...numero de formatos pedidos no podrá ser superior a n ni podrá ser menor que 0. Por lo tanto la variable aleatoria binomial tiene un rango de 0 a n * Para encontrar cuantas maneras hay de seleccionar x objetos entre n objetos se utiliza la regla de las combinaciones. * Para encontrar probabilidades: X≥ 3 = prob de 4 +3 x≤3 = prob de 2+3 x> 3 = prob de 4 x< 3= prob de 0+1+2 * La forma de probabilidad binomial depende de los valores n y p, siempre que p=0.5 la distribución binomial es simétrica, sin importar que tan grande o pequeña sea n. cuando es diferente de 0.5 es asimétrica. * 5.32 Cual es el significado del valor esperado de una distribución de probabilidad? R/: La media de una distribución de probabilidad es el valor esperado. Para calcularlo se multiplica cada resultado posible de x por su probabilidad correspondiente y luego se suman los productos. 5.33 Cuales son las cuatro propiedades que se requieren de una situación para utilizar la distribución binomial? R/:La distribución binomial se utiliza cuando la variable aleatoria es el numero de éxitos en una muestra, compuesta por n observaciones. Las propiedades son: * La muestra debe tener un numero fijo de observaciones n * Cada observación se clasifica en éxito (P) o fracaso (1-P) * La probabilidad de que una observación se clasifique como exitosa es constante de una observación a otra, al igual que la probabilidad de que sea un fracaso * El resultado de cualquier...
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...Modelación de mecanismos de transmisión monetaria en México Período 1998-‐2012 Descripción de las series de tiempo usadas • Se usaron los datos obtenidos de las bases del Banco de México y del INEGI tomando como referencia el período de 1998-‐2012 en formato trimestral debido a que la referencia con menos información (tasa de interés) solamente abarcaba esos períodos Modelos utilizados Se realizaron comparaciones entre los modelos fabricados mediante el criterio de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) y vectores auto-‐regresivos (Modelos VAR) para evaluar el grado de efectividad de cada uno de ellos en su capacidad para predecir el comportamiento de las distintas variables. Modelo MCO Y= aX + b Modelo VAR ������������ = ������������ + ������1������������ − 1 + ������2������������ − 2 + ⋯ + ������������������������ − ������ en donde Yt , Yt-‐1,..,Yt-‐p representa una variable que depende de sí misma...
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...Eficiencia de algoritmos de compresión de archivos en tablets android Isaac Torres, Leonardo Larrea, Carlos Gualán, Freddy Tandazo, Jorge García Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación Escuela Superior Politécnica del Litoral Campus “Gustavo Galindo”, Km 30,5 vía Perimetral. Casilla 09-01-5863, Guayaquil, Ecuador ismatorr@espol.edu.ec, jalarrea@espol.edu.ec, camagual@espol.edu.ec, fatandaz@espol.edu.ec, joregarc@espol.edu.ec Resumen En el presente trabajo se buscó determinar el algoritmo de compresión de archivos más eficiente según su grupo, de acuerdo a dos factores, éstos son, tiempo de compresión y porcentaje de compresión, los grupos de algoritmos son: algoritmos estadísticos, algoritmos híbridos y algoritmos de diccionario. Para ello se hizo un muestreo estratificado de archivos con respecto a su tamaño y su redundancia de información. Para analizar la eficiencia de cada algoritmo se utilizó diferencias de medias y varianzas entre el tiempo de compresión y el porcentaje de compresión. Los resultados fueron que los archivos muy pequeños, en lugar de disminuir su tamaño, éstos aumentan. Para los archivos medianos, los algoritmos híbridos y de diccionario tienen un mejor tiempo de compresión y descompresión que los algoritmos estadísticos, mientras que para los archivos grandes, los algoritmos híbridos tienen una clara ventaja sobre los algoritmos estadísticos y de diccionario. Palabras Claves: ESPOL, factores, universidad. Abstract In...
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...Trabajo 1 - Sector Construcción 24 de Marzo de 2011 Estadística Descriptiva: Calcularemos por año desde el 2007 hasta enero del 2011 los estadísticos descriptivos mas importantes para las empresas de nuestro sector, los cuales nos servirán de guía para suponer pruebas de hipótesis y así comparar el desempeño de las empresas. Tras haber calculado los estadísticos más importantes, haremos pruebas de hipótesis para poder comparar los rendimientos diarios de las acciones del sector. Comenzaremos con la comparación de CEMEX e ICA en cada año. Para 2007: No tienen distribución normal Ho: µica = µcemex H1: µica>µcemex Como son muchos datos, sabemos que el promedio de los rendimientos se distribuye normal, además de que son muestras dependientes por ser tomadas en las mismas fechas, por lo que aplicamos la siguiente prueba: Paired T-Test and CI: ICA 07, CEMEX 07 Paired T for ICA 07 - CEMEX 07 N Mean StDev SE Mean ICA 07 251 0.00252 0.02195 0.00139 CEMEX 07 251 -0.00057 0.01998 0.00126 Difference 251 0.00308 0.02155 0.00136 95% lower bound for mean difference: 0.00084 T-Test of mean difference = 0 (vs > 0): T-Value = 2.27 P-Value = 0.012 Como el valor de P es muy pequeño se rechaza la hipótesis nula, ya que alfa tendría que ser menor a 0.012 para que la aceptaramos. Por lo tanto se acepta que efectivamente el rendimiento medio de ICA fue mayor al de Cemex en el...
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