1.- Contraste de combinaciones lineales entre parámetros 1.1 Caso General
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- Héctor Prado Alvarado
- hace 5 años
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1 Tma 3: l modlo Básco d grsó Lal Múlpl II.- Coras d combacos lals r parámros. Caso Gral. Coras d sgfcacó global.3 Sbcojo d parámros.4 Coras d sgfcacó dvdal. smacó por rvalo d cofaza.- Prdccó mímo cadráca dvdal mda 3.- valacó d la prdccó prdccó ramsral Tma 3
2 3.. Corass d parámros... Caso Gral Coras d q rsrccos para parámros r ~ N ~ q q q rsrccos < ago q,, N Tma 3
3 Tma Corass d parámros... Caso Gral
4 Tma Corass d parámros... Caso Gral [ ] [ ]
5 Tma Corass d parámros... Caso Gral
6 Tma Corass d parámros... Caso Gral [ ] [ ] [ ] Var Var, ~ N r r s cra ocs : H S
7 3.. Corass d parámros... Caso Gral Ya q la sma d ormals sadard al cadrado s a chcadrado: r ~ χ r q Por oro lado coocmos q: ~ l coc d ch-cadrados pardos por ss grados d lbrad a F: χ Tma 3 7
8 Tma Corass d parámros... Caso Gral Por lo q l sadísco d coras qda dfvam F q q r r, ~ q F q r r, ~
9 Tma 3: l modlo Básco d grsó Lal Múlpl II.- Coras d combacos lals r parámros. Caso Gral. Coras d sgfcacó global.3 Sbcojo d parámros.4 Coras d sgfcacó dvdal. smacó por rvalo d cofaza.- Prdccó mímo cadráca dvdal mda 3.- valacó d la prdccó prdccó ramsral Tma 3 9
10 3.. Corass d parámros.. 3. Sgfcacó Global Modlo rspco dl Org H :... Y F, Tma 3
11 3.. Corass d parámros.. 3. Sgfcacó Global H F Modlo co daos NO crados F :..., // // NY NY, Modlo co daos crados Tma 3
12 3.. Corass d parámros.. 3. Sgfcacó Global Tma 3
13 3..Aálss d la varaza SCT SC SC Grados d Lbrad: Númro d obsrvacos dpds los cals dcha sma s basa. SCT - SCT Y Y Y SC - SC - SC SC Y Y Y Y Y F, Y Y Y Y Y Tma 3 3
14 3.. Aálss d la Varaza Fs d Varaco plcada sdos Sma d Cadrados YY G.L - Y Y Y - Q Y Y Q Y Y Y Y Y Y Toal - F -,- Q/Q Tma 3 4
15 3.. Aálss d la Varaza Fs d Varaco Sma d Cadrados plcada YY Y sdos YY Y G.L - - Q Y Y Y Q Y Y Y Y Y Y Toal - F -,- Q/Q Tma 3 5
16 Tma 3: l modlo Básco d grsó Lal Múlpl II.- Coras d combacos lals r parámros. Caso Gral. Coras d sgfcacó global.3 Sbcojo d parámros.4 Coras d sgfcacó dvdal. smacó por rvalo d cofaza.- Prdccó mímo cadráca dvdal mda 3.- valacó d la prdccó prdccó ramsral Tma 3 6
17 Tma Corass d parámros... Sbcojos d parámros Pardo dl modlo gral: qrmos corasar la ldad d los m úlmos parámros: Parcoado las marcs os qda : H [ ],,,,,..
