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Probabilidad y Estadística Examen Parcial

Enviado por   •  1 de Noviembre de 2018  •  3.455 Palabras (14 Páginas)  •  436 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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