53 minutos, 44 segundos #Ejercicio1 El 10% de los articulos producidos por una maquina son defectuosos. Cafe (1 punto) (1 puntos) (1 pto.) Calfcarinres mio Sieuienze» El estadígrafo t apropiado para la primera situación se denomina estadígrafo t para grupos independientes y el estadígrafo t apropiado para la segunda circunstancia se llama estadígrafo t para grupos dependientes. b. Entre los estimadores insesgados. Ingrese su Correo electrónico y le enviaremos un vínculo para cambiar su contraseña. En primer lugar, que el grupo de control mostrará una ejecución numéricamente mayor que la del grupo experimental; la segunda puede expresar lo contrario. 73 quizesf21026ICImodul tema JION231 muestra se esina en una resistencia de 2.2 psi, Se se'ecciona una muestra aleatoria ˆ b. Encuentre una funci´ on de θ, es decir θˆ(∗θ) ˆ , que sea un estimador insesgado para θ. 3. Se sabe que M SE(θ) ∗ ˆ ˆ a para obtener M SE(θ ) < M SE(θ) es a = 10. UTP 2021 1 ESTUDIANTE: DANFER VICTOR PEREZ LOPEZ 1. Cuando los procedimientos estadísticos son complejos, extensos o voluminosos, se recomienda hacer dicho análisis por computador. Profesor Óscar Eduardo Rojas FarroEjercicio.- prueba de hipótesisUso de la t de student Los investigadores pueden formular tres tipos de hipótesis alternativas antes de iniciar un experimento. # Soluci´ on: ######################################################################### prob=1-sum(dgeom(0:99,0.04)) prob # o prob=1-pgeom(99,0.04) prob > prob [1] 0.01687032 iv. PC2 - EI - Marzo 2021_ ESTADISTICA INFERENCIAL (12924).pdf, Unidad III - ANOVA 2-3 FACTORES - Guía.pdf, Práctica 14 Regresión y Correlación (1).docx, Taller de estadística negocios a de 2016.pdf, How many points of inflection are on the graph of the function 12 x 3 14 x 2 7 x, 5 LE TECH 3 Years Passed Minimum THREE years TWO years Lateral Entry Diploma, which the Labour Relations Board approves the union as the employees, What is the correct formula for C What action should be taken for a C value of, A nurse receives a telephone call from a client who states Im going to kill, 424 Love for smartphones Table 46 love for smartphones frequency percent, Question 17 1 point The codons UAA UAG and UGA all code for Genetics Practice, Finalmente los resultados surgieron del ordenamiento de los datos en base al, Solution 2 2 3 3 ML M If Q hA T then hL or h T T Θ Θ c b d 2 c 1 b d 0 0 0 0 p, hich of the follo hich of the following would no wing would not be classied as, If the intangible asset is acquired through purchase there is a transfer of, The Wagon Mount No 2 The risk of injury was reasonably foreseeable if it was a, Assume the following information US investors have 1000 to invest 1 year deposit, Which of the following Arab countries does NOT have a flag containing only. 2.-. 3. (2 puntos.) Pregunta 3 Apis Evaluaci´ on de la tercera tarea en R (presentada 1 de abril). y obtén 20 puntos base para empezar a descargar, ¡Descarga PC1 (Estadística inferencial) y más Apuntes en PDF de Estadística Inferencial solo en Docsity! Repasay pasa Luego, E[n Y 1 Y 1− ] = E[Y ] − E[Y 2 ] = np − pq − np2 = (n − 1)pq 6= npq. Ea a sic e Lomo a mutslr de 50 escudo, cos se (0.25 ptos c/u.) (0.5 ptos.) Elegimos aleatoriamente una muestra de 25 adultos de esta region. Peine de inicio Los estimadores θˆ1 , θˆ2 , θˆ3 y θˆ5 son combinaciones lineales simples de Y1 , Y2 e Y3 . La diferencia que se debe al tratamiento experimental corresponde a lo que se ha llamado hipótesis alternativa. Titulo PC 01 Nombre Medina Huarancca Victor Hugo Semana 4 Fecha 05/07/2020 “No hay fuerza más poderosa en el universo que la fuerza de voluntad” f ESTADÍSTICA INFERENCIAL “No hay … cable? 15000, 24 minutos, 20 segundas, Copyright © 2023 Ladybird Srl - Via Leonardo da Vinci 16, 10126, Torino, Italy - VAT 10816460017 - All rights reserved, Descarga documentos, accede a los Video Cursos y estudia con los Quiz, ESTADÍSTICA, ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y INFERENCIAL, Funciones de la Estadística: estadística descriptiva y estadística inferencial. Universidad Nacional de Ingenier´ıa Facultad de Ciencias ´ tica Escuela Profesional de Matema #Ejercicio6 # Graficar 3 distribuciones binomial negativa diferentes # Soluci´ on: ######################################################################### # Obtener los valores del rango de x x=seq(0,200,1) # Obtener los valores de la funcion de probabilidad # primero para n=200 y p=0.15 pdf1=dnbinom(x,200,0.15) # segundo para n=200 y p=0.55 pdf2=dnbinom(x,200,0.55) # tercero para n=200 y p=0.85 pdf3=dnbinom(x,200,0.85) # realizar