Publications by M Sc. Mario Gregorio Saavedra Rodríguez
Taller 2 de inferencia
Ejercicio 1 Suponga que \(Y_1, Y_2, \dots, Y_n\) es una muestra aleatoria de una población normal de media \(\beta x_i\) y varianza \(\sigma^2\), \(i = 1, 2, \dots, n\), donde \(x_i\) y \(\sigma^2\) son números reales conocidos. Encuentre \(\hat{\beta}_{MLE}\), el estimador de máxima verosimilitud de \(\beta\). ¿Es \(\hat{\beta}_{MLE}\) un est...
1524 sym
Parcial Inferencia
Soluciones a los puntos del parcial Punto 1: Distribución de \(Y_i\) y \(Y={\sum}Y_i\) utilizando la técnica de la función generadora de momentos: Distribución de \(Y_i\) La función generdora de momentos de \(Y_i\) es: \[ M_{Y_i}(t) = e^{t\beta_1 x_i + 0.5 \sigma^2 t^2} \] Distribución de \(Y\): La función generadora de momentos de \(Y\...
3631 sym
Taller de inferencia
Ejercicio 1 Sea \(X_1, X_2, ..., X_n\) una muestra aleatoria de una población con función de densidad de probabilidad \(f_X(x|\theta) = \theta x^{\theta - 1} I(0,1)(x)\), donde \(\theta > 0\). Encuentre \(\theta_{MLE}\), el estimador de máxima verosimilitud de \(\theta\).” Para encontrar el Estimador de Máxima Verosimilitud (MLE) de \(\theta\...
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Taller de probabilidad
Tema 1: Introducción a la Probabilidad Definición: La probabilidad es una medida cuantitativa de la certeza o posibilidad de que ocurra un evento. Ejercicio 1: Describe en tus propias palabras qué significa probabilidad. Tema 2: Experimentos Aleatorios y Espacio Muestral Definición: Un experimento aleatorio es un proceso cuyo resultado no s...
1486 sym R (4084 sym/15 pcs)
Estadística Bayesiana
Teorema de Bayes Si \(A\) y \(B\) so eventos con \(P(A)\) y \(P(B)\) mayores que cero \[ \begin{aligned} P(A|B)&=\frac{P(B|A)}{P(B)} \end{aligned} \] La \(P(A|B)\) es la probabilidad de \(A\) dado que el evento \(B\) ocurrió, la probabilidad de \(A\) se le llama la probabilidad a priori sin saber nada del evento \(B\), y la \(P(A|B)\) es una proba...
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Parcial descriptiva Javeriana
Instrucciones generales Este estudio de caso constituye el 60% de la calificación. El exámen es individual y desde ese punto de vista dos exámenes no tienen porque estar iguales ni parecidos, ya que se espera creatividad y trabajo individual para la realización de los mismos. El reporte final se debe enviar a más tardar el martes 01 de agosto ...
2603 sym R (7228 sym/5 pcs)
Parcial práctico Administración de Empresas Turísticas y Hoteleras
Instrucciones generales Este estudio de caso constituye el 60% de la calificación. El exámen es individual y desde ese punto de vista dos exámenes no tienen porque estar iguales ni parecidos, ya que se espera creatividad y trabajo individual para la realización de los mismos. El reporte final se debe enviar a más tardar el martes 01 de agosto ...
2511 sym R (16027 sym/5 pcs)
Parcial Gobierno
Instrucciones generales Este estudio de caso constituye el 60% de la calificación. El exámen es individual y desde ese punto de vista dos exámenes no tienen porque estar iguales ni parecidos, ya que se espera creatividad y trabajo individual para la realización de los mismos. El reporte final se debe enviar a más tardar el martes 01 de agosto ...
2444 sym R (16188 sym/5 pcs)
Inferencia estadística
Censo de los Estados Unidos library(tidyverse) library(viridis) library(tidycensus) census_us_county_income <- get_acs(geography = "county", variables = "B19013_001", shift_geo = TRUE, geometry = TRUE) ggplot(data = census_us_county_income) + geom_sf(aes(fill = estimate)) Definición de Tipos de Muestras y sus Propi...
79659 sym R (3636 sym/18 pcs) 8 img
Muestra aleatoria. ¿En qué se basa la inferencia?
Muestra Aleatoria Definición Una muestra aleatoria es un subconjunto de una población seleccionado de manera que cada miembro tenga la misma probabilidad de ser elegido. Importancia La muestra aleatoria es fundamental en estadísticas porque permite hacer inferencias válidas sobre la población completa. Métodos Puedes realizar una muestr...
2989 sym 1 img