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estadistica 2, Ejercicios de Estadística Empresarial

Asignatura: Estadistica empresarial II, Profesor: 2º ade, Carrera: Administración y dirección de empresas, Universidad: URJC

Tipo: Ejercicios

2017/2018

Subido el 07/05/2018

alejandraacf
alejandraacf 🇪🇸

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UNED. ELCHE. www.innova.uned.es/webpages/Ilde/Web/index.htm
TUTORÍA DE ESTADÍSTICA EMPRESARIAL (Código: 65022076) (2º GRADO A.D.E.) [email protected]
Septiembre 2016.
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SEPTIEMBRE 2016
PRIMERA PARTE: CUESTIONES TEÓRICO-CONCEPTUALES
Respuesta.-
Si X es una variable aleatoria con media y desviación típica , se llama variable
tipificada a Y =
X
. Se dice entonces que hemos aplicado a la variable X un cambio de
origen y de escala de forma que E(Y) = 0 y DT(Y) = 1
Respuesta.-
Sea X una variable aleatoria cuya distribución depende de un parámetro . Sea
{X1, X2, ..., Xn} una muestra aleatoria simple y representemos por
L(x1, x2, ...,xn, ) la función de probabilidad (si X es discreta) o de densidad (si X es continua)
de la muestra, a la que llamaremos función de verosimilitud El método de la máxima
verosimilitud consiste en elegir como estimador de el valor * que maximiza
L(x1, x2, ...,xn, ) y al que denominaremos estimador de máxima verosimilitud del parámetro .
Respuesta.-
En un contraste, se llama nivel de significación el tamaño de la región crítica o de
rechazo, es decir, el valor máximo de P(rechazar H0/H0 es cierta)
Respuesta.-
Supongamos dos muestras de dos poblaciones independientes con distribuciones F(x) y
F(y). El contraste de la mediana nos llevará a aceptar que las distribuciones son iguales
siempre y cuando las medianas sean iguales. Es básicamente un contraste de igualdad de las
medianas de dos poblaciones independientes.
PROBLEMAS
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UNED. ELCHE. www.innova.uned.es/webpages/Ilde/Web/index.htm TUTORÍA DE ESTADÍSTICA EMPRESARIAL (Código: 65022076) (2º GRADO A.D.E.) [email protected]

  • 1 / 2 –^ Septiembre 2016.

SEPTIEMBRE 2016

PRIMERA PARTE: CUESTIONES TEÓRICO-CONCEPTUALES

Respuesta.- Si X es una variable aleatoria con media  y desviación típica , se llama variable

tipificada a Y = 

X

. Se dice entonces que hemos aplicado a la variable X un cambio de

origen y de escala de forma que E(Y) = 0 y DT(Y) = 1

Respuesta.- Sea X una variable aleatoria cuya distribución depende de un parámetro . Sea {X 1 , X 2 , ..., Xn} una muestra aleatoria simple y representemos por L(x 1 , x 2 , ...,xn, ) la función de probabilidad (si X es discreta) o de densidad (si X es continua) de la muestra, a la que llamaremos función de verosimilitud El método de la máxima verosimilitud consiste en elegir como estimador de  el valor *^ que maximiza L(x 1 , x 2 , ...,xn, ) y al que denominaremos estimador de máxima verosimilitud del parámetro .

Respuesta.- En un contraste, se llama nivel de significación el tamaño  de la región crítica o de rechazo, es decir, el valor máximo de P(rechazar H 0 /H 0 es cierta)

Respuesta.- Supongamos dos muestras de dos poblaciones independientes con distribuciones F(x) y F(y). El contraste de la mediana nos llevará a aceptar que las distribuciones son iguales siempre y cuando las medianas sean iguales. Es básicamente un contraste de igualdad de las medianas de dos poblaciones independientes.

PROBLEMAS

UNED. ELCHE. www.innova.uned.es/webpages/Ilde/Web/index.htm TUTORÍA DE ESTADÍSTICA EMPRESARIAL (Código: 65022076) (2º GRADO A.D.E.) [email protected]

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Solución.-

a) El número M de intentos de robo mensuales es una variable aleatoria de Poisson con  = 2. Obtenemos de las tablas que P[M =0] = 0,1353. b) El número T de intentos de robo por trimestre será una variable de Poisson con  = 6, luego P[T > 7] = 1  P[T ≤ 7] = (tablas) = 1  0,7440 = 0,256. c) El número B de intentos de robo en 2 años será una variable de Poisson con  = 48,

que es aproximadamente normal N  48 , 48   N(48; 6,9282), luego P[B < 20] =

=(tipificando) =  

P Z  P[Z < 4,04]  0

d) El número de intentos de robo ocurren de manera independiente, a lo largo de un periodo de tiempo, de ahí que se trate de una distribución de Poisson. En el apartado c, al ser  > 10, hemos aproximado la variable de Poisson por una normal.

Solución.- El tamaño muestral para estimar la media  de una población normal con  conocida es

n = 2

2 2 (^2) L

4 z

De las tablas obtenemos que P[1,96 < Z < 1,96] = 0,95, luego z 1 , 96 2

(^)  . Además

 = 100 y L = 2·50 = 100 Sustituyendo se obtiene que n = 15,3664, por lo que tomaremos n = 16.