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Pontificia Universidad Católica de Chile Escuela de Administración II Semestre 2002 Ayudantía N°1 Inferencia Estadística EAS201 Profesores: Rafael Aguila Ayudantes: Pamela Miller – Bernardo Quiroga Osvaldo Ferreiro Javiera Estay – Miguel Reyes Alejandro Trapp Soledad Undurraga – Bárbara Rocha Introducción: - Definición de Función de Verosimilitud. - Definición de EMV - Definición de Ecuación de Verosimilitud - Propiedad de Invarianza. 1. Explique las diferencias entre los siguientes términos: Estimador, estimación y parámetro. 2. Se requiere estimar el número total de palabras en un libro de 264 páginas, usando una muestra aleatoria simple de n páginas. ¿Cuál es el universo?, ¿Cuál es la población?, Defina el parámetro de interés. 3. Sea nYY ,.....,1 una muestra aleatoria simple de una v.a. con una distribución Poisson de parámetro . Encuentre el EMV de . 4. Obtener el Estimador de máxima verosimilitud para en la distribución Bernoulli. 5. Obtener el Estimador de máxima verosimilitud para y 2 en la distribución Normal. 6. Un nuevo tipo de tubos eléctricos tiene una duración la cual se puede considerar como una variable aleatoria continua Y con función densidad de probabilidad de la forma: 0; 6 4 3 ye y yf y Obtenga el Estimador Máximo Verosímil ̂ del parámetro . 7. Obtener el Estimador de máxima verosimilitud para y en la distribución Exponencial. 8. La sección de Control de Calidad de una empresa, seleccionó al azar de una bodega de productos terminados, una muestra de 50 cajas, cada una de las cuales contienen 3 artículos, encontrándose los siguientes resultados. Nº artículos fallados 0 1 2 3 Nº de cajas 37 10 1 2 (a) Obtenga el estimador de máxima verosimilitud para la probabilidad de que un artículo seleccionado al azar no este fallado, dé el valor de la estimación correspondiente. (b) Encuentre el EMV de la probabilidad que una caja contenga al menos dos artículos defectuosos en su interior.
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