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pablo_
Nivel 3
Registrado: 17 Ago 2006
Mensajes: 35
Carrera: No especificada
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| Hola, alguien anotó el cuadro que había en el pizarrón de cuando y quien corrige cada examen? Si me dijeran quien corrige los de proba B tema 1 me salvarian. Gracias.
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frankets
Nivel 3
Edad: 35
Registrado: 17 Jul 2007
Mensajes: 21
Ubicación: Olivos
Carrera: Industrial
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| les aviso para los de industriales tema 2, por si no lo vieron... cederbaum cambio su horario, ahora es martes a las 10 hs..ahora no se si es entrega de notas, o revision...ire ese dia a hacer ambas cosas
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DiegoSLTS
Nivel 6
Edad: 37
Registrado: 14 Ago 2006
Mensajes: 219
Ubicación: Bernal, Quilmes
Carrera: Informática y Sistemas
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| hosv escribió:
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En el enunciado del punto 2 "El panadero" hay una parte que no entiendo
A priori, la distribución del parámetro 6 es una exponencial de media 50...
Que es la distribucion de parametro 6?
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Es el parametro "tita" en realidad.
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No tengo firma...
.... un momento... SI TENGO!
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juanpr
Nivel 4
Edad: 37
Registrado: 25 Feb 2007
Mensajes: 74
Carrera: Informática
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Justamente de ese ejercicio me quedaron dudas. Porque me parece que lo plantié mal.
Para estimar tita, lo que hacen es usar la exponencial con el dato de landa que dan, aplicando Bayes?
Porque yo lo que intenté hacer fue un cambio de variable, P=Y+Tita, donde P es peso, Y es una U(0,10), pero claro que al llegar a la f(P) vuela tita, (se me ocurrio integrar solo Y pero me parecio que ya eso si no tenia muchas chances de estar bien) entonces me quedo la duda de como hacerlo y ahora que lo vuelvo a leer me doy cuenta de esta posibilidad, la que pregunto.
Muy rebuscado el problema.
Salu2.
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Dr Emett Brown
Nivel 5
Edad: 39
Registrado: 17 Dic 2006
Mensajes: 178
Ubicación: viajando con el DeLorean DMC-12
Carrera: Informática
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| juanpr escribió:
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Justamente de ese ejercicio me quedaron dudas. Porque me parece que lo plantié mal.
Para estimar tita, lo que hacen es usar la exponencial con el dato de landa que dan, aplicando Bayes?
Porque yo lo que intenté hacer fue un cambio de variable, P=Y+Tita, donde P es peso, Y es una U(0,10), pero claro que al llegar a la f(P) vuela tita, (se me ocurrio integrar solo Y pero me parecio que ya eso si no tenia muchas chances de estar bien) entonces me quedo la duda de como hacerlo y ahora que lo vuelvo a leer me doy cuenta de esta posibilidad, la que pregunto.
Muy rebuscado el problema.
Salu2.
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Es una simple estimación bayesiana. Tenes que calcular la densidad a posteriori, ![[tex]f(\theta | muestra)=kL(muestra|\theta)f(\theta)=kf(\theta)\displaystyle\prod_{k=1}^{k=n}{f(x_i|\theta)}[/tex]](images/latex/e01966bbb36fce247460ba49ba9a1583a9875d7c_0.png "[tex]f(\theta | muestra)=kL(muestra|\theta)f(\theta)=kf(\theta)\displaystyle\prod_{k=1}^{k=n}{f(x_i|\theta)}[/tex]") donde k es la constante para que la integral de la densidad cierre a 1.
Luego, haces una estimación puntual para estimar el parametro (por ejemplo: esperanza, usando la posteriori que calculaste).
PD: no estoy muy ducho con [tex]\LaTeX[/tex]
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¿Por qué tengo que ver la vida que nunca voy a a tener? - Seba De Caro dixit
¿Sabés cuántos exceptions te hacen falta? - Yoda dixit
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juanpr
Nivel 4
Edad: 37
Registrado: 25 Feb 2007
Mensajes: 74
Carrera: Informática
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jeje es que siempre tuve la tendencia a resolver las cosas de una forma complicada. Igual no entiendo bien ese enunciado, ¿para qué ponen q la distribucion del peso es U(tita, tita +10)? Eso me confundio y me complicó bastante.