los graficos par(mfrow=c(1,3)) # pone los graficos en fila plot(x,pdf1,type="h",xlab="x",ylab="f(x)") title("n = 200, p = 0.15") plot(x,pdf2,type="h",xlab="x",ylab="f(x)") title("n = 200, p = 0.55") 5 plot(x,pdf3,type="h",xlab="x",ylab="f(x)") title("n = 200, p = 0.85") vii. Be sure to conjugate each verb. Exnuaciones La nota de la Puntaje obtenido practica se calcular´ a en base a la expresi´ on: Nota = × 20. (1 pto.) ##Data Frame de universidades Nombre = c("Pontificia Universidad Cat´ olica de Per´ u", "Universidad Nacional Mayor de San Marcos", "Universidad Nacional Agraria La Molina" , "Universidad Nacional de San Antonio de Abad del Cusco" , "Universidad Nacional de Ingenier´ ıa","Universidad ESAN" , "Universidad de San Mart´ ın de Porres", "Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas" , "Universidad de Ingenier´ ıa y Tecnolog´ ıa", "Universidad Peruana Cayetano Heredia") Tipo = c("Privada","P´ ublica","P´ ublica","P´ ublica","P´ ublica", "Privada" , "Privada" , "Privada" , "Privada" , "Privada") Creaci´ on =c(1917,1551, 1960 , 1692 , 1955 , 2003, 1962 , 1994 , 2011 , 1961) 10 Rector = c("Efra´ ın Gonzales de Olarte" , "Orestes Cachay Boza" , "Enrique Ricardo Flores Mariazza" ,"Baltazar Nicol´ as C´ aceres Huambo" , "Jorge Elias Alva Hurtado" ,"Jorge Talavera Traverso" , "Jos´ e Antonio Chang Escobedo" ,"Edward Roekaert Embrechts" , "Eduardo Hochschild" ,"Luis Varela Pinedo") Postulantes.2015 = c(16534,77766,6068,35249,11479,3883,9398,25338,772,5091) Datos = data.frame(Nombre,Tipo,Rector,Creaci´ on,Postulantes.2015) Datos write.table(Datos,file = "C:/Users/Jesus/Desktop/Universidad/Ciclo III/ Estad´ ıstica Inferencial/Jes´ us_Ramirez_1.csv", sep = ",", row.names = F) ii. θ/3 = Por lo tanto, θˆ4 ∼ Exp(θ/3), entonces E[θˆ4 ] = θ 3 FY1 (y) = (1 − e−y/θ ) 6= θ (sesgado). 40 Parte 1. Igualando a 0 la desigualdad, se tiene que p r 8n + 4 ± (8n + 4)2 − 4(8n + 4)n 1 n+1 p= = ± (1 pto.) Una distribución de muestreo es una distribución de la probabilidad teórica de algún estadígrafo calculado para un gran número de muestras al azar de tamaño N, extraídas de una población. Cuando el nivel de probabilidad del estadígrafo calculado de t es de .05 o menos, se acepta la hipótesis alternativa; de lo contrario, se acepta la hipótesis de nulidad. Pepito__________. Inferencia computacional. c. Considerando la desigualdad np(1 − p) + (1 − 2p)2 p(1 − p) < 2 (n + 2) n Se tiene que (8n + 4)p2 − (8n + 4)p + n < 0 (0.5 ptos.) Ind. Filed Under: Investigaciones Tagged With: comparación de datos, hipótesis, muestreo, pruebas, seleccion, Su dirección de correo no se hará público. Tae la meca de pastos dias por tanspor es mayor arca el ersonal ce verificación Calificaciones Por lo tanto, V [Y ] es sesgado. # Soluci´ on: ################################################################### p=seq(0,1,0.1) cuant=qpois(p,2*2) cuant > cuant [1] 0 2 2 3 3 4 4 5 6 7 Inf cuant=qpois(0.75,2*2) cuant > cuant [1] 5 x. (20 puntos) Resuelva los siguientes ejercicios en el aula, tiempo de evaluaci´on 2 horas. #Ejercicio9 6 # Halle los cuantiles para la distribucion poisson del problema anterior, # grafiquelos e interpreta que significan estos. ¿Cu´al tiene la varianza m´as peque˜ na? View (HairEyeColor) class(HairEyeColor) #tabla Carac = data.frame(HairEyeColor) Carac class(Carac) #data.frame write.table(Carac,file = "C:/Users/Jesus/Desktop/Universidad/Ciclo III/ Estad´ ıstica Inferencial/Jes´ us_Ramirez_2.csv", sep = ",", row.names = F) nos) que iii. Ti AA acto pOTMz 2 5. Pi n esta asignatura se estudian herramientas, Universidad Nacional de Ingenier´ıa Facultad de Ciencias ´ tica Escuela Profesional de Matema Ciclo 2019−I ´ SOLUCIONARIO DE LA PRACTICA CALIFICADA 1 - CM2H2A Indicaciones La siguiente pr´ actica calificada consta de 3 partes, lea detalladamente que indica cada parte. Con el propósito de, verificar la igualdad de las cantidades promedio vaciadas por cada máquina, se toman muestras, aleatorias en forma periódica, de cada una. #Ejercicio3 # # # # Suponga que un interruptor electrico de una maquina tiene una probabilidad de 0.04 de fallar, y que cuando ello ocurre es necesario reemplazarlo por uno nuevo. b. Un estimador insesgado podr´ıa ser θˆ = n n−1 n Y n Parte 2. para la resolución de lo planteado se usará la siguiente formula: formula de la varianza de una población fuente: utp, (2018) formulario de estadística inferencial donde los valores tomados … Si las probabilidades asociadas son mayores que .05, los investigadores infieren que la diferencia se debió al azar. 2 Aprende a desarrollar aplicaciones empresariales con GENEXUS. Se puede asumir que existe independencia entre los resultados del control de calidad de diferentes componentes electronicos. En un experimento con un grupo control y un grupo experimental, se administra el procedimiento control a una muestra de sujetos, y el procedimiento experimental a la otra muestra. En un examen de oposición al que se … (4 puntos.) Our partners will collect data and use cookies for ad targeting and measurement. uo 11con PC1 Gabriel____________. [etc E[ˆ p2 ] = a. Entonces, E[ˆ p2 ] = np+1 n+2 . pu Disponible 22 de abr en17:15. 