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Resolución de ejercicios de estadística, Ejercicios de Estadística

La resolución de ejercicios de estadística, incluyendo temas como variable aleatoria continua, variable aleatoria discreta y probabilidades. Se detallan los pasos para verificar que una función de densidad de probabilidad es válida, calcular la media, varianza y otras medidas estadísticas, así como resolver problemas de probabilidad. El documento está estructurado en tres secciones principales: variable aleatoria continua, variable aleatoria discreta y probabilidades. Cada sección incluye ejercicios resueltos con explicaciones paso a paso, lo que lo convierte en un recurso valioso para estudiantes de estadística que buscan mejorar su comprensión y habilidades en la resolución de problemas de este tipo.

Tipo: Ejercicios

2022/2023

Subido el 02/06/2024

alexis-taboada
alexis-taboada 🇵🇪

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TEMA DEL TRABAJO:
Resolución de ejercicios de las asesorías de: Variable aleatoria continua, variable
aleatoria discreta, probabilidades.
ASIGNATURA:
Estadística 1.
DOCENTE:
Randy Joel Fernández Palomino.
INTEGRANTES:
Alexis Joseph Taboada Suarez
Héctor del Piero Palomino Valdiviezo
Mario David Jiménez Cisneros
CICLO:
3
SECCIÓN:
“A”
PIURA, 31 DE MAYO DEL 2024
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¡Descarga Resolución de ejercicios de estadística y más Ejercicios en PDF de Estadística solo en Docsity!

TEMA DEL TRABAJO:

Resolución de ejercicios de las asesorías de: Variable aleatoria continua, variable

aleatoria discreta, probabilidades.

ASIGNATURA:

Estadística 1.

DOCENTE:

Randy Joel Fernández Palomino.

INTEGRANTES:

Alexis Joseph Taboada Suarez

Héctor del Piero Palomino Valdiviezo

Mario David Jiménez Cisneros

CICLO:

SECCIÓN:

“A”

PIURA, 31 DE MAYO DEL 2024

I. VARIABLE ALEATORIA CONTINUA

a)Verifique que, en efecto, es una función de densidad de probabilidad.

Integración a uno: La integral de la función sobre el espacio brindado debe ser igual a

2 cos( 2 𝑥) = 1

𝜋

4

0

b) Calcule la media μ y la varianza 𝜎2.

Para calcular la Media/Esperanza multiplico por la variable “x” la función y realizo la

integral según el dominio dado.

La varianza la calculo usando esta formula: Proporciona una medida cuantitativa de la

dispersión de sus valores en torno a la media.

2

( 2 cos( 2 𝑥)) − (−

1

2

𝜋

4

2

𝜋/ 4

0

Varianza es de 0.0353981633974483.

c)Obtenga la función de la distribución acumulada:Para hallar la Función de

distrubución acumulada realizo un cambio de variable de “x” y en este caso use “w” y

realizo la integral=sen(2x)

a)Hallar la fdp: Derivo la función inicial,en este caso la derivada de un numero como 0 y

1 seran =0 asi que la unica que derivo es la de senx.

Quedaria expresado asi:

Antes que todo verifico que es una función de densidad de probabilidad.

𝑥

2

2

0

a)Media: Para calcularla multiplico por la variable “x” la función y realizo la integral

según el dominio dado, la media es : 4/3.

b)Variaza y desviación estandar:

La varianza(Vx) la calculo mediante la formula mencionada anteriormente y la

desviación estandar es la √

2

𝑥

2

2

0

4

3

2

2

9

𝐷𝑒𝑠𝑣𝑖𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 = √𝑉𝑥 =

La varianza es 2/9 y la desviación estandar es de √

c)Moda: Es el dato que ocurre con mayor frecuencia, en este caso la moda no me sale

un valor numerico derivando asi que verifcaremos en el grafico, moda sería 2.

d)Mediana: El dato que raparte la data en 2 proporciones iguales en este caso es 1.4142.

1°Hallamos la fda=∫

𝑥

2

𝑥

2

4

2°Igualamos fda=1/

𝑥

2

4

1

2

3° Obtenemos los valores de 𝑋 1 =

2

4°Mediana=√ 2 =

c) Calcule la media, la mediana y la moda:Las 3 medidades estadisticas las halle

utilizando los conceptos mencionados anteriormente: media=1,mediana=1,moda=1.

Media: 1 ∫

2

1

1

0

Mediana: 1 ∫ 𝑥 =

𝑥

2

2

2

1

2

Moda: 1 𝑀𝑜𝑑𝑎

.

′′

d)Varianza: La varianza=1/6 indica cómo se dispersan los valores del tiempo de

televisión alrededor de la media. Una varianza de 1/6 sugiere que, en promedio, los

tiempos de televisión están dispersos alrededor de la media.

Varianza= ∫

2

2

2

1

6

2

1

1

0

II.VARIABLE ALETORIA DISCRETA

a) Distribución de probabilidad de X

𝑖

í

b) Media y Varianza

𝑥

[

]

𝐸[𝑋

2

] = 0

2

2

𝑉𝑎𝑟[𝑋] = 𝐸[𝑋

2

] − (𝑢

𝑥

2

2

La media refleja que al lanzar una moneda se espera obtener 0.5 aguilas y que si lo

hacemos muchas veces el numero de veces que salga aguilas y el numero de veces que

no salga aguila deben ser similares

La varianza la podemos interpretar que los resultados obtenidos al lanzar la moneda

varian 0.25 en relacion a la media de 0.

a) Media, varianza y desviacion estandar

𝑥

[

]

1

  1. 9

𝑃(𝑋 ≥ 2 ) = 1 − [ 0. 4066 + 0. 3659 ] = 0. 2275

III.PROBABILIDADES :

Ω: Grupo de alumnos de la universidad que hablan ingles o francés

A: alumnos que hablan ingles

B: Alumnos que hablan frances

n(Ω)=

P(A/B) =P(A y B)/P(A) =4/18=0.

n (Ω)=

a) A=número impar={1,3,5,7,9,11}

n(A)=

P(A)=6/

b) B=divisible entre 3={3,6,9}

n(B)=

P(B)=3/

C) impar o divisible entre 3={1,3,5,6,7,9,11}

n(C)=

P(c)=7/

d) primo {2,3,5,7,11}

N(D)=

P(D)=5/

Ω=cartas de una baraja N(Ω)=

a) Como es una baraja hay 13 cartas de corazones la probabilidad será la siguien

P(A)=13/52=1/

b) En la baraja solo hay 4 cartas de as

P(B)=4/52=1/

c)Un corazón o un as

P(AUB)=P(A)+P(B)-P(A∩B)

N((Ω)=

a) (3,3)(1,5)(5,1)(2,4)(4,2) N(a)=

P(A)=5/