Espero que el 28 venga un poco mas entendible.
Salu2.
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DiegoSLTS
Nivel 6
Edad: 37
Registrado: 14 Ago 2006
Mensajes: 219
Ubicación: Bernal, Quilmes
Carrera: Informática y Sistemas
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| Dr Emett Brown escribió:
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| juanpr escribió:
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Justamente de ese ejercicio me quedaron dudas. Porque me parece que lo plantié mal.
Para estimar tita, lo que hacen es usar la exponencial con el dato de landa que dan, aplicando Bayes?
Porque yo lo que intenté hacer fue un cambio de variable, P=Y+Tita, donde P es peso, Y es una U(0,10), pero claro que al llegar a la f(P) vuela tita, (se me ocurrio integrar solo Y pero me parecio que ya eso si no tenia muchas chances de estar bien) entonces me quedo la duda de como hacerlo y ahora que lo vuelvo a leer me doy cuenta de esta posibilidad, la que pregunto.
Muy rebuscado el problema.
Salu2.
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Es una simple estimación bayesiana. Tenes que calcular la densidad a posteriori, donde k es la constante para que la integral de la densidad cierre a 1.
Luego, haces una estimación puntual para estimar el parametro (por ejemplo: esperanza, usando la posteriori que calculaste).
PD: no estoy muy ducho con [tex]\LaTeX[/tex]
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No, no funciona con estimación bayesiana. Dan la "a priori" de tita, pero después de sacar las cuentas solamente se llega a que f(tita/muestra) = f(tita).
![[tex]f(\theta) = (1/60) \cdot e^{-\theta/60}[/tex]](images/latex/63c5c3b03586c4733e592c10364438ca5cbbe747_0.png "[tex]f(\theta) = (1/60) \cdot e^{-\theta/60}[/tex]")
![[tex]f(x/\theta) = \frac{1}{(\theta +10) - \theta} = 1/10 = f(x) \Rightarrow f(muestra/\theta) = \left({ \frac{1}{10}} \right)^4[/tex]](images/latex/d35457aee0c5cc0a7fcad274903e6632a1474ba7_0.png "[tex]f(x/\theta) = \frac{1}{(\theta +10) - \theta} = 1/10 = f(x) \Rightarrow f(muestra/\theta) = \left({ \frac{1}{10}} \right)^4[/tex]")
![[tex]f(\theta/muestra) = f(muestra/\theta) \cdot \frac{f(\theta)}{f(muestra)}[/tex]](images/latex/18a8f037c3e64579effee41ff788f6022bb74fed_0.png "[tex]f(\theta/muestra) = f(muestra/\theta) \cdot \frac{f(\theta)}{f(muestra)}[/tex]")
![[tex]f(muestra/\theta) \cdot f(\theta) = \left({\frac{1}{10}}\right)^4 \cdot \left({\frac{1}{60}}\right) \cdot e^{\theta/60}[/tex]](images/latex/a7041cb43879440a743ac8c4b2cbdea093986870_0.png "[tex]f(muestra/\theta) \cdot f(\theta) = \left({\frac{1}{10}}\right)^4 \cdot \left({\frac{1}{60}}\right) \cdot e^{\theta/60}[/tex]")
![[tex]f(muestra) = \mbox{``integral para todo } \theta \mbox{ de } f(muestra/ \theta) \cdot f(\theta) \mbox{''} =[/tex]](images/latex/f5350480690b47ece9e9a7691e0fb1855fe97179_0.png "[tex]f(muestra) = \mbox{``integral para todo } \theta \mbox{ de } f(muestra/ \theta) \cdot f(\theta) \mbox{''} =[/tex]")
![[tex]= \left({\frac{1}{10}}\right)^4 \cdot \mbox{ ``integral para todo } \theta \mbox{ de } f(\theta) \mbox{''} = \left({\frac{1}{10}}\right)^4[/tex]](images/latex/93078a222e8064b4e520406c06eeb737ce44ad9f_0.png "[tex]= \left({\frac{1}{10}}\right)^4 \cdot \mbox{ ``integral para todo } \theta \mbox{ de } f(\theta) \mbox{''} = \left({\frac{1}{10}}\right)^4[/tex]")
![[tex]\Rightarrow f(muestra/\theta) = \left({\frac{1}{10}}\right)^4 \cdot \left({\frac{1}{60}}\right) \cdot \frac{e^{-\theta/60}}{(1/10)^4} = f(\theta)[/tex]](images/latex/e61af368787eede71e6b954b3a5ec896a5bf3f3d_0.png "[tex]\Rightarrow f(muestra/\theta) = \left({\frac{1}{10}}\right)^4 \cdot \left({\frac{1}{60}}\right) \cdot \frac{e^{-\theta/60}}{(1/10)^4} = f(\theta)[/tex]")
O sea, no se llega a una "a posteriori" que dependa de la muestra.
