatura disponible se pueden encontrar gran cantidad de algoritmos. Generación
CALCULO DE MEDIDAS DE RESUMEN CON DATOS TABULADOS
CALCULO DE MEDIDAS DE RESUMEN CON DATOS TABULADOS Jorge Galbiati Riesco Si los datos se presentan en tablas de recuencias por intervalos, se pueden obtener valores aproximados de las medidas de resumen,
5 Variables aleatorias contínuas
5 Variables aleatorias contínuas Una variable aleatoria continua puede tomar cualquier valor en un intervalo de números reales.. Función de densidad. La función de densidad de una variable aleatoria continua
Probabilidad Condicional
Probabilidad Condicional Ejemplo: Se tiene que dos bolas son seleccionadas aleatoriamente (sin reemplazo) de un caja que contiene r bolas rojas y b bolas azules. Cuál es la probabilidad de que la primera
5. TEOREMA FUNDAMENTAL: Formulación y Demostración. Jorge Eduardo Ortiz Triviño
5. TEOREMA FUNDAMENTAL: Formulación y Demostración Jorge Eduardo Ortiz Triviño jeortizt@unal.edu.co http:/www.docentes.unal.edu.co/jeortizt/ 1 CONTENIDO 1. INTRODUCCIÓN 2. VARIABLES ALEATORIAS 3. TEOREMA
Técnicas 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:
Diseño de experimentos Hugo Alexer Pérez Vicente
Diseño de experimentos Hugo Alexer Pérez Vicente Recuerdo que Conceptos estadísticos Población y muestra Población es una colección de posibles individuos, especímenes, objetos o medidas de interés sobre
Variables aleatorias
Distribuciones continuas Se dice que una variable aleatoria X tiene una distribución continua, o que X es una variable continua, si existe una función no negativa f, definida sobre los números reales,
Modelos de distribuciones discretas y continuas
Ignacio Cascos Fernández Departamento de Estadística Universidad Carlos III de Madrid Modelos de distribuciones discretas y continuas Estadística I curso 2008 2009 1. Distribuciones discretas Aquellas
Lista de Ejercicios (Parte 1)
ACT-11302 Cálculo Actuarial III ITAM Lista de Ejercicios (Parte 1) Prof.: Juan Carlos Martínez-Ovando 15 de agosto de 2016 P0 - Preliminar 1. Deriva las expresiones de las funciones de densidad (o masa
Tema 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
10.1 Enfoque Bayesiano del problema de la estimación
Chapter 10 Estimadores de Bayes 10.1 Enfoque Bayesiano del problema de la estimación puntual Consideremos nuevamente un problema estadístico de estimación paramétrico. Se observa un vector X = X 1,...,
I. Distribuciones discretas
Probabilidades y Estadística (M) Funciones de densidad o probabilidad puntual, esperanzas, varianzas y funciones características de las variables aleatorias más frecuentes I. Distribuciones discretas Distribución
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD (RESUMEN)
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD (RESUMEN) VARIABLE ALEATORIA: un experimento produce observaciones numéricas que varían de muestra a muestra. Una VARIABLE ALEATORIA se define como una función con valores
Curso de Probabilidad y Estadística
Curso de Probabilidad y Estadística Distribuciones de Probabilidad Dr. José Antonio Camarena Ibarrola camarena@umich.mx Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo Facultad de Ingeniería Eléctrica
Experimento de lanzar 3 monedas al aire. Denominando por (C) a Cara y (X) a Cruz, el espacio muestral será: Ω={CCC,CCX,CXC,XCC,CXX,XCX,XXC,XXX}
1 Tema 3 : Variable Aleatoria Unidimensional 3.1. Concepto de variable aleatoria Se llama variable aleatoria (v.a.) a toda aplicación que asocia a cada elemento del espacio muestral (Ω) de un experimento,
Generación de Variables Aleatorias. UCR ECCI CI-1453 Investigación de Operaciones Prof. M.Sc. Kryscia Daviana Ramírez Benavides
Generación de Variables Aleatorias UCR ECCI CI-453 Investigación de Operaciones Prof. M.Sc. Kryscia Daviana Ramírez Benavides Introducción Las variables aleatorias se representan por medio de distribuciones
0 en otro caso. P (X > 0) P ( 0.5 < X < 0.5) P ( X > 0.25) x 3 si 0 x < 2. 1 si 2 x P(X 1) P(0.5 X 1) P(0.5 < X 1 X < 1) f X (x) = (1+αx) 2
PROBABILIDADES Y ESTADÍSTICA (C) Práctica 3 1. Sea X una v.a. con función de densidad { 0.75(1 x f X (x) = 2 ) 1 x 1 0 en otro caso. a) Verificar que f X es realmente una función de densidad. b) Calcular:
