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Asignatura: Elementos de Probabilidad y Estadística, Profesor: Jorge Navarro, Carrera: Matemáticas, Universidad: UMU
Tipo: Exámenes
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Demostración de la fórmula que da el número de combinaciones de orden n de m elementos. (1 punto)
Demostrar que toda sucesión de conjuntos monótona creciente es convergente y calcular su límite. (1 punto)
Enunciar y demostrar las desigualdades de Markov y Tchebychev para variables aleatorias continuas. (1 punto)
Definir el modelo geométrico, deducir su función puntual de probabilidad y calcular su función de distribución. (1 punto)
Se tienen tres urnas que contienen respectivamente 1 bola blanca y 1 negra (U 1 ), 2 blancas y 1 negra (U 2 ) y 3 blancas y 1 negra (U 3 ). Si se extrae una bola de una urna elegida al azar, calcular: 5.1) La probabilidad de que sea blanca. 5.2) La probabilidad de que provenga de la urna 1 sabiendo que es blanca. 5.3) La probabilidad de que sea blanca o provenga de la urna 1. 5.4) Son independientes los sucesos ‘la bola es blanca’ y ‘la bola proviene de la primera urna’ (razona la respuesta). (1 punto)
Si la variable aleatoria X tiene función de densidad
f (x) =
x, para 0 < x ≤ 1 2 − x, para 1 < x < 2
(cero en otro caso), calcular: 6.1) La función de distribución. 6.2) La media. 6.3) El tercer cuartil. ¿Es único? (razona la respuesta). 6.4) La función de densidad de la variable Y = X^2. (2 puntos)
En un juego se lanza un dado ganándose 4 euros si sale un 6 y perdiendo 1 euro en caso contrario. Si la v.a. X representa las ganancias (o perdidas) tras jugar 10 partidas, calcular: 7.1) La probabilidad de ganar dinero Pr(X > 0). 7.2) Calcular las ganancias esperadas E(X). ¿Conviene jugar? (razona la respuesta). (1 punto)
Si lanzamos una moneda 100 veces y X representa el número de caras, se pide: 8.1) Calcular Pr(45 < X < 52). 8.2) Calcular el valor de ε > 0 tal que Pr(50 − ε < X < 50 + ε) = 0. 9. Nota: No usar corrección de continuidad. (1 punto)
Calcular la función generatriz de momentos del modelo gamma y usarla para calcular su media. (1 punto)
Ver apuntes, pág. 6.
Ver apuntes, pág. 43.
Ver apuntes, pág. 117-118.
Ver apuntes, pág. 155-156.
Se tienen tres urnas que contienen respectivamente 1 bola blanca y 1 negra (U 1 ), 2 blancas y 1 negra (U 2 ) y 3 blancas y 1 negra (U 3 ). Si se extrae una bola de una urna elegida al azar, calcular: 5.1) La probabilidad de que la bola sea blanca es:
Pr(B) =^1 3
5.2) La probabilidad de que provenga de la urna 1 sabiendo que es blanca vale
Pr(U 1 |B) =
Pr(U 1 ) Pr(B|U 1 ) Pr(B) =
5.3) La probabilidad de que sea blanca o provenga de la urna 1 es
Pr(B ∪ U 1 ) = Pr(B) + Pr(U 1 ) − Pr(B ∩ U 1 )
donde Pr(B ∩ U 1 ) = Pr(U 1 ) Pr(B|U 1 ) = (1/3)(1/2) = 1/ 6 ∼= 0. 16666
por lo que
Pr(B ∪ U 1 ) =
5.4) Son independientes los sucesos ‘la bola es blanca’ y ‘la bola proviene de la primera urna’ (razona la respuesta). No lo son ya que
Pr(B ∩ U 1 ) =
6 6 = Pr(B) Pr(U^1 ) =
f (x) =
x, para 0 ≤ 1 2 − x, para 1 < x < 2
(cero en otro caso), calcular: 6.1) La función de distribución vale F (x) = 0 para x < 0 ,
F (x) =
∫ (^) x
0
zdz = x^2 / 2 ,
para 0 ≤ x ≤ 1
F (x) =
0
zdz +
∫ (^) x
1
(2 − z)dz =
2 + 2x^ −^
x^2 2 −^ 2 +
2 = 2x^ −^1 −^
x^2 2 ,
para 1 < x ≤ 2 y F (x) = 1 para x > 2.
donde usando la Tabla 5 del formulario obtenemos
Pr(Y < 52) = Pr(Z <
y
Pr(Y < 45) = Pr(Z < 45 −^50 5
) = Pr(Z < −1) = Pr(Z > 1) = 1 − G(1) = 1 − 0. 8413447.
Por lo tanto Pr(45 < X < 52) ∼= 0.6554217 + 0. 8413447 − 1 = 0. 4967664. 8.2) Usando la aproximación del apartado anterior debemos calcular el valor de ε > 0 tal que
Pr(50 − ε < Y < 50 + ε) = 0. 9 ,
donde
Pr(50 − ε < Y < 50 + ε) = Pr(−ε/ 5 < Z < ε/5) = G(ε/5) − [1 − G(ε/5)] = 2G(ε/5) − 1
por lo que G(ε/5) = 1. 9 /2 = 0. 95 lo que usando la Tabla 6 del formulario obtenemos ε/ 5 ∼=
m(t) = E(etX^ ) =
0
etx^
ba Γ(a) x
a− (^1) e−bxdx,
donde (^) ∫ (^) ∞
0
xa−^1 e−bxdx =
Γ(a) ba
ya que f es una densidad para todo a, b > 0. Por lo tanto
m(t) = b
a Γ(a)
0
xa−^1 e−(b−t)xdx = b
a Γ(a)
Γ(a) (b − t)a^
= b
a (b − t)a
para b > t. Para calcular su media usaremos que μ = m′(0) y haremos
m′(t) = baa(b − t)−a−^1
y m′(0) = baab−a−^1 = a/b.