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[Teoría] Final Probabilidad y Estadística
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clochy17 Sin conexión
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Mensaje: #1
[Teoría] Final Probabilidad y Estadística Finales Probabilidad y Estadística
Hola!
Alguien me ayuda? saben como demostrar lo siguiente?

Sea X una variable aleatoria, F su función de distribución acumulada y
b un valor peteneciente al rango de dicha variable,
a)¿Qué representa F(b)?


b)¿es F(b-1) < F(b) ? Justifique

c) ¿ Es lim x-> b de F(x) = F(b) ? (leáse limite de "X" tendiendo a "b" de
F(x) = F(b) )

Si responde que si, explique por que; si responde que no,
modifique la expresion entre interrogativos por la que considera
correcta.



Saludos!
Muchas Gracias!!

...Yo a vos te sigo aunque vos vayas bien!! Yo a vos te sigo aunque vos vayas mal!!...
10-05-2011 19:22
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Anirus Sin conexión
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Mensaje: #2
RE: [Teoría] Final Probabilidad y Estadística
a) La probabilidad de que X tome valores menores o iguales a b.
b) Sí, por lo dicho en a) tenemos que F(b) = P(X<= b) = P(X<b-1) + P(X=b) > P(X<b-1) = F(b-1)
c) Me parece que no, porque la función de distribución acumulada de las variables discretas es una función escalonada, así que en los valores en los que cambia la probabilidad el límite no existe pues un límite lateral vale el escalón de abajo y el otro el escalón de arriba. En una función de distribución acumulada de una Variable Continua no pasa eso porque no tiene saltos.
(Este mensaje fue modificado por última vez en: 10-05-2011 21:03 por Anirus.)
10-05-2011 21:01
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clochy17 Sin conexión
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Mensaje: #3
RE: [Teoría] Final Probabilidad y Estadística
buenísimo! muchísimas gracias!!!
Este no sé, realmente, a que se refiere con "explicar los pasos seguidos":

A partir de la definición de covarianza deduzca la formula
cov (X ; Y) = E(X*Y) - E(X)*E(Y)
Explique los pasos seguidos.


Osea, si la def. de covarianza es:

cov (X ; Y) = E(X*Y) - E(X)*E(Y)
cov (X ; Y) = E(XY) - E(X)E(Y)

Entonces? Como explico una def?
Como sería? q onda? wall jajaja!

...Yo a vos te sigo aunque vos vayas bien!! Yo a vos te sigo aunque vos vayas mal!!...
(Este mensaje fue modificado por última vez en: 10-05-2011 22:44 por clochy17.)
10-05-2011 22:20
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Saga Sin conexión
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Mensaje: #4
RE: [Teoría] Final Probabilidad y Estadística
Hola
(10-05-2011 22:20)clochy17 escribió:  Este no sé, realmente, a que se refiere con "explicar los pasos seguidos":

A partir de la definición de covarianza deduzca la formula
cov (X ; Y) = E(X*Y) - E(X)*E(Y)
Explique los pasos seguidos.


Osea, si la def. de covarianza es:

cov (X ; Y) = E(X*Y) - E(X)*E(Y)

Esa no es la definición, es la fórmula que tenés que deducir a partir de la definición

\[cov(x,y)=E([x-E(x)][(y-E(y)]\]

saludos

10-05-2011 23:21
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clochy17 Sin conexión
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Mensaje: #5
RE: [Teoría] Final Probabilidad y Estadística
(10-05-2011 23:21)aoleonsr escribió:  Hola
(10-05-2011 22:20)clochy17 escribió:  Este no sé, realmente, a que se refiere con "explicar los pasos seguidos":

A partir de la definición de covarianza deduzca la formula
cov (X ; Y) = E(X*Y) - E(X)*E(Y)
Explique los pasos seguidos.


Osea, si la def. de covarianza es:

cov (X ; Y) = E(X*Y) - E(X)*E(Y)

Esa no es la definición, es la fórmula que tenés que deducir a partir de la definición

\[cov(x,y)=E([x-E(x)][(y-E(y)]\]

saludos

Y como sería, entonces?

...Yo a vos te sigo aunque vos vayas bien!! Yo a vos te sigo aunque vos vayas mal!!...
11-05-2011 19:09
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Saga Sin conexión
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Mensaje: #6
RE: [Teoría] Final Probabilidad y Estadística
Hola, partimos de

\[Cov(x,y)=E[(x-E(x)).(y-E(y)]\]

aplicamos distributiva

\[E[x.y-x.E(y)-y.E(x)+E(x).E(y)]=......\]

aplica las propiedades de la esperanza dada en la cursada e intenta concluir

saludos

(Este mensaje fue modificado por última vez en: 12-05-2011 22:11 por Saga.)
12-05-2011 21:51
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