Que tal, yo también rendí ayer y clave un 8. Ya me habían bochado la fecha pasada por la teoría. No porque no la sabia sino mas por la manera en que la escribí. En esta fecha, me puse bien con eso y la metí. Te tiro masomenos lo que puse en esas:
4a) La distribución de Poisson es un tipo de distribución de variables aleatorias discretas,que deriva de la distribución Binomial, pero a diferencia de esta, no se sabe por separado cuanto valen los parámetros "n"(numero de veces que ocurre cierto suceso) y "p"(probabilidad de éxito del suceso), sino que se sabe el promedio de éxitos(n*p), al que se le asigna el nombre de λ.
Una característica importante para la distribución de Poisson, es que el parámetro λ es proporcional al tiempo o al espacio. Por ejemplo, si en 100 días, λ=10, en 200 días, λ=20.
b)Yo acá le mande cualquiera, no se. Le puse algo de que como λ es el promedio de éxitos, era el valor esperado para que tome las variables aleatorias que toman distribución de Poisson. Ademas, vemos que deriva de la binomial, la cual también tiene esperanza n*p.
Supongo que no me lo habrán tomado como bien ese punto. Acá encontré algo que capaz sea lo que pedían:
http://www.wikimatematica.org/index.php?...de_Poisson .Yo sinceramente, en mi cursada ni vimos demostraciones, asique es una forrada tomarlo, pero bue..
5a) Creo que pedía el coeficiente de determinación, no el de correlación. Yo le mande algo así: El coeficiente de determinación es un estimador que se usa en el modelo de regresión lineal para saber que tanto determina el valor del parámetro x sobre el valor del parámetro y. El símbolo utilizado es r^2. Puede tomar valores entre 0 y 1, siendo los mas cercanos al 1 los que denotan una mayor inferencia del valor de x por sobre el valor de y.
5b) Si el coeficiente de determinación es igual a 0.15, significa que el grado de asociación entre la variable x y la variable y no parece ser muy grande. Cuanto mas cercano al 0, menos determinante es x sobre y.
Para saber si la correlación entre las variables es fuerte o débil, lo que se puede hacer es un test de hipótesis tomando el coeficiente de correlación y comparándolo con una variable de tipo t-Student.
Ojala te sirva
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