4. NÚMEROS PSEUDOALEATORIOS.
4. NÚMEROS PSEUDOALEATORIOS. En los experimentos de simulación es necesario generar valores para las variables aleatorias representadas estas por medio de distribuciones de probabilidad. Para poder generar
ESTADÍSTICA. Grau en Psicologia. Curs
ESTADÍSTICA Grau en Psicologia Curs 009 00 UNITATS 9 i 0 PROVES BASADES EN L ESTADÍSTIC tde STUDENT tde STUDENTDE GRUPS INDEPENDENTS tde STUDENTDE MESURES REPETIDES Continguts Distribució t de Student-Fisher
Variables Aleatorias. Introducción
Variables Aleatorias Introducción Concepto de variable aleatoria Es conveniente que los resultados de un experimento aleatorio estén expresados numéricamente. Se prueban tres componentes electrónicos,
Distribuciones de Probabilidad Continuas
Distribuciones de Probabilidad Continuas En el caso de variables aleatorias continuas, las funciones densidad de probabilidad más comunes y de uso más frecuente en inferencia estadística son: 1. Función
Probabilidad Condicional. Teorema de Bayes para probabilidades condicionales:
Probabilidad Condicional Teorema de Bayes para probabilidades condicionales: Definición: Sea S el espacio muestral de un experimento. Una función real definida sobre el espacio S es una variable aleatoria.
Departamento de Matemática Aplicada a las T.I.C. SOLUCIONES
Departamento de Matemática Aplicada a las T.I.C. ASIGNATURA: ESTADÍSTICA Y PROCESOS ESTOCÁSTICOS EAMEN FINAL Otoño 25-6 FECHA: 5 de Enero de 26 Fecha publicación notas: 22 de Enero de 26 Fecha revisión
VARIABLES 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.
Estadística. Generalmente se considera que las variables son obtenidas independientemente de la misma población. De esta forma: con
Hasta ahora hemos supuesto que conocemos o podemos calcular la función/densidad de probabilidad (distribución) de las variables aleatorias. En general, esto no es así. Más bien se tiene una muestra experimental
Antonio Guerrero Espejo. Medidas de frecuencia de enfermedad y de riesgo
Antonio Guerrero Espejo Medidas de frecuencia de enfermedad y de riesgo La compulsión por incluir todo, sin dejarse nada, no prueba que uno tenga información ilimitada, lo que prueba es que uno carece
ESTADISTICA GENERAL. PRINCIPALES DISTRIBUCIONES CONTINUAS Profesor: Celso Celso Gonzales
ESTADISTICA GENERAL PRINCIPALES DISTRIBUCIONES CONTINUAS Profesor: Celso Celso Gonzales OBJETIVOS Describir las características de las distribuciones de probabilidad : Normal, Ji-cuadrado, t de student
5 Variables aleatorias contínuas
5 Variables aleatorias contínuas Año 202 Una variable aleatoria continua puede tomar cualquier valor en un intervalo de números reales.. Función de densidad. La función de densidad de una variable aleatoria
9 APROXIMACIONES DE LA BINOMIAL
9 APROXIMACIONES DE LA BINOMIAL 1 Una variable aleatoria sigue una distribución binomial B(n = 1000; p = 0,003). Mediante la aproximación por una distribución de POISSON, calcular P(X = 2), P(X 3) y P(X
Algunas 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
Tema 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
Fórmulas, Resultados y Tablas Cálculo de Probabilidades y Estadística Matemática
DEPARTAMENT D ESTADÍSTICA I INVESTIGACIÓ OPERATIVA Fórmulas, Resultados y Tablas Cálculo de Probabilidades y Estadística Matemática A. Distribuciones de variables aleatorias. 1. Descripción de una distribución
Distribuciones 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
Variable 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
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA. Sesión 5 (En esta sesión abracamos hasta tema 5.8)
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Sesión 5 (En esta sesión abracamos hasta tema 5.8) 5 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD CONTINUAS Y MUESTRALES 5.1 Distribución de probabilidades de una variable aleatoria continua
Part I. Variables aleatorias unidimensionales. Estadística I. Mario Francisco. Definición de variable aleatoria. Variables aleatorias discretas
