| Autor |
Mensaje |
Stoma
Nivel 8
Edad: 36
Registrado: 06 Jul 2006
Mensajes: 510
Carrera: Informática
|
|
Recien subi el final (61.09) al wiki, esta en pdf
espero que les sirva,
saludos
|
|
|
|
_________________
Si yo te digo carnaval...
|
|
   |
    |
|
darokal
Nivel 4
Edad: 35
Registrado: 02 Mar 2007
Mensajes: 87
Carrera: Industrial
|
|
En la pagina de probaA está y estuvo siempre la misma (desde el ppio del cuatrimestre).
Tiene cosas de la 1er y 2a parte mezcladas. Faltan cosas tal vez, pero basicamente está lo escensial.
Teóricamente no se puede llevar anda más, pero no creo que se fijen.
EDIT:
Una pregunta relacionada c el problema 1.
¿¿Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)??
Yo estoy en probaA... ustedes vieron estimación bayesiana o entra aunque no se haya visto??
|
|
|
|
_________________
d a r o . K
|
|
  |
 |
|
Stoma
Nivel 8
Edad: 36
Registrado: 06 Jul 2006
Mensajes: 510
Carrera: Informática
|
|
| darokal escribió:
|
En la pagina de probaA está y estuvo siempre la misma (desde el ppio del cuatrimestre).
Tiene cosas de la 1er y 2a parte mezcladas. Faltan cosas tal vez, pero basicamente está lo escensial.
Teóricamente no se puede llevar anda más, pero no creo que se fijen.
EDIT:
Una pregunta relacionada c el problema 1.
¿¿Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)??
Yo estoy en probaA... ustedes vieron estimación bayesiana o entra aunque no se haya visto??
|
![[tex]Z = \sum _{1}^{n} \alpha_i x_{i} [/tex]](images/latex/0cd87e8f72d10fd2d031782a1c37b20ba8fd8523_0.png "[tex]Z = \sum _{1}^{n} \alpha_i x_{i} [/tex]")
![[tex] \mu_z = E(z) = \sum_{1}^{n} \alpha_i \mu_i [/tex]](images/latex/78fe888ce35df9272a7b7d9c82d43cbd0505d292_0.png "[tex] \mu_z = E(z) = \sum_{1}^{n} \alpha_i \mu_i [/tex]")
![[tex] \sigma_z^2 = var(z) = \sum_{1}^{n} \alpha_i^2 \sigma_i^2[/tex]](images/latex/e999561cbbcfa126f3340a936f9f97d216298d6f_0.png "[tex] \sigma_z^2 = var(z) = \sum_{1}^{n} \alpha_i^2 \sigma_i^2[/tex]")
En tu caso sería:
![[tex]Z = X + Y[/tex]](images/latex/1ea31f4493717cc08617cb1f24976684442587f7_0.png "[tex]Z = X + Y[/tex]")
![[tex]\mu_z = \mu_x + \mu_y [/tex]](images/latex/1aa874317adcb893c738631ac4d4098cfbd961e7_0.png "[tex]\mu_z = \mu_x + \mu_y [/tex]")
![[tex]\sigma_z^2 = \sigma_x^2 + \sigma_y^2 = var(x) + var(y)[/tex]](images/latex/2c3e3dbd1b051ef8783df686636e02b110812a0b_0.png "[tex]\sigma_z^2 = \sigma_x^2 + \sigma_y^2 = var(x) + var(y)[/tex]")
Si por ejemplo tenias
![[tex] Z = X + 2Y[/tex]](images/latex/e5de71263fbd0f3ec04c1d03dc4a8e38a5692d48_0.png "[tex] Z = X + 2Y[/tex]")
entonces
![[tex] var(Z) = \sigma_z^2 = \sigma_x^2 + 4\sigma_y^2 = var(X) + 4var(Y) [/tex]](images/latex/f1fe2f1c61b6296c7f564ae4a14513829f2cf4be_0.png "[tex] var(Z) = \sigma_z^2 = \sigma_x^2 + 4\sigma_y^2 = var(X) + 4var(Y) [/tex]")
Estoy estrenando latex en el foro 
|
|
|
|
_________________
Si yo te digo carnaval...
|
|
| |
|
|
darokal
Nivel 4
Edad: 35
Registrado: 02 Mar 2007
Mensajes: 87
Carrera: Industrial
|
|
| Stoma escribió:
|
Estoy estrenando latex en el foro
|
jajaja, yo tambien empece ayer a probar LaTex.
una pregunta: en "proba B" vieron estimación bayesiana o lo tomaron aunque no lo dieron??
|
|
|
|
_________________
d a r o . K
|
|
| |
|
|
Stoma
Nivel 8
Edad: 36
Registrado: 06 Jul 2006
Mensajes: 510
Carrera: Informática
|
|
| darokal escribió:
|
| Stoma escribió:
|
Estoy estrenando latex en el foro
|
jajaja, yo tambien empece ayer a probar LaTex.
una pregunta: en "proba B" vieron estimación bayesiana o lo tomaron aunque no lo dieron??
|
No recuerdo si fui a las ultimas clases de proba o no, la ultima parte la estudie toda de un libro, asi que no sabria decirte. Pero si lo tomaron.
|
|
|
|
_________________
Si yo te digo carnaval...
|
|
| |
|
|
frankets
Nivel 3
Edad: 35
Registrado: 17 Jul 2007
Mensajes: 21
Ubicación: Olivos
Carrera: Industrial
|
|
darokal..acordate q la varianza de la suma es la suma de las varianzas siempre y cuando sean independientes (o tengan covarianza 0)
y para proba A industriales, no entra estimacion, ensayos y eso (seria la guia 6 de ejercicios)
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
darokal
Nivel 4
Edad: 35
Registrado: 02 Mar 2007
Mensajes: 87
Carrera: Industrial
|
|
| frankets escribió:
|
darokal..acordate q la varianza de la suma es la suma de las varianzas siempre y cuando sean independientes (o tengan covarianza 0)
y para proba A industriales, no entra estimacion, ensayos y eso (seria la guia 6 de ejercicios)
|
ahhh si.... ya me acuerdo, paso tanto tiempo jaja.