18 3.. Corass d parámros... Sbcojos d parámros D al forma q podmos scrbr dos modlos MODLO AMPLIADO MODLO STINGIDO Obdo ss corrspod smas d rrors al cadrado r Tma 3 8
19 3.. Corass d parámros... Sbcojos d parámros Fass dl Coras S sma l modlo amplado s ob S sma l modlo rsrgdo s o r sadísco d coras r m ~ F m, Tma 3 9
20 Tma 3: l modlo Básco d grsó Lal Múlpl II.- Coras d combacos lals r parámros. Caso Gral. Sbcojo d parámros.3 Coras d sgfcacó global.4 Coras d sgfcacó dvdal. smacó por rvalo d cofaza.- Prdccó mímo cadráca dvdal mda 3.- valacó d la prdccó prdccó ramsral Tma 3
21 3.. Corass d parámros.. 4. Sgfcacó Idvdal ~, N ~ N, a ~ N, ~ χ a - a a ~ Tma 3
22 Tma 3: l modlo Básco d grsó Lal Múlpl II.- Coras d combacos lals r parámros. Caso Gral. Sbcojo d parámros.3 Coras d sgfcacó global.4 Coras d sgfcacó dvdal. smacó por rvalo d cofaza.- Prdccó mímo cadráca dvdal mda 3.- valacó d la prdccó prdccó ramsral Tma 3
23 Tma Prdccó dvdal mda smacó d Y dada por l modlo fra d príodo msral -a Forcasg: S ha d smar los valors d las ógas. Los cals pd sr rróos -pos Prdccó: Los valors d las ógas so coocdos
24 Tma Prdccó dvdal mda U U [ ] [ ] [ ] [ ] U U V U
25 Tma Prdccó dvdal mda [ ] ] [ U U U U U U
26 Tma Prdccó dvdal mda m [ ] [ ] [ ] m m m m m m V
27 Tma Prdccó dvdal mda ~, ~, ~ N N χ
28 Tma Prdccó dvdal mda ~
29 Tma Prdccó dvdal mda valorprop so H valorprop so H P P α α α α α α : :
30 Tma Prdccó dvdal mda m m m m valorprop so H valorprop so H P P α α α α α α : :
31 Tma Prdccó dvdal mda ± α
Regresión simple consumo y peso de automóviles. Modelo general de regresión. Hipótesis del modelo. Modelo. Parámetros. x i. Regresión lineal simple
Modlo gral d rgrsó grsó smpl cosumo pso d auomóvls Objvo Aalzar la rlacó r ua o varas varabls dpds u cojuo d facors dpds. Tpos d rlacos f Y Y... Y X X... X - lacó o lal - lacó lal k grsó lal smpl l úm.
9 Momentos y funciones generatrices de Momentos
9 omos y fucos grarcs d omos Edgar Acua ESA 400 Edgar Acua 9. omos Sa ua varabl alaora s df su smo momo co rspco al org como μ E[ ], smpr qu l caso dscro y qu p < f d < l caso couo. Obvam, μμ..tamb, s
ECONOMETRÍA I GRUPO 53 (DADE) 25 de enero de 2011 NOMBRE: DNI:
ECONOMETRÍA I GRUPO 53 (DADE 5 d ro d 0 NOMBRE: DNI:. Qué varabl parc adcuado ulzar u modlo d rgrsó para xplcar l porca d abadoo scolar d los sudas a vl acoal España r 995 00?: Géro d los sudas Edad d
Análisis Estadístico de Datos Climáticos
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ESTIMADORES DE LA VARIANZA DE LAS PERTURBACIONES ALEATORIAS EN EL MBRL
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TEMA 2 MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
TEMA MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. INTRODUCCIÓN A LA REGRESIÓN SIMPLE! 4 Supogamos qu la varal s ua fucó lal d otra varal, dod la rlacó tr y dpd d parámtros! y! dscoocdos. Itroduccó a la Rgrsó Smpl!