Part I unidimensionales de s de s Definición Dado un experimento aleatorio, con espacio muestral asociado Ω, una es cualquier función, X, X : Ω R que asocia a cada suceso elemental un número real, verificando
Estadísticas básicas y medidas epidemiológicas para la Investigación en Salud Pública
Enfoque científico de la Salud Pública Estadísticas básicas y medidas epidemiológicas para la Investigación en Salud Pública Dr. Luis Gabriel Montes de Oca Lemus Objetivos Analizar las estadísticas de
Distribución binomial
Distribución binomial Cuando la Distribución de Benoulli se preguntaba Que pasara si sucede un único evento? la binomial esta asociada a la pregunta " Cuantas veces hay que realizar la prueba para que
Índice general. Pág. N. 1. Capítulo 1 ETAPAS DE UNA INVESTIGACIÓN. Diseño. Población. Muestra. Individuo (Observación, Caso, Sujeto) Variables
Pág. N. 1 Índice general Capítulo 1 ETAPAS DE UNA INVESTIGACIÓN 1.1 Diseño 1.2 Descriptiva 1.3 Inferencia Diseño Población Muestra Individuo (Observación, Caso, Sujeto) Variables Ejercicios de Población
Disponible en el sitio OCW de la Universidad Nacional de Córdoba.
OCW - UNC OpenCourseWare I UNC Curso: Estadística I U 4. Variables Aleatorias Autora: Rosanna Casini Cómo citar el material: Disponible en el sitio OCW de la Universidad Nacional de Córdoba. Casini, Rosanna
Formulario. 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
Distribuciones unidimensionales continuas
Estadística II Universidad de Salamanca Curso 2011/2012 Outline 1 Distribución uniforme continua 2 Estándar 3 Distribución χ 2 de Pearson 4 Distribución uniforme continua Definición Es una variable continua
Variable 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
Estadística. Soluciones ejercicios: Variables aleatorias. Versión 8. Emilio Letón
Estadística Soluciones ejercicios: Variables aleatorias Versión 8 Emilio Letón. Nivel. Enunciar las dos propiedades que debe cumplir p) para ser función de probabilidad. Las dos propiedades para ser función
Distribuciones 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
Pérdida Esperada. Pérdida Esperada (PE): Valor esperado de pérdida por riesgo crediticio en un horizonte de tiempo determinado.
Pérdida Esperada Uno de los objetivos de este estudio es construir una función de pérdidas para el portafolio de la cartera de préstamos que ofrece la entidad G&T Continental, basados en el comportamiento
(b) V ar X directamente usando la definición. (d) V ar X usando la fórmula abreviada.
Ejercicios y Problemas adicionales. Capítulo II 1. La función de masa de probabilidad de X= número de defectos importantes en un elestrodoméstico seleccionado al azar, de un cierto tipo, es x 0 1 2 3 4.
Cálculo I. Índice Límites Infinitos. Julio C. Carrillo E. * 1. Introducción Límites infinitos Límites en el infinito 9
2.3. Límites Infinitos Julio C. Carrillo E. * Índice. Introducción 2. Límites infinitos 3. Límites en el infinito 9 * Profesor Escuela de Matemáticas, UIS. . Introducción En esta sección se discuten dos
TALLER N 4 DE ESTADÍSTICA
UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL MAULE FACULTAD DE CIENCIAS BÁSICAS PEDAGOGÍA EN MATEMÁTICA Y COMPUTACIÓN TALLER N 4 DE ESTADÍSTICA Integrante 1 : Victor Córdova Cornejo (heibubu@hotmail.com) Integrante 2 : Rodrigo
2. Plantear hipótesis considerando que: Hipótesis: Siendo una prueba no direccionada, el planteamiento de hipótesis, señalará que:
Análisis de varianza El análisis de la varianza, conocida también como ANVAR o ANOVA, por sus siglas en inglés (ANalysis Of VAriance) es un método que permite comparar dos o más grupos de datos a través
Tema 4: Variables Aleatorias
Tema 4: Variables Aleatorias Estadística. 4 o Curso. Licenciatura en Ciencias Ambientales Licenciatura en Ciencias Ambientales (4 o Curso) Tema 4: Variables Aleatorias Curso 2009-2010 1 / 10 Índice 1 Concepto
Ejercicios de Funciones, límites y continuidad.