1 Because he is such a shopaholic he's got a lot of big bills that will come due and needs, After my work in this chapter, I am able to communicate using numbers between 100 and 1,000,000. (1 punto) 4. Las pruebas no-paramétricas deben emplearse cuando las datos no satisfacen los presupuestos de las pruebas paramétricas. ven to Pito s | B TU As Te Foros de dscusión La osperiencio indico que le desviar ón cocóndar de una All rights reserved. Si Y tiene una distribuci´ on binomial con par´ametros n y p, entonces pˆ1 = +1 de p. Otro estimador de p es pˆ2 = Yn+2 . ¡Descarga TALLER 1 DE ESTADÍSTICA INFERENCIAL y más Ejercicios en PDF de Estadística Inferencial solo en Docsity! Investigación cualitativa investigación cualitativa o metodología cualitativa hace referencia a un grupo de métodos de investigación de base lingüístico los investigadores emplean el estadígrafo t para apoyar su decisión entre esas dos alternativas. TALLER NUMERO UNO, SEMANA CUATRO. Esta es una prueba de los que posiblemente van a venir los demás ejercicios en esta práctica. Después de aplicado un ANOVA se hacen comparaciones apareadas entre las series de datos mediante pruebas tales como la de Newman-Keuls. A esas matrices creadas deben multiplicar por derecha un vector columna y por izquierda un vector fila. Help Cesc complete the following email by filling in the blanks with, Ana has just moved into the sorority house and her house mother is telling her the rules of the house. cuales 40 alumnos apracivor el examen Se toma el peso (peso en libras) antes de iniciar la prueba y al mes de encontrarse. Por lo tanto es un asunto de la probabilidad el que la aceptación de la hipótesis alternativa sea errónea. a. Demuestre que el estimador sugerido es un estimador sesgado de V (Y ). = P {θˆ4 ≤ y} = 1 − P {θˆ4 > y} = 1 − P {Y1 > y, Y2 > y, Y3 > y}, = 1 − P {Y1 > y}P {Y2 > y}P {Y3 > y} = 1 − P {Y1 > y}3 = 1 − (1 − FY1 (y))3 Y1 , Y2 , Y3 independientes Derivando Fθˆ4 (y) respecto a y, se tiene que fθˆ4 (y) = (0.5 ptos.) Evaluaci´ on de la segunda tarea en R (presentada 30 de marzo). Repaso pc1 Estadistica Inferencial.docx - PRÁCTICA N°1 Parte1: Preguntas teórica (5puntos) Responder V o F según corresponda en los enunciados 1. ˆ a. Se tiene que M SE(ˆ p1 ) = V [ˆ p1 ] = Y n p(1−p) n Asimismo, M SE(ˆ p2 ) = V [ˆ p2 ] + B(ˆ p2 ) = (ˆ p1 es insesgado). Repasay pasa Las diferencias aleatorias entre las muestras, corresponden a lo que se denomina hipótesis de nulidad. Full text. e] (1 punto) ∗ ˆ ˆ c. Un valor peque˜ no para a donde M SE(θ ) > M SE(θ) es a = 5 y b = 0. Cesc Fbregas, a famous Spanish soccer player, is in the U.S. to play an exhibition game, while his best friend remains in Spain. Δdocument.getElementById( "ak_js_1" ).setAttribute( "value", ( new Date() ).getTime() ); Suscríbase a nuestra lista de correo y recibirá una notificación cada vez que publiquemos nuevos artículos. S03.s2 - Resolver ejercicios. #Ejercicio8 # Suponga que los accidentes en una cierta interseccion siguen un proceso de Poisson # con una tasa de 2 accidentes por semana. … En él aparece la metodología estadística tal y como hoy la conocemos. 2(8n + 4) 2 8n + 4 q q n+1 1 n+1 En consecuencia, p se encuentra alrededor de 0.5, es decir, p ∈ h 21 − 8n+4 , 2 + 8n+4 i. 22.09 La tarea del investigador es determinar si la diferencia entre los grupos se debió al azar o al efecto del tratamiento experimental. meo mms | BOT Y Ar 2 1 Antes de una elección importante, diversas encuestadoras sondean la opinión pública … Módeles Repaso y paso #Ejercicio7 # # # # Los clientes de una tienda comercial ingresadn al estacionamiento a razon de 4 clientes por cada 5 minutos. La distribución de muestreo t varía según el tamaño de las muestras. Debe mostrar que las instalaciones de R y R-Studio han sido exitosas, para eso deben enviar un screenshot de la pantalla donde se muestre Soluci´ on 7 i. R instalado o funcionando (1 punto.) En t´erminos de a, b, y θ, ¿cu´ al es B(θ)? Estar Ver Inseter Cometa. Learn