7. Contrastes de Hipótesis
7. Corases de póess Curso - Esadísca Corase de póess Se ha realzado ua ecuesa a 4 persoas elegdas al azar Llamado p a la proporcó de voaes del pardo políco A. Podemos afrmar que p >.5. p? Resulado Ecuesa
10 REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
Part stadístca Prof. María B. Ptarll GIÓN LINAL IMPL. Itroduccó muchos problmas st ua rlacó tr dos o más varabls, rsulta d trés studar la aturalza d sa rlacó. l aálss d rgrsó s la técca stadístca para
Métodos de Predicción Inferencia. Curso María Jesús Sánchez Naranjo y Carolina García-Martos
Métodos de Predccó Ifereca Curso - María Jesús Sáchez Narajo y Carola García-Martos Dstrbucó Normal Camaa de Gauss x f x ex, x R π Ifereca Ifereca 3 Meddas Característcas 3 3 4 4 3 3 4 4 3 Curtoss CA Asmetría
5. Estimación puntual. Curso Estadística
5. stmacó utual Cuso - stadístca Poblacó % DFCTUOSA Pobabldad Coocdo cuato vale? Muesta Nº Defectuosa Coocdo cuato vale? Ifeeca stmacó utual N Paámetos? MUSTRA... Datos Coocdos? stmacó utual 3 sesoes de
1. Introducción 1.1. Análisis de la Relación
. Itroduccó.. Aálss de la Relacó Ejemplos: Relacoes fucoales de terés Redmeto Doss de fertlzate Redmeto hortícola Desdad de platacó Volume de madera a cortar Desdad de platacó Catdad de suplemeto dado
ESTADÍSTICA. Tercera Prueba de Evaluación continua 30 de noviembre de 2015
Tercera Prueba de Evaluacó cotua 30 de ovembre de 05.- Se ha tomado valores de ua varable físca X, que se supoe ormal, resultado: 30,; 30,8; 9,3; 9; 30,9; 30,8; 9,7; 8,9; 30,5; 3,; 3,3; 8,5. a) Costrur
Tema 2: El modelo básico de regresión lineal múltiple (I)
Tema : l modelo básco de regresó leal múltple I Casaldad la ocó de cetrs parbs e el aálss ecoométrco Repaso del cocepto de regresó smple: Recta de regresó poblacoal p verss recta de regresó estmada Motvacó
4.1 Procedimientos de inferencia para la distribución exponencial
4 Ifrca paramétrca 4 Procdmtos d frca para la dstrbucó xpocal La dstrbucó xpocal fu la prmra dstrbucó para modlar tmpos d falla y para lla s ha dsarrollado métodos stadístcos d mara xtsva a T ua va xpocal
Soluciones del capítulo 11 Teoría de control
Solucions dl capíulo Toría d conrol Hécor Lomlí y Bariz Rumbos d marzo d a x = y u = S raa d un máximo b x = + y u = S raa d un mínimo c x = 5 + y u = 5 S raa d un mínimo d x = 4 + y u = + S raa d un máximo
Tema 5. Model de Regressió Lineal Simple
Tma 5. Modl d grssó Lal Smpl 5.. Obct atura dl modl MLS TOIA CONÒMICA SPCIFICACIÓ FUNDAMNTS STADÍSTICS DADS STIMACIÓ MÈTODS D STIMACIÓ COÈNCIA AMB LA Tª CONÒMICA IFICACIÓ CONTAST D IPÒTSIS UTILITZACIÓ
APUNTES DE CLASE ECONOMETRÍA I UDI ECONOMETRÍA E INFORMÁTICA. Y = Xβ + U, donde los parámetros se han
APNTS D CLAS CONOMTRÍA I DI CONOMTRÍA INFORMÁTICA Prof. Rafal d Arc Rafal.darc@uam.s "CONTRAST DL PRDICTOR" o INTRVALO D CONFIANZA D LA PRDICCIÓN PNTAL N L MBRL a d las mdidas d bodad a posriori más frcum
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Pla de Trabajo 0- Año 006 Curso Lbre Assdo de Esadísca II Docees resposables: Lercy Barros - María Sague PLAN DE TRABAJO Período 3/0/06 al 3//06 TEMAS A ESTUDIAR Durae esas dos semaas esudarás los modelos
= 1n. + c. x dy. x x. + 2r. y y. Rojas Huachin Miryan. Homogéneas y Reducibles a Homogéneas
Ecacions difrncials Ejrcicios d Ecacions Difrncials Homogénas Rdcibls a Homogénas. arsolvr: ' r b Drminar para q valors d r in solcions d la forma la cación ''' '' ' 0 Solción a Hacmos l cambio: ' ' Rmplaando
Tomando como nivel de energía cero el nivel fundamental. Dada la diferencia de energía entre los niveles en la mayoría de los casos
Capíulo. La fucó d pacó ) Spaacó d la fucó d pacó S ha dmosado aom - / k [.] La ía dl l s ual a: k [.] + + + [.] + S los ados d lbad o accoa [.4] - / k - / k... [.5] ) Fucó d pacó lcóca omado como l d
Un forward sobre commodities como el oro sufre una pequeña variación ya que se incluye la tasa de interés del oro (lease rate) con la variable l
El Forward U corao fuuro o a plazo, s odo aqul cuya lqudacó o slm dfr hasa ua fcha posror spulada l msmo, s dcr s dos pas acurda hacr la rasaccó hasa u prodo fuuro dígas por jmplo 6 mss, so s u corao forward.
