Probabilidad y Estadística Examen Parcial
Enviado por mondoro • 1 de Noviembre de 2018 • 3.455 Palabras (14 Páginas) • 514 Visitas
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- Un conjunto de eventos a = {A1,…, An} son mutuamente independientes si para cualquier subconjunto de a, Ai1 ..., Aik, para k ≤ n, entonces
- P(Ai1 ∩···∩ Aik) = P(Ai1) P(Ai2)…P(Aik).
- P(Ai1 ··· Aik) = P(Ai1) P(Ai2)…P(Aik).[pic 33][pic 34]
- P(Ai1 ··· Aik) = P(Ai1) P(Ai1)…P(Aik).[pic 35][pic 36]
- P(Ai1 ∩···∩ Aik) = P(Ai1) P(Ai1)…P(Ai1).
- P(Ai1 ∩···∩ Aik) = P(Ai1)- P(Ai1)-…-P(Aik).
- Si A1, A2,..., An (eventos) es una partición de un espacio muestral S, entonces
- P(A1 ∪ A2 ∪ … ∪ An) = P(A1) + P(A2) + … + P(An) = P(S) = 0.
- P(A1 ∪ A2 ∪ … ∪ An) = P(A1) + P(A2) + … + P(An) = P(S) = -1.
- P(A1 ∪ A2 ∪ … ∪ An) = P(A1) + P(A2) + … + P(An) = P(S) = 1.
- P(A1 ∪ A2 ∪ … ∪ An) = P(A1) P(A2) … P(An) = P(S) = 1.
- P(A1 ∪ A2 ∪ … ∪ An) = P(A1) / P(A2) / … / P(An) = P(S) = 1.
- La probabilidad de un evento A es la suma de los pesos de todos los puntos muestrales en A donde S es el espacio muestral y ϕ es un evento imposible de S. Por lo tanto,
- -1 ≤ P(A) ≤ 1, P(ϕ) = 0 y P(S) = 1.
- 0 ≤ P(A) ≤ 1, P(ϕ) = 0 y P(S) = 1.
- 0 ≤ P(A) ≤ -1, P(ϕ) = 0 y P(S) = 1.
- 0 ≤ P(A) ≤ 1, P(ϕ) = 1 y P(S) = 1.
- 0 ≤ P(A) ≤ 1, P(ϕ) = 0 y P(S) = 0.
- La probabilidad condicional de B, dado A, que se denota con P(B|A), siempre que P(A) > 0, se define como
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Examen Parcial
Probabilidad y Estadística I
Calificación
Nombres:
Firma:
PARALELO:6440
DOCENTE: Ing. Raúl Alvarez Guale, MPC
FECHA:
- Dos eventos A y B son independientes si se asume la existencia de probabilidad condicional, si y solo si
- P(B|A) = P(A) o P(A|B) = P(B).
- P(B|A) = P(B) o P(A|B) = P(B).
- P(B|A) = P(A) o P(A|B) = P(A).
- P(B|A) = P(B) o P(A|B) = P(A).
- P(B|A) = P(B)’ o P(A|B) = P(A)’.
- Se le llama espacio muestral y se representa con el símbolo S.
- A los eventos independientes
- A los eventos dependientes
- A los eventos mutuamente excluyentes
- A la probabilidade condicional
- Al conjunto de todos los resultados posibles de un experimento estadístico
- Si un espacio muestral contiene un número finito de posibilidades, o una serie interminable con tantos elementos como números enteros existen, se llama:
- Error de muestreo.
- Espacio muestral continuo.
- Espacio muestral discreto.
- Función de densidad de probabilidad.
- Variable aleatoria.
- La función de distribución acumulativa F(x), de una variable aleatoria continua X con función de densidad f (x), es
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Examen Parcial
Probabilidad y Estadística I
Calificación
Nombres:
Firma:
PARALELO:6440
DOCENTE: Ing. Raúl Alvarez Guale, MPC
FECHA:
- Definición: Si un espacio muestral contiene un número infinito de posibilidades, igual al número de puntos en un segmento de recta, se le denomina:
- Función de densidad de probabilidad.
- Espacio muestral continuo.
- Variable aleatória.
- Error de muesreo.
- Espacio muestral discreto.
- Sea la función de distribución acumulativa F(x), de una variable aleatoria continua X Como una consecuencia inmediata a su definición se pueden escribir que:
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- Una variable aleatoria es:
- Una función de densidade de probabilidad
- Una función que asocia un el error de muestreo,
- Una función de distribución acumulativa F(x),
- Una función que asocia un número imaginario con cada elemento del espacio muestral,
- Una función que asocia
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