how we and our ad partner Google, collect and use data. #Ejercicio4 # Graficar 3 distribuciones geometricas diferentes # Soluci´ on: ######################################################################### # Obtener los valores del rango de x x=seq(0,50,1) # Obtener los valores de la funcion de probabilidad # primero para p=0.2 pdf1=dgeom(x,0.2) # segundo para p=0.5 pdf2=dgeom(x,0.5) # tercero para p=0.9 pdf3=dgeom(x,0.9) # realizar los graficos par(mfrow=c(1,3)) # pone los graficos en fila plot(x,pdf1,type="h",xlab="x",ylab="f(x)") title(" p = 0.2") plot(x,pdf2,type="h",xlab="x",ylab="f(x)") title(" p = 0.5") plot(x,pdf3,type="h",xlab="x",ylab="f(x)") title(" p = 0.9") 4 v. #Ejercicio5 # # # # # Un componente electronico tiene una probabilidad de 0.90 de pasar un control de calidad. Los resultados se muestran a continuación: 2.-En una operación de llenado de techo se tienen tres máquinas idénticas que se ajustan para, vaciar una cantidad específica de un producto en recipiente de igual tamaño. acota amonio cn le ra de los sento soLiucconómico 2 y C2 depuis de ifrae Pagina de Inicio Hemmientas asia 4. caracteristicas de base de datos 4.1 población: estudiantes de la utp de los turnos mañana, tarde y noche en el ciclo 2019-i 4.2 muestra: 60 estudiantes del turno noche de … Breve historia de la administración de recursos humanos. (4 puntos.) Las primeras dos predicciones requieren una prueba unidireccional y la tercera, una prueba bidireccional. Prepara tus exámenes y mejora tus resultados gracias a la gran cantidad de recursos disponibles en Docsity, Estudia con lecciones y exámenes resueltos basados en los programas académicos de las mejores universidades, Prepara tus exámenes con los documentos que comparten otros estudiantes como tú en Docsity, Los mejores documentos en venta realizados por estudiantes que han terminado sus estudios, Responde a preguntas de exámenes reales y pon a prueba tu preparación, Busca entre todos los recursos para el estudio, Despeja tus dudas leyendo las respuestas a las preguntas que realizaron otros estudiantes como tú, Ganas 10 puntos por cada documento subido y puntos adicionales de acuerdo de las descargas que recibas, Obtén puntos base por cada documento compartido, Ayuda a otros estudiantes y gana 10 puntos por cada respuesta dada, Accede a todos los Video Cursos, obtén puntos Premium para descargar inmediatamente documentos y prepárate con todos los Quiz, Ponte en contacto con las mejores universidades del mundo y elige tu plan de estudios, Pide ayuda a la comunidad y resuelve tus dudas de estudio, Descubre las mejores universidades de tu país según los usuarios de Docsity, Descarga nuestras guías gratuitas sobre técnicas de estudio, métodos para controlar la ansiedad y consejos para la tesis preparadas por los tutores de Docsity, Universidad Tecnológica del Peru (UTP) - Chiclayo. Estadística Inferencial 1 para Ingeniería y Ciencias - Eduardo Gutiérrez González & Olga Vladimirovna Panteleeva - 1ED (PDF) Estadística Inferencial 1 para Ingeniería y Ciencias - … E[θˆ1 ] = E[θˆ2 ] = E[θˆ3 ] = E[θˆ5 ] = E[Y1 ] = θ Y1 + Y2 2θ E[ ]= =θ 2 2 Y1 + 2Y2 3θ E[ ]= =θ 3 3 Y1 + Y2 + Y3 3θ E[Y¯ ] = E[ ]= =θ 3 3 En el caso de θˆ4 = min(Y1 , Y2 , Y3 ), tenemos que Fθˆ4 (y) (1 pto.) La tercera puede predecir simplemente que se encontrará una diferencia: sin especificar la dirección. Médulas TN Fechado entrega 22ce abres 1815 — Puntos20 Preguntas 3 El criterio para la selección de una prueba estadística incluye los supuestos de la prueba, el número de variables independientes en el diseño del experimento, el número de condiciones de la(s) variable(s) independiente(s) que se hicieron variar en el experimento y la consideración de si los datos son dependientes o independientes. ##info_peru setwd ("C:/Users/Jesus/Desktop/Universidad/Ciclo III/Estad´ ıstica Inferencial") getwd() #Para saber en que directorio estamos peru = read.csv("info_peru.csv", sep = ",", header = TRUE) #Crea data.frame class(peru) #data.frame View(peru) #Aparece la tabla de info_peru #Creando la nueva data.frame Country.Name = peru[ ,1] Country.Code = peru[ ,2] Indicator.Name = peru[,3] 11 Indicator.Code = peru[ , 4] #A~ nos elegidos: X1960 = peru[ , 5] X1961 = peru[ , 6] X1962 = peru[ , 7] X1963 = peru[ , 8] X1985 = peru[ , 30] X2000 = peru[ , 45] X2001 = peru[ , 46] X2010 = peru[ , 55] X2016 = peru[ , 61] Jesus_Ramirez_3 = data.frame (Country.Name , Country.Code , Indicator.Name , Indicator.Code, X1960, X1961 , X1962 , X1963 , X1985 , X2000 , X2001 , X2010 , X2016) Jesus_Ramirez_3 write.table(Datos,file = "C:/Users/Jesus/Desktop/Universidad/Ciclo III/ Estad´ ıstica Inferencial/Jes´ us_Ramirez_3.csv", sep = ",", row.names = F) Clifford Torres.1 May 7, 2019 1 Hecho en LATEX 12. Pregunta 2 4pts tom contables, resultando medias resoectvas de 18 y 11 sole. E Calcule e interpr h Entonces ˆ V [θ] M SE(θˆ∗ ) = V [θˆ∗ ] = 2 (1 pto.) ESTADISTICA INFERENCIAL PRACTICA CALIFICADA PC3 1.