Publications by Dr. rer. nat. Humberto LLinás Solano
14.2.3. Pruebas de hipótesis (teórico)
1 Preliminares A continuación, se enumeran algunos resultados que se aplicarán en este capítulo.Sus correspondientes demostraciones se pueden revisar en los siguientes documentos: Teoría de probabilidad y Distribución muestral. 1.0.1 Teoría de probabilidad Example 1.1 (Convolución de binomiales) Sean \(0\leq p \leq 1\) y \(n, m \in \ma...
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14.2.2. Intervalos de confianza (teórico)
1 Preliminares A continuación, se enumeran algunos resultados que se aplicarán en este capítulo.Sus correspondientes demostraciones se pueden revisar en los siguientes documentos: Teoría de probabilidad y Distribución muestral. 1.0.1 Teoría de probabilidad Theorem 1.1 (Chi-cuadrada) Supongamos que \(\chi^2 (n)\) representa la distribuc...
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13.2.1. Distribuciones de probabilidad (teórico)
1 Distribuciones especiales 1.0.1 Discretas Uniforme discreta, de Bernoulli, binomial, de Poisson, hipergeométrica, binomial negativa, geométrica, de Polya, multinomial, etc. En la tabla de abajo se presenta un resumen de las distribuciones discretas más importantes. 1.0.2 Continuas Uniforme continua, normal, gamma, exponencial, \(t\) de Stu...
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0. Cursos y seminarios impartidos
0 Introducción 0.1. Notas de clase en pdf: Click aquí. 1 Pregrado (Administración, Negocios, Contaduría) 1.1. Estadística I: Click aquí 1.2. Estadística II: En preparación 2 Maestría en Estadística aplicada 2.1. Modelos lineales generalizados: Click aquí. 2.2. Regresión logística: Click aquí 3 Maestría en Educación 3.1. Aná...
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1.5.0. Estadística Matemática (Doctorado en Ingeniería) - TOC
0 Introducción 0.1. Archivos informativos: En preparación. 1 Contenido 1.1. Distribuciones de probabilidad: Click aquí. 1.2. Distribuciones muestrales: Click aquí. 1.3. Intervalos de confianza: Click aquí. 1.4. Pruebas de hipótesis: Click aquí. Textos guías Llinás, H. (2014), Introducción a la teoría de probabibilidad. Barranquilla:...
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14.2.1. Distribución muestral (teórico)
1 Preliminares A continuación, se enumeran algunos resultados que se aplicarán en este capítulo.Sus correspondientes demostraciones se pueden revisar en el siguiente documento: Click aquí. Theorem 1.1 (Normal) Si \(X\) tiene distribución normal con parámetros \(\mu\) y \(\sigma^2\), es decir, \(X \stackrel{\atop d}{=} \mathcal{N}(\mu,\s...
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