Gracias.
|
|
|
|
_________________
d a r o . K
|
|
| |
|
|
juanpr
Nivel 4
Edad: 37
Registrado: 25 Feb 2007
Mensajes: 74
Carrera: Informática
|
|
Estaba viendo el coloquio de 61.09 y me surgieron algunas dudas con los ejercicios 1 y 4.
En el 1, se supone que E(N) deberia ser 6, pero no se como llegar.
Despues en el 4, la formula de Bayes es con funciones de densidad, ¿cómo se hace si dan una distribucion de tita discreta?
Puedo plantear la L(tita) discreta pero deberia sacar las probabilidades de x=0.2, 0.3, 0.4. Lo que podria sacar son las P(x<0.2, 0.3, o 0.4). No me convence que sea así.
¿Alguien los hizo o los entiende?
Desde ya gracias.
Salu2.
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
Stoma
Nivel 8
Edad: 36
Registrado: 06 Jul 2006
Mensajes: 510
Carrera: Informática
|
|
Yo lo había planteado bien pero cai en la trampa que cayeron muchos...
Primero sacas K, da 2
Después, empezas Bayes como siempre
![[tex] f_{m/\theta} = \prod_{i=1}^{n} 2(x - \theta + 0.5) = 2^n\prod_{i=1}^{n} (x - \theta + 0.5) [/tex]](images/latex/a99252ac589ff1a74852de19126bd0f3244b64f1_0.png "[tex] f_{m/\theta} = \prod_{i=1}^{n} 2(x - \theta + 0.5) = 2^n\prod_{i=1}^{n} (x - \theta + 0.5) [/tex]")
![[tex] f_{\theta /m} = cte*f_{\theta}*f_{m/\theta} [/tex]](images/latex/e2afa0d0f2ab60673c591d19240485f22cf6629f_0.png "[tex] f_{\theta /m} = cte*f_{\theta}*f_{m/\theta} [/tex]")
Lo que yo no vi fue lo siguiente:
Dada la muestra, se debe cumplir que:
![[tex]\theta - 0.5 \leq MIN[x_i] [/tex]](images/latex/7e687ca7e1208128525969f7b47da62e7038ec5f_0.png "[tex]\theta - 0.5 \leq MIN[x_i] [/tex]") y ![[tex]\theta + 0.5 \geq MAX[x_i] [/tex]](images/latex/94534fff8e7bb8403a56d459c55f2c3ce3059aa1_0.png "[tex]\theta + 0.5 \geq MAX[x_i] [/tex]")
Por lo tanto: ![[tex] -0.1 \leq \theta \leq 0.7 [/tex]](images/latex/18c08751351924c6d429f856595251386539039f_0.png "[tex] -0.1 \leq \theta \leq 0.7 [/tex]")
En vez de plantear la integral e igualarla a 1 para encontrar el valor de la constante, haces la sumatoria, pero tenes que tener cuidado de que ![[tex] \theta = -0.5 [/tex]](images/latex/1d4513a31e80cd3308706aff440652d0f4ca059e_0.png "[tex] \theta = -0.5 [/tex]") no es un valor posible para esa muestra.
Te queda entonces:
![[tex] cte \left[ 2^3*\frac13*(0.2 - 0.5 + 0.5)(0.3 -0.5 + 0.5)(0.4 - 0.5+0.5) + 2^3*\frac13*(0.2-0+0.5)(0.3-0+0.5)(0.4-0+0.5)\right] = 1[/tex]](images/latex/c20e5567f04313caef00b5f0e093aa542b83943d_0.png "[tex] cte \left[ 2^3*\frac13*(0.2 - 0.5 + 0.5)(0.3 -0.5 + 0.5)(0.4 - 0.5+0.5) + 2^3*\frac13*(0.2-0+0.5)(0.3-0+0.5)(0.4-0+0.5)\right] = 1[/tex]")
![[tex] cte(0.064 + 1.344) = 1 \longrightarrow cte = 0.71 [/tex]](images/latex/6b4481ec48f9e7f3ded6d0e4196239c1d67accc7_0.png "[tex] cte(0.064 + 1.344) = 1 \longrightarrow cte = 0.71 [/tex]")
![[tex] f_{\theta/M} = \left\lbrace\begin{array}{ll} 0.955 & \theta = 0 \\ 0.045 & \theta = 0.5 \\\end{array}\right. [/tex]](images/latex/450cbe9bcd6220d104b525910d5952d6d152f8db_0.png "[tex] f_{\theta/M} = \left\lbrace\begin{array}{ll} 0.955 & \theta = 0 \\ 0.045 & \theta = 0.5 \\\end{array}\right. [/tex]")
Para sacar el valor estimado:
![[tex] \theta^{*} = 0.71(0.064*0.5 + 1.344*0) = 0.02272 [/tex]](images/latex/64976bd457706b913c604f8d610ed4b8ddb03783_0.png "[tex] \theta^{*} = 0.71(0.064*0.5 + 1.344*0) = 0.02272 [/tex]")
Como los valores de theta que tomaste son discretos, tomas ![[tex] \theta^{*} = 0 [/tex]](images/latex/cda34f2cc42253215dcaab4dc8d12ee6409ecb2e_0.png "[tex] \theta^{*} = 0 [/tex]")
|
|
|
|
_________________
Si yo te digo carnaval...
|
|
| |
|
|
|
|