-Una empresa dedicada a la venta de productos de belleza desea estudiar la efectividad de cierta dieta y para ello se toma una … Aunque el nivel de probabilidad de .05 o menos sugiere que el tratamiento experimental explica las diferencias entre los grupos, también define la probabilidad de que las diferencias entre los grupos se deban al azar. o ta ATT Considere los siguientes cinco estimadores de θ: θˆ1 = Y1 , Y1 + 2Y2 θˆ3 = , 3 Y1 + Y2 , θˆ2 = 2 θˆ4 = min(Y1 , Y2 , Y3 ), θˆ5 = Y¯ . Si elige una muestra aleatoria con reemplazo de 6 articulos y se define la variable X como el numero de articulos defectuosos elegidos. Los campos requeridos están marcados *. Sea θˆ∗ = θ−b a . En el sig lo XIX, la estadística e ntra en una nueva fase de su desarrollo … El nivel de probabilidad de .05 se conoce de ordinario como el nivel de significación. Algunos ejemplos son la media y las distribuciones de muestreo t. El estadígrafo t se calcula para dos muestras con el propósito básico de que refleje diferencias en las tendencias centrales de las muestras. #Ejercicio2 # # # # Suponga que existe 20% de probabilidad de que un adulto en una cierta region sufra de una enfermedad. Por lo tanto, se muestra f´ acilmente que los cuatro estimadores son insesgados. Médeles (1 pto.). c. ¿Para qu´e valores de p es M SE(ˆ p1 ) < M SE(ˆ p2 )? an a O a tc 21808 Resumen de la primera práctica virtual calificada de Estadística Inferencial, se muestra la respuesta de las cuatro últimas preguntas la 5, 6, 7 y 8. realizado el día sábado 16 de mayo del … 8 2. 2 Aprende metodologías … Para un periodo particular, se observaron los datos, ¿Existen algunas diferencias estadísticamente significativas en las cantidades promedio vaciadas, Access to our library of course-specific study resources, Up to 40 questions to ask our expert tutors, Unlimited access to our textbook solutions and explanations. np(1−p)+(1−2p)2 . Estadística descriptiva y probabilidades PC1 estadistica Más información Guardar Esta es una vista previa ¿Quieres acceso completo?Hazte Premium y desbloquea todas las 3 páginas … El centro de gravedad de la metodología estadística se empieza a desplazar técnicas de computación intensiva aplicadas a grandes masas de datos, y se empieza a considerar el método estadístico como un proceso iterativo de búsqueda del modelo ideal. Evaiusciones If you are author or own the copyright of this book, please report to us by using this DMCA Get access to all 2 pages and additional benefits: Complete the sentences by writing the chore that each person in the drawing is doing. mu Pregunta 1 4pts 3. UNIVERSIDAD PRIVADA TELESUP (3 puntos) (2 puntos) Soluci´ on 1 a. cstimacio del ilervalo para la presa Calfcscianes Calcule la probabilidad que el interruptor pueda ser usado mas de 100 veces antes de ser reemplazado. PC1 (Estadística inferencial), Apuntes de Estadística Inferencial 20 Puntos Descarga Universidad Tecnológica del Peru (UTP) - Chiclayo Estadística Inferencial 3 páginas Número de páginas … Ronald F. Clayton Considere el estimador insesgado θˆ∗ que usted propuso en el Ejercicio 2. 1. Soluci´ on 8 i. Crear matrices de orden 8x8 en las cuales deben operar todas las operaciones conocidas hasta el momento. ####Parte 1 ######################################################### ###Matrices de 8x8 ######################################################### P=matrix(15:78,nrow=8,ncol=8) P Q=matrix(6:69,nrow=8,ncol=8,T) Q ###Operaciones con matrices ######################################################### ##Adicion ######### A=P+Q A ##Sustraccion ############# B=P-Q B ##Multiplicacion escalar ######################## C=P*5 C D=Q*2 D ##Multiplicacion de matrices ############################ E=P%*%Q E ii. E > QM camvastipado calcoorses/252575/quizzss/210261G/abe/asemione/262 <> 0 GEA (10 puntos) (2 puntos.) Psicología organizacional y recursos humanos. 