Matemáticas 2ºBach CNyT. Ejercicios Funciones: Límites, Continuidad.. Pág 1/10 Ejercicios de Funciones, límites y continuidad. 1. Observa la gráfica de esta función f(x) y calcular estos límites. 2. Calcular
Caso particular: Contraste de homocedasticidad
36 Bioestadística: Métodos y Aplicaciones 9.5.5. Caso particular: Contraste de homocedasticidad En la práctica un contraste de gran interés es el de la homocedasticidad o igualdad de varianzas. Decimos
b) dado que es en valor absoluto será el área entre -1,071 y 1,071 luego el resultado será F(1,071)-(1-F(1,071)=0,85-(1-0,85)=0,7
EJERCICIOS T12-MODELOS MULTIVARIANTES ESPECÍFICOS 1. Un determinado estadístico J se distribuye según un modelo jhi-dos de parámetro (grados de libertad) 14. Deseamos saber la probabilidad con la que dicho
Cálculo 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
Dr. Mauro Gutierrez Martinez Dr. Christiam Gonzales Chávez
Profesores: Mg. Cecilia Rosas Meneses Dr. Mauro Gutierrez Martinez Dr. Christiam Gonzales Chávez Definición. La función de distribución acumulada F X de una v.a. X es definida para cada número real x como
EJERCICIOS 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
Capítulo 1. Teoría de la probabilidad Teoría de conjuntos
Capítulo 1 Teoría de la probabilidad 1.1. Teoría de conjuntos Definición 1.1.1 El conjunto S de todos los posibles resultados de un experimento aleatorio es llamado el espacio muestral. Un espacio muestral
ETSI de Topografía, Geodesia y Cartografía
Disttool Es una herramienta de MATLAB que permite visualizar de forma gráfica las características de cada distribución con la posibilidad de variar sus parámetros. Las funciones que muestra son: Función
Intervalos de Confianza para dos muestras
Intervalos de Confianza para dos muestras Álvaro José Flórez 1 Escuela de Ingeniería Industrial y Estadística Facultad de Ingenierías Febrero - Junio 2012 Comparación de dos poblaciones La comparación
Pruebas de Hipótesis-ANOVA. Curso de Seminario de Tesis Profesor QF Jose Avila Parco Año 2016
Pruebas de Hipótesis-ANOVA Curso de Seminario de Tesis Profesor Q Jose Avila Parco Año 2016 Análisis de la Varianza de un factor (ANOVA) El análisis de la varianza (ANOVA) es una técnica estadística paramétrica
GENERACION DE NUMEROS ALEATORIOS Y VARIABLES ALEATORIAS
GENERACION DE NUMEROS ALEATORIOS Y VARIABLES ALEATORIAS La simulación de eventos se basa en la ocurrencia aleatoria de los mismos, por ello los números aleatorios y las variables aleatorias son de especial
Manejo de las tablas
Manejo de las tablas Pedro González enero de 008 Las tablas descargadas corresponden a las siguientes funciones de distribución, cuyas definiciones y propiedades más importantes se muestran a continuación..
Tema 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
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS FEBRERO Código asignatura: EXAMEN MODELO B DURACION: 2 HORAS
Febrero 2011 EXAMEN MODELO B Pág. 1 INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS FEBRERO Código asignatura: 62011037 EXAMEN MODELO B DURACION: 2 HORAS X Ciudad A Ciudad B 17-20 10 17 13-16 20 27 9-12 25 15 5-8 15
Variables 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
3.3: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS
3.3: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS De la misma manera que estudiamos los modelos de distribuciones discretas de probabilidad, lo haremos para distribuciones de probabilidad.
Sean dos funciones f(x) y g(x), para las que existe límite en un punto o en el infinito. Entonces:
Límite de funciones. Cálculo Propiedades. Sean dos funciones f(x) y g(x), para las que existe límite en un punto o en el infinito. Entonces: En general calcular el límite de una función "normal", cuando