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Estadísticas II: Temario 3

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Quiz de estadística intermedio

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Estadísticas II: Temario 3
 

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Quiz de estadística intermedio

by Felipe
1

1. Indica que opción no es la correcta en relación a la estimación puntual: a. El principal inconveniente de la estimación puntual es que desconocemos lo que difiere del parámetro a estimar. b. Para cada muestra, obtenemos una estimación del parámetro poblacional desconocido. c. Los estimadores son las aproximaciones y las estimaciones son funciones de las variables que componen la muestra aleatoria simple

2

Indica que opción es correcta en relación a la estimación puntual:

3

Indica cuál de las siguientes afirmaciones sobre la estimación puntual NO es cierta:

4

Un estimador de un parámetro poblacional se define como:

5

Sea μ̂ = X ̅ +42/ n un estimador del parámetro media poblacional, donde se sabe que E[X] = μ, la Var[X] = σ2 y n es el tamaño muestral de la muestra. Entonces:

6

Sea X una variable que sigue una distribución normal con media μ y varianza σ2. A partir de una muestra de tamaño 3, consideremos los siguientes estimadores de μ: μ̂1 = 2 · X1 +3·X2 −4·X3 y μ̂2 = 2·X1 +2·X2 −X. Entonces:

7

Sea X una variable que sigue una distribución normal con media μ y varianza σ2. A partir de una muestra de tamaño 3, consideremos los siguientes estimadores de μ: μ̂1 = 2 · X1 +3·X2 −4·X3 y μ̂2 = 2·X1 +2·X2 −X3 Entonces:

8

Sea X una variable que sigue una distribución normal con media μ y varianza σ2. A partir de una muestra de tamaño 3, consideremos los siguientes estimadores de μ: μ̂1 = 4 · X1 −2·X2 −X3 y μ̂2 = 2·X1 +X2 −2·X3 Entonces:

9

Sea X una variable que sigue una distribución normal con media μ y varianza σ2. A partir de una muestra de tamaño 4, consideremos los siguientes estimadores de μ: μ̂1 = X1 +X2 +X3 −2·X4 y μ̂2 = 2·X1 +2·X2 −X3 −X4 Entonces:

10

Una determinada característica X sigue una distribución normal. A partir de una muestra simple de tamaño 3. Consideremos los siguientes estimadores de la media: μ̂1 = 3X1 −2X2 +X3 μ̂2 = 2X1 −2X2 +X3

11

Una determinada característica X sigue una distribución normal. A partir de una muestra simple de tamaño 4. Consideremos los siguientes estimadores de la media: μ̂1 = X1 +X2 +X3 +2X4/ 5 μ̂2 = X1 +X2 +X3 −2X4 / 5

12

Con fin de estimar la media poblacional de una variable aleatoria X~N(μ,σ), se considera una muestra aleatoria simple de tamaño tres, asociada a la misma (X1,X2,X3) y los estimadores μ̂1 = X1+2X2+3X3 6 y μ̂2 = X1−2X2+2X3 , se tiene:

13

Se consideran dos estimadores a los que llamaremos estimador 1 y estimador 2 respectivamente. Se sabe que el estimador 1 es insesgado y tiene una varianza σ2, mientras que el estimador 2 es insesgado y su varianza vale 2σ2, entonces:

14

Sean μ̂1 y μ̂2 dos estimadores, si μ̂1 es insesgado y la Var[μ̂1] < Var[μ̂2], entonces:

15

Consideremos dos estimadores μ̂1 y μ̂2 dos estimadores del parámetro μ, si se conoce que var(μ̂1) = σ2 2 3 ∑ xi i=1 2 y var(μ̂2) = σ2 4 n y var(θ ̂2) = σ2 2 n :

16

Consideremos dos estimadores θ ̂1 y θ ̂2 dos estimadores insesgado del parámetro θ, si se conoce que var(θ ̂1) = σ1 2 , ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta para determinar cuál de los dos estimadores es más eficiente?

17

Consideremos dos estimadores μ̂1 y μ̂2 ambos insesgados de parámetros μ. Si se conoce que Var(μ̂1) = σ2 2 y Var(μ̂2) = σ2 7 , entonces:

18

Una variable aleatoria X sigue un modelo normal de media desconocida μ y de varianza σ2. A partir de una muestra aleatoria simple de tamaño n = 3 y considerando los dos siguientes estimadores de μ podemos afirmar que: μ̂1 = 2X1 +X2 +3X3 μ̂2 = 1 2 c. n · ∑ xi X1 +1 2 X3

19

Sean x1,x2,x3 una muestra aleatoria simple procedente de una distribución X~N(μ,σ). Se considera que μ̂ = 1 n+1 i=1 entonces:

20

Sea S2 el estimador del parámetro σ2 entonces

21

Si sobre el estimador de la varianza poblacional se conoce que σ̂2 = S2 y que σ̂ = S, entonces dicho estimador es…

22