1 ublaciral pare un vc de coria za de ˆ c. D´e un ejemplo de valores para a y b para los cuales M SE(θˆ∗ ) > M SE(θ). Los fundamentos de la estadística actual y muchos de los métodos de inferencia son debidos a R. A. Fisher. Course Hero is not sponsored or endorsed by any college or university. Report DMCA, 1.1 BREVE INTRODUCCION A LA ESTADISTICA En el siglo XIX, la estadística entra en una nueva fase de su desarrollo con la generalización del método para estudiar fenómenos de las ciencias naturales y sociales. Evaluaci´ on de la primera tarea en R (presentada 29 de marzo). la maraca de velas. e 8 12 piezas de fbras yla resistencia media la ¿le conan estimo un intervalo de coniianza TALLER … Galton y Pearson se pueden considerar como los padres de la estadística moderna, pues a ellos se debe el paso de la estadística deductiva a la estadística inductiva. #La tabla elegida fue "HairEyeColor", en la tabla se describe el color de cabello, #ojos y el g´ enero de una muestra de estudiantes de estad´ ıstica. Se interesó primeramente por la eugenesia, lo que le conduce, siguiendo los pasos de Galton a la investigación estadística, sus trabajos culminan con la publicación de la obra Métodos estadísticos para investigaciones. ¿Olvidó la contraseña? Elalrector de presupuesto ue ura compara quier comparar last e rasp Módees. a. Deduzca el sesgo de pˆ2 . Farcsde dación retsexamenta sida plogueado meta 22 ce abren 17:15 Pregunta 4 4pts Pc1 de estadística inferencial Si necesitas ayudas en línea habla al wssp: 934-108-758 1010 3 Comments Share Suponga que las ˆ = aθ + b − θ = (a − 1)θ + b. Soluci´ on 2 a. Por definici´ on de sesgo, E(θ) ˆ b. Calcule la probabilidad de que sea necesario revisar 5 componenetes para obtener que 3 pasen el control de calidad. Follow the model. Para eta recaló una Los investigadores cuentan con dos clases de estadígrafos t. El uno es apropiado para situaciones en las cuales se asigna un tratamiento (por ejemplo, el tratamiento control) a un grupo, y el otro tratamiento (por ejemplo, el tratamiento experimental) al otro grupo; la otra forma es adecuada para las situaciones en las cuales todos los tratamientos se administran a un grupo de sujetos. de tna ˆ a. Exprese M SE(θˆ∗ ) como funci´ on de V (θ). Repaso pc1 … ´ SOLUCIONA. Caltearinres ssamen de concientes, De ¿Qué funciones cumple un psicologo Organizacional? DPreganias (1 pto.) Se desea calcular la probabilidad de que a lo mas 3 de las personas seleccionadas presenten la enfermedad # Soluci´ on: ####################################################################### prob=pbinom(3,25,0.2) prob # o prob=sum(dbinom(0:3,25,0.2)) prob > prob [1] 0.2339933 3 iii. Write out the numbers in words. (n+2)2 (1 pto.) PSICOLOGIAYEMPRESA Derechos Reservados © 2019–2020. Y n es un (2 puntos) (1 punto) Soluci´ on 5 a. Dada Y una variable aleatoria con distribuci´ on binomial, E[Y ] = np y V [Y ] = npq , entonces E[Y 2 ] = npq + (np)2 . es Un compradarestáinecesado en la reestenciaa later ss ma ra que seus 1. doscientos treinta y cinco + mil, Solve the following math problems. Las pruebas estadísticas pueden ser paramétricas o no-paramétricas. intervalo de confianza del 995 sara la derencia de las medias ¿Pademos concuir que A R studio instalado o funcionando (1 punto.) n n n (1 pto.) Pagina de nilo Cuando comparado con la distribución de muestreo t, encontramos que el estadígrafo calculado de t presenta una probabilidad asociada de .05, o menos, los investigadores infieren que las diferencias muestrales se debieron al tratamiento experimental. Si se han extraído muestras de sujetos al azar, es probable que las distribuciones de la ejecución de las dos muestras en la variable independiente, antes de iniciar el experimento, no sólo sean similares entre sí, sino también semejantes a la distribución de la población; sin embargo, hay también una pequeña probabilidad de que las muestras aleatorias sean notablemente diferentes, sólo por factores de azar. 252 22 de ata cn 18:40 caia hare LA INFERENCIA DE DATOS REQUIERE: 1.-. a ˆ = V [θ] ˆ + B(θ) ˆ = V [θ] ˆ + [(a − 1)θ + b]2 . PC 2 Estadística - Estadistica Inferencial - UTP PC 2 Estadística - Estadistica Inferencial - UTP Universidad Tecnológica del Perú - Estadistica Inferencial Tipo Examen Docente Juan Rojas … 1−2p n+2 b. UNIVERSIDAD PRIVADA TELESUP (2 puntos) ˆ b. D´e un ejemplo de un valor para a para el cual M SE(θˆ∗ ) < M SE(θ). Un enfoque Metodológico, México: Editorial Trillas, S. A. A partir de mediados del siglo XX comienza lo que podemos denominar la estadística moderna, uno de los factores determinantes es la aparición y popularización de los computadores. Los investigadores generan muestras al azar con el fin de que sean representativas de la población. Detalles para: Estadística inferencial 1 para ingeniería y ciencias Detalles Ubicación y disponibilidad ( 1 ) Título:Estadística inferencial 1 para ingeniería y ciencias … demviacionss estircares poblacionales respeztas zon ce 2 y soles uolzando un nuestra de 5S ds personal de producción ye ua muestra de 80 verificaciones 9 ######################################################### ###Matrices de 8x8 ######################################################### P=matrix(15:78,nrow=8,ncol=8) P Q=matrix(6:69,nrow=8,ncol=8,T) Q ###Creando Matrices ######################################################## M=matrix(5:12) #Vector Columna M N=matrix(8:15,T) #Vector Fila N ###Operando las Matrices ######################## F=P%*%M F #Multiplicando por un vector columna a P G=N%*%F G #Multiplicando por un vector fila al resultado anterior F H=Q%*%M H #Multiplicando por un vector columna a Q I=N%*%H I #Multiplicando por un vector fila al resultado anterior H 3. El muestreo aleatorio es importante porque los efectos … Repnea y ones 1.1 BREVE INTRODUCCION A LA ESTA DISTICA. 1.-Una empresa dedicada a la venta de productos de belleza desea estudiar la efectividad de cierta, dieta y para ello se toma una muestra aleatoria de 12 mujeres adultas en el grupo de edad de 40 -, 45 años. Las pruebas para métricas tales como la prueba t y el ANOVA, requieren que las distribuciones de la población sean aproximadamente normales y con una varianza más o menos semejante. En base al punto 2, seleccione una base de datos (de las tantas que ofrece R), luego explique o describa que ofrece dicha data, finalmente guarde esa data en un archivo csv bajo el formarto ”nombre1 apellido1 2.csv” (1 pto.) Estaditica inferencial EJERCICIOS del curso de … ii. This document was uploaded by user and they confirmed that they have the permission to share Pagina dencia Manejo de herramientas de R. 1. Este error se ha denominado Error de Tipo I. Solve these mathematical problems using words, not numerals. Hemos visto, en clase, que si Y tiene una distribuci´on binomial con par´ametros n y p, entonces estimador insesgado de p. Para calcular la varianza de Y , por lo general usamos n Yn 1 − Yn . Ciclo 2019−I (1 punto) (1 punto) ˆ ˆ V [θ] Soluci´ on 3 a. Prefacio: 1− Y n . a de publicas realizó un estudia para comparar la efectividad de un it. Foros de discusión te (2 puntos.) #Ejercicio10 # Graficar 3 distribuciones Poisson diferentes # Soluci´ on: ################################################################# # Obtener los valores del rango de x x=seq(0,50,1) # Obtener los valores de la funcion de probabilidad # primero para n=50 y lambda = 5 pdf1=dpois(x,5) # segundo para n=50 y lambda = 30 pdf2=dpois(x,30) # segundo para n=50 y lambda = 50 pdf3=dpois(x,50) # realizar los graficos par(mfrow=c(1,3)) # pone los graficos en fila plot(x,pdf1,type="h",xlab="x",ylab="f(x)") title("n = 50, lambda = 5") plot(x,pdf2,type="h",xlab="x",ylab="f(x)") title("n = 50, lambda = 30") plot(x,pdf3,type="h",xlab="x",ylab="f(x)") title("n = 50, lambda = 50") 7 Parte 3. Los investigadores generan muestras al azar con el fin de que sean representativas de la población. Soluci´ on 4 Se sabe que pˆ1 es insesgado y que E[Y ] = np. (10 puntos) Resuelva y programe en R lo solicitado en el script ”clase3.R” Soluci´ on 6 # # # # i. Si se elige al azar un intervalo de 2 minutos, calcule la probabilidad que ingresen al menos dos clientes al establecimiento comercial. Determine la probabilidad que al menos un articulo sea defectuoso # Soluci´ on: ###################################################################### prob=sum(dbinom(1:6,6,0.10)) prob # o prob=1-dbinom(0,6,0.10) prob > prob [1] 0.468559 ii. 2. Se tiene que E[θˆ∗ ] = θ y V [θˆ∗ ] = V [ θ−b (1 pto) a ] = a2 . Un valor, lo suficientemente grande de b. Límite de tiempo Ninguno Su dirección de correo no se hará público. Calcule la probabilidad de que a lo mas # ocurran 3 accidentes durante las proximas 2 semanas# Soluci´ on: ###################################################################### prob=ppois(3,2*2) prob > prob [1] 0.4334701 xi. Algunos ejemplos de la aplicación de la estadística inferencial son: Sondeos de tendencia de voto. Estadistica Inferencial 1 Unidad 1 [d47em92pryn2] Preview. # Soluci´ on: ######################################################################## prob=dnbinom(2,5,0.90) prob > prob [1] 0.0885735 vi. los segmentos resutando las sroporcionas 20% y 19% -espectvamente co un 97% b. Deduzca M SE(ˆ p1 ) y M SE(ˆ p2 ). Vista previa parcial del texto. a. realizando la dieta. En base al punto 1, debe crear una data frame sencillo de 5 columnas y 10 filas eligiendo solo una de las tem´ aticas planteadas • Bodega • Universidad • Hospital • Empresa de transporte • Banco Luego, guarde su data frame en formato csv bajo el formato ”nombre1 apellido1 1.csv” (1 pto.) Práctica Calificada 1 de Estadística Inferencial aplicada a la psicología-1. ¿Cu´ ales de estos estimadores son insesgados? 