Lo que yo hice (después de sacar esas cuentas y revisarlas porque me parecía todo muy raro) fue decir que para que la muestra no sea imposible, θ tiene que estar entre ciertos valores, para que la muestra caiga entre θ y θ+10. Como en mi coloquio (61.09, tema 1) la muestra es 56, 60, 61, 63, puse que θ tiene que estar entre 53 y 56 (si elijo 53, los pesos de los panes van entre 53 y 63; si elijo 56, los pesos van entre 56 y 66).
Lo que me di cuenta tarde (o sea, ya había entregado  ) es que teniendo eso se puede truncar la f(θ), haciendo ![[tex]f(\theta/muestra) = \frac{f(\theta)}{P(53<\theta<56)} \quad 53<\theta<56)[/tex]](images/latex/ef84ca084e7e47b34ee32fa318e04c30aac8607a_0.png "[tex]f(\theta/muestra) = \frac{f(\theta)}{P(53<\theta<56)} \quad 53<\theta<56)[/tex]") .
Como yo no trunqué f(θ), puse que el valor máximo de esa probabilidad era cuando θ=55, y calculé la integral.
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juanpr
Nivel 4
Edad: 37
Registrado: 25 Feb 2007
Mensajes: 74
Carrera: Informática
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Bueno ahora lo entendi gracias, lo que veo es que al hacer la integral para todo tita de f(tita) ese para todo tita, no seria entre 53 y 56??? En ese caso la integral da algo de 0.02. Si calculo la media de la funcion resultante me da que tita es 54.48.
No se si estará bien.
Si alguien mas lo hizo que comente que le da.
Salu2.
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DiegoSLTS
Nivel 6
Edad: 37
Registrado: 14 Ago 2006
Mensajes: 219
Ubicación: Bernal, Quilmes
Carrera: Informática y Sistemas
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| Cuando hacés bayes, en la parte de abajo tenés que integrar para todos los titas en los que está definida la f(tita), la "a priori". Como es una exponencial negativa, el tita tiene que ir entre 0 e infinito.
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Nacho_GNR
Nivel 0
Registrado: 25 Oct 2007
Mensajes: 1
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| alguien me puede decir quien hace la correccion del tema 2 de la 31.09 para electronicos, sistemas ,... ; y cuando es la entrega de los examenes??? agradeceria una respuesta!!
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Stoma
Nivel 8
Edad: 36
Registrado: 06 Jul 2006
Mensajes: 510
Carrera: Informática
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| Dr Emett Brown escribió:
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2. Sean X1 y X2 variables aleatorias independientes con distribución uniforme sobre [0, L]. Una vara de longitud L se quiebra en dos puntos cuyas distancias a una de sus puntas son X1 y X2. Calcular la probabilidad que las tres piezas puedan usarse para construir un triángulo.
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No entendi bien el enunciado? Simplemente decia triangulo o triangulo equilatero o con alguna propiedad? Porque salvo que los 2 puntos caigan en el mismo lugar, en el 0 o en L, con el resto de los casos podes armar un triangulo...
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Si yo te digo carnaval...
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Radamanthys
Nivel 5
Registrado: 26 Nov 2007
Mensajes: 149
Ubicación: Avellaneda
Carrera: Química
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| no, si la suma de los 2 mas chicos es menor que el mas largo no podes, no se juntan las puntas
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deimon
Nivel 5
Edad: 38
Registrado: 14 Ago 2005
Mensajes: 168
Ubicación: Quilmes
Carrera: Electrónica
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Respondo para los que preguntan por correcciones de 61.09. Espero no equivocarme.
Tema 1:
Grynberg - Machiunas
Tema 2:
Gil - Sacerdoti
Creo que los horarios para todos eran el lunes 25/02 a las 15 hs. Aclaro, no estoy del todo seguro.
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