


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: MATEMATICAS empresariales, Profesor: Julia (Matematicas), Carrera: Economía, Universidad: UGR
Tipo: Apuntes
1 / 4
Esta página no es visible en la vista previa
¡No te pierdas las partes importantes!



que asisten al consultorio no se encuentra distribuido en forma equitativa.
proceden de una distribución P(0,9).
Nº erratas por página Nº páginas 0 832 1 203 2 383 3 525 4 532 5 408 6 273 7 139 8 45 9 27 10 10 11 ó más 11 Contrastar a nivel 0. 05 si el número de erratas por página sigue una distribución de Poisson con parámetro 3.
el número de erratas por página sigue una distribución de Poisson con parámetro 3.
requieren la mencionada información se distribuye según una ley de Poisson.
Contraste la hipótesis de que el número de accidentes por día sigue una distribución de Poisson, utilizando un nivel de significación del 1%.
número de accidentes por día sigue una distribución de Poisson. (Obsérvese que se
Poisson estimado)
de Lilliefors es D =0,258. (^) D exp (^) 0,1793 (^) D 0, 258 luego no existen motivos para rechazar la hipótesis nula.
la hipótesis nula de que las dos muestras se han obtenido de la misma población.