1 Análisis de supervivencia
Aálss d suprvvca. Iroduccó El sudo d procsos d suprvvca uga u papl muy mpora mdca. Así, por mplo, la comparacó r la suprvvca obsrvada dos grupos d pacs pud llvar a valdar u drmado raamo o, alravam, a dfcar
1. Consecuencias de la inclusión de variables irrelevantes en el modelo
Tma 7: spcificació d la cació: Problmas, cotrasts, métodos d slcció d variabls y lcció d forma fcioal. Cosccias d la iclsió d variabls irrlvats l modlo. Cosccias d la omisió d variabls rlvats l modlo 3.
Regresión - Correlación
REGRESIÓN Regresó - Correlacó Aálss que requere la cosderacó de o más varables cuattatvas e forma smultáea. Aálss de Regresó: estuda la relacó fucoal de ua o más varables respecto de otra Aálss de Correlacó:
Análisis de Regresión
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Biometría. Ciencias Biológicas. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales Universidad de Buenos Aires. Tablas estadísticas
Bometría Ceca Bológca Facultad de Ceca Eacta y Naturale Uverdad de Bueo Are Tabla etadítca 08 Tabla : Número Combatoro 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 0 0 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 3
Concepto de regresión AQS 13
Cocepto de regreó AQS 3 Fucó de calbracó Correlacó etre magtude de medcó Apecto geerale E la maoría de lo método aalítco: e ecearo detfcar relacoe etre la magtude de medcó.. Mucho metodo trumetale requre
Test de Hipótesis. Error de tipo I: Rechazar H 0 siendo H 0 Verdadera. Error de tipo II: No rechazar H 0 siendo H 0 Falsa
Error tpo I: Rechazar H sedo H Verdara Test Hpótess Error tpo II: No rechazar H sedo H Falsa Nvel Sgfcacó: = P(error tpo I = P(Rechazar H sedo H Verdara Probabldad error tpo II: = P(error tpo II = P(No
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Especalsta e Estadístca y Doceca Uverstara PRUEBAS DE NORMALIDAD MÉTODO DE KOLMOGOROV SMIRNOV Tal vez el método más recomedable para el caso e que F(x) es ua dstrbucó cotua es el método para ua muestra
ANalysis Of VAriance ANOVA Análisis de la Varianza. Teresa Villagarcía
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Estadístca ara geeros Ejerccos resueltos TEMA 6- CONVERGENCIA DE VARIABE AEATORIA 6 olucó ( de que falle u televsor) / Núero de televsores averados de etre los asegurados B ( ) ( 9 ) Alcado el Teorea Cetral
al nivel de significación α P6: Conclusión: Se debe interpretar la decisión tomada en Paso 5.
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TEMA 3: ESTIMACIÓN PUNTUAL.
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2. Muestreo Aleatorio Simple. 2. Muestreo Aleatorio Simple
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Análisis de la Varianza
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F.V. SC gl CM F Bloque Tratamiento Error Total AGRO Examen Parcial 1. Nombre:
Exame Parcal 1 Nombre: AGRO 66 1 Istruccoes: Por favor lea los eucados y las pregutas cudadosamete. Se puede usar el lbro y la calculadora. Para obteer crédto parcal las respuestas debe ser cosstetes.
TEMA 51. Sistemas de referencia en el plano y espacio.
Tm 5. Ssms d fc l plo spco. Eccos dl plo l c. Rlcos fs TEM 5. Ssms d fc l plo spco. Eccos dl plo c. Rlcos fs.. Iodccó El dscbmo d l gomí líc ps o d los dscbmos más mpos d ls mmács. L mdcó dl álgb l cálclo
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RGRIÓN LINAL IMPL l aálss de regresó es ua técca estadístca para vestgar la relacó fucoal etre dos o más varables, ajustado algú modelo matemátco. La regresó leal smple utlza ua sola varable de regresó
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