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Fede Lopez
Добавлен 3 фев 2014
Distribución conjunta de Máximo y Mínimo
Calcular la distribución conjunta del máximo y el mínimo de una muestra aleatoria simple con función de distribución F(x)
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Estimador Suficiente para Distribución de Poisson
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Sea una muestra aleatoria simple X1, X2, ..., Xn donde Xi sigue una distribución de Poisson de parámetro landa, demostrar que el sumatorio muestral es un estimador suficiente de dicho parámetro landa.
Estimador Suficiente, distribución Binomial. Demostración
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Sea X1, X2, ..., Xn muestra aleatoria simple donde Xi sigue una distribución binomial de parámetros m y p. Demostrar que el estimador suma muestral es suficiente para p.
Suma de distribuciones de Bernouilli igual a Binomial. Demostración
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Sean X1, X2, ..., Xn, n variables aleatorias independientes igualmente distribuidas, con distribución de Bernouilli de parámetro p. Entonces la suma de las variables aleatorias sigue una distribución binomial de parámetros n, p.
Estimador Suficiente Distribución Normal (mu, sigma2) sigma2 conocida
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Sea X1, X2, ..., Xn muestra aleatoria simple donde Xi sigue una distribución normal de parámetros media mu desconocido, varianza sigma2 conocido. Demostrar que el estadístico media muestral es suficiente para mu.
Estadístico Suficiente de Distribución Uniforme (0, tita)
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Sea X1, X2, ..., Xn muestra aleatoria simple donde Xi sigue una distribución uniforme en el intervalo entre 0 y tita, probar que el estimador X(n)=max(X1,X2,...,Xn) es un estimador suficiente.
Estimador Máximo Verosímil Distribución Uniforme (0, tita)
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Sea una muestra aleatoria simple de una variable con distribución uniforme en (0, tita). Demostrar que el estadístico X(n)=max(X1, X2, ..., Xn) es el estimador máximo verosímil.
Esperanza del Máximo Muestral. Distribución uniforme
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Dada X1, X2, ..., Xn muestra aleatoria simple de una variable aleatoria que sigue una distribución uniforme (0, tita). Calcular la esperanza del estadístico máximo muestral.
Distribución del Máximo Muestral. Uniforme(0, tita).
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Dada una muestra aleatoria simple X1, X2, ..., Xn donde Xi sigue una distribución uniforme (0, tita). Calcular la función de densidad.
Estimador Suficiente y EMV de distribución uniforme
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Dada una muestra aleatoria simple de una distribución uniforme (0,tita). Verificar que el estadístico T1, máximo muestral, es el estimador máximo verosímil. ¿Es el estimador T1 un estadístico suficiente de tita?
Estimadores insesgados a partir de sesgados. Muestra de distribución Uniforme
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Dada una muestra aleatoria simple de una distribución uniforme (0,tita). Se definen los estimadores T1, máximo de la muestra, y T2 media muestral. Construir estimadores S1, S2 insesgados función de T1 y T2.
Esperanza del Estimador Máximo y Media muestral en Distribución Uniforme. ¿Sesgado o Insesgado?
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Sea X1,...,Xn una muestra aleatoria simple de una variable con distribución uniforme (0, tita) . Donde tita es un parámetro desconocido mayor de cero. Se definen los estimadores T1=max(X1,...,Xn) y T2 como la media muestral. Comprobar si son insesgados del parámetro tita.
Consistencia en Media Cuadrática para Distribución exponencial negativa
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Sea X una variable aleatoria con distribución exponencial negativa de media tita. Se elige una muestra aleatoria simple X1, ..., Xn. Sean los estimadores: Tita1=X1 Xn-1/n-1 Tita2=X1 Xn/n 1 c) Demostrar que los dos estimadores son consistentes. d) ¿Es alguno de ellos el estimador máximo verosimil de tita?
Estimador más eficiente entre dos. Error Cuadrático Medio. Distribución Exponencial Negativa
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Sea una variable aleatoria con distribución exponencial negativa de media tita. Se elige una muestra aleatoria simple X1, ..., Xn de dicha variable y se consideran los estimadores de tita: tita1=(X1 ... Xn-1)/n-1 tita2=(X1 ... Xn)/n 1 ¿Cuál de los dos estimadores es más eficiente?
Esperanza y Varianza de Estimadores para distribución Exponencial Negativa
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Sea X variable aleatoria con distribución exponencial negativa de media tita. Se elige una muestra aleatoria simple, X1, ...Xn de dicha variable y se consideran los estimadores de tita: tita1=(X1 ... Xn-1)/n-1 tita2=(X1 .. Xn)/(n 1) Calcular la media y la varianza de los estimadores tita1 y tita2
Estimador Máximo Verosímil distribución Geométrica
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Para X distribución Gamma(a,p), bX distribución Gamma(a,p/b).
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Varianza de la distribución Gama(a,p). Demostración
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Distribución gamma. Propiedades de la función de densidad.
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Esperanza de la distribución de Poisson. Demostración
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Varianza de la distribución exponencial negativa
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Esperanza de la distribución Exponencial Negativa. Demostración
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Estimador Máximo Verosímil distribución exponencial
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👋👋
Toño, eres mi seguidor más fiel. Abrazo.
@ adelante maestro💪💪
👍
Muchas gracias por tu comentario, Toño.
muchas graciaaas
Muchas gracias por comentar, Natalia.
Explcación de mierda
El audio al final se arruinó totalmente. Me gustan sus videos, pero la letra es muy mala :(
Tomo nota. Muchas gracias por el comentario, Matías.
L intenté ver dos veces pero está muy desorganizada la explicación
Tomo nota. Muchas gracias por el comentario, Alejandro.
La notación es muy difícil de leer...
Tomo nota. Muchas gracias por el comentario, Alejandro.
vocaliza mejor....
Muchas gracias por tu recomendación, Joaquín. Tomo nota.
me ayudaste por completo en un ejercicio de mi examen de estadística, muchas gracias fede
Me alegro infinito, Santiago. Un abrazo.
Una explicación mmmmuyyyy interesante
Muchas gracias, joven.
Bro te va a costar tanto aprender a escribir 🤢
Poco a poco voy cogiendo el tranquillo. Muchas gracias por dejar un comentario.
Muchas gracias por tu pregunta @estrellacastillo1097 . Más que un cambio de parámetro es una reinterpretación de la función indicador en la función de verosimilitud. La clave es entender cómo funciona a la función indicador. Se puede expresar como función de x donde tita es parámetro, o darle la vuelta y expresarla como función de tita donde la muestra es el parámetro.
?
Buenas bro, cómo haces el cambio de parámetro