Prepara tus exámenes y mejora tus resultados gracias a la gran cantidad de recursos disponibles en Docsity
Gana puntos ayudando a otros estudiantes o consíguelos activando un Plan Premium
Prepara tus exámenes
Prepara tus exámenes y mejora tus resultados gracias a la gran cantidad de recursos disponibles en Docsity
Prepara tus exámenes con los documentos que comparten otros estudiantes como tú en Docsity
Encuentra los documentos específicos para los exámenes de tu universidad
Estudia con lecciones y exámenes resueltos basados en los programas académicos de las mejores universidades
Responde a preguntas de exámenes reales y pon a prueba tu preparación
Consigue puntos base para descargar
Gana puntos ayudando a otros estudiantes o consíguelos activando un Plan Premium
Comunidad
Pide ayuda a la comunidad y resuelve tus dudas de estudio
Ebooks gratuitos
Descarga nuestras guías gratuitas sobre técnicas de estudio, métodos para controlar la ansiedad y consejos para la tesis preparadas por los tutores de Docsity
Asignatura: Estadística II, Profesor: , Carrera: Economia, Universidad: UAB
Tipo: Apuntes
1 / 6
Esta página no es visible en la vista previa
¡No te pierdas las partes importantes!
Grau d'Administració i Direcció d'Empreses Grau de Comptabilitat i Finances Grau d'Economia Grau d'Empresa i Tecnologia
Professors:
Anabel Blasco Mireia Diaz Néstor García María del Mar Gómez Dolors Márquez
a) μˆ =
x 1 + x 2 + x 3 + x 4 4
b) μˆ =
x 1 − x 2 + x 3 − x 4 4 c) μˆ =
x 1 + x 2 + x 3 + x 4 + x 5 + x 6 3 d) μˆ =
x 1 − x 2 + x 3 + x 4 − x 5 − x 6 4 e) μˆ =
x 1 − x 2 + x 3 3
f) μˆ =
x 1 + x 2 + x 3 3 g) μˆ = x 1 + x 2 + · · · + xn n − 1
h) μˆ = x 1 + x 2 + · · · + xn n + 1 i) μˆ =
x 1 − x 2 + x 3 − x 4 + · · · + xn n
j) μˆ =
x 1 + 2x 2 + 3x 3 + · · · + nxn n(n + 1)
f (x) = θe−θx, x ≥ 0 , θ > 0 Calcular el biaix dels següents estimadors:
a) ˆθ =
2 x 1 + 4x 2 3
b) θˆ =
4 x 1 + 5x 2 3 c) θˆ =
x 1 + 3x 2 4
d) θˆ =
x 1 + x 2 + · · · + xn n Indicació: E[X] = (^1) θ
a) μˆ 1 =
x 1 + 2x 2 + x 3 2 b) μˆ 2 =
x 1 + x 2 − x 3 + x 4 + x 5 + x 6 2 c) ˆμ 1 =
x 1 + x 2 + x 3 3
d) μˆ 2 =
x 1 − x 2 + x 3 + x 4 2
a) μˆ = x 1 + x 2 − x 3 n
b) μˆ = x 1 + nxn n c) μˆ =
x 1 + x 2 + · · · + xn n − 1
d) μˆ =
x 1 + x 2 + · · · + xn n + 1
el seu gruix obtenint:
Suposant les dades Normals, quin paràmetre poblacional cal fer servir per mesurar la varia- bilitat?. Quina estimació es pot proposar per aquest paràmetre?
Un fabricant a rma que el percentatge d'articles defectuosos en un lot és inferior al 1%. El departament de control de qualitat agafa una mostra de mida 350 del lot i troba 3 articles defectuosos. Quina s l'estimació per a la proporció d'articles defectuosos del lot?
Es desitja estudiar la volatilitat que tenen les accions d'una certa companyia que opera en borsa. Per a fer aquest estudi es disposa de la següent llista on consta el rendiment de les accions al llarg de dues setmanes.
01 , − 0. 02 , − 0. 08 , 0. 12 , 0. 04 , − 0. 1 , 0. 06 , 0. 01 , − 0. 01 , − 0. 01
Quina estimació es pot oferir d'aquesta volatilitat?
10 , 5 11 9 , 5 12 10 11 , 5 13 9 8 , 5
Suposant que la mostra es va obtenir d'una població normal, troba els intervals de con ança del salari mig per hora amb α = 0,05 i α = 0,
(a) si es coneix σ^2 = 1.5. (b) si es desconeix σ^2.
12 , 6 11 , 9 12 , 3 12 , 8 11 , 8 11 , 7 12 , 4 12 , 1 12 , 3 12 12 , 5 12 , 9 Suposant que el gruix segueix una distribució normal, troba l'interval de con ança al 95% del paràmetre que trobis convenient per mesurar la variació en el gruix.
f (x) = λe−λx, x ≥ 0 on λ és el paràmetre desconegut. ({1.4, 2, 4.6, 3})
f (x) = λe−λx, x ≥ 0 , λ > 0 on λ és el paràmetre desconegut. ({2, 5, 4.4, 3, 1.9, 2}) (b) X v.a. amb funció de densitat f (x) = θxθ−^1 , 0 < x < 1 , θ > 0 on θ és el paràmetre desconegut. ({0.9, 0.6, 0.8, 0.75, 0.3, 0.8, 0.8}) (c) X v.a. amb funció de densitat f (x) = θ(1 − x)θ−^1 , 0 < x < 1 , θ > 0 on θ és el paràmetre desconegut. ({0.9, 0.6, 0.8, 0.75, 0.3, 0.8, 0.8})