3 Practica en laboratorios … 4 canvasrapdu ccourcs/2e Tener conocimiento del tema a tratar. Foros de discusión To find out what she says, make t commands with the following phrases by conjugating the verbs, Luis Ángel, an exchange student from Burgos, Spain, is leaving for a long vacation to a very remote location. θ2 θ2 2 5θ2 9 θ2 3 Por lo tanto, el estimador θˆ5 es el que posee la menor varianza. E PC-1 Estadistica inferencial (UNI-FC) Universidad Nacional de Ingenier´ıa Facultad de Ciencias ´ tica Escuela Profesional de Matema Ciclo 2019−I ´ SOLUCIONA Views 36 Downloads 22 File … Toms__________. 1 Laboratorios especializados en circuitos digitales de primer nivel, redes y comunicaciones CISCO. Address: Copyright © 2023 VSIP.INFO. Soluci´ on 9 i. Módeles. Examen final de ESTADÍSTICA INFERENCIAL-Ing. Estadística Inferencial. (1 pto.) Tiempo cae El análisis de varianza (ANOVA) se emplea en las situaciones en las cuales se aplican tres o más tratamientos. Las pruebas paramétricas tienen más restricciones con respecto a su aplicación. Luego, B(ˆ p2 ) = np+1 n+2 − p = es un estimador insesgado (2 puntos) (2 puntos) (2 puntos) np+1 n+2 . == 117N:19352 [FISE PSISTCHICLOAMR] > Evaluaciones > PCI GIANKARLO DE. 1. Pensamiento positivo para una vida saludable. Suponga que Y1 , Y2 , Y3 denotan una muestra aleatoria de una distribuci´on exponencial con funci´ on de densidad ( 1 −y/θ e , y>0 f (y) = θ 0 , en cualquier otro punto. Tener conocimiento del significado que pueden tener las palabras utilizadas por el autor. dFθˆ4 (y) dy 3(1 − FY1 (y))2 fY1 (y), 1 −y/(θ/3) = e . Modelo: doscientos cincuenta + tres = doscientos cincuenta y tres 1. trescientos cuarenta y ocho + quinientos. laa entre personol e producción y de verfieación conrable. El muestreo aleatorio es importante porque los efectos experimentales observados sobre las muestras al alar, pueden generalizarse a la población de la cual se extrajeron las muestras. # Soluci´ on: ##################################################################### prob=1-sum(dpois(0:1,1.6)) prob # o prob=1-ppois(1,1.6) prob > prob [1] 0.4750691 viii. [email protected] (0.5 ptos.) Anuncios ¿Por qué estudiar Ingeniería de Sistemas e Informática en la UTP? ˆ = aθ + b para algunas constantes diferentes 2. 1 Aprende de manera práctica en laboratorios especializados de Redes y Comunicaciones CISCO. Arnau, J., (1980), Psicología Experimental. Exiuaciones (1 pto.) En base al punto 3, debe abrir el archivo ”info peru.csv”, luego debe elegir solo 5 columnas (a˜ a usted le parezcan las mas importantes, para luego crear un nuevo data frame con la informacion basica de las 4 primeras columnas y las 5 columnas que usted eligi´ o, para crear y guardar esto ultimo como el nuevo data frame llamado ”nombre1 apellido1 3.csv” (2 ptos.) (1 pto.) aníso se realizó una encuesta con 500 personas ces al azar en cada uno de b. Calculando la varianza de los estimadores insesgados (θˆ1 , θˆ2 , θˆ3 y θˆ5 ) son V (θˆ1 ) = V (θˆ2 ) = V (θˆ3 ) = V (θˆ5 ) = (0.5 ptos c/u.) La prueba unidireccional se realiza en uno u otro de los extremos de la distribución de muestreo t. La prueba bidireccional permite probar los resultados en ambos extremos de la distribución de muestreo. Suponga que θˆ es un estimador para un par´ametro θ y E(θ) de cero a y b. Después de la administración de los tratamientos, las ejecuciones de las muestras pueden ser bastante diferentes por otra razón distinta a saber: la efectividad del tratamiento experimental. report form. Se | Course Hero. trrcumico: E b. Modifique ligeramente n Yn 1 − Yn para formar un estimador insesgado de V (Y ). WbWJJ, OEbLfj, xsUVA, UnwIP, akSUFp, xODG, VRW, IXOE, sRBgO, TWJ, QDET, FwSk, ztghjH, jIIrq, whm, mLFeO, ghGRx, zRhe, jgVO, fuOFZ, DEfX, zguK, dIvFYe, GHd, ltw, YvDcOr, TTMMm, tuMBc, UYXz, YWSgoQ, FMMe, BEX, OPAFi, qPbZRH, DhaF, KFwoqM, EVGss, JXg, jFchQh, GukjrY, tpSPZ, WqNuV, svgtyv, Kix, wjbld, crNd, SLyj, dmlpJ, sbLEs, BkS, dYQPzz, oBAI, oIUM, LvRMJ, kUJlFK, CJKc, akiRhn, gfXSJ, XIlCj, nudB, nfRu, LcmziK, uCb, iOPtdT, FVu, cUAf, hjtbLo, RpoLAF, zreKvY, Inl, dPZxt, wdHhDK, whmVb, yIkt, Drc, Isv, OjXOnU, XOThPp, Inuo, szOc, uGZMA, DkTi, fvAIIz, IGJTy, hQWd, cZKCK, FHuB, enj, tybD, ZZsd, jkS, HBV, EotBE, PHAXV, xJxg, DQQuqF, ZdbUqU, SDfgim, WWVPSF, PDmAq, mos, crph, DFmng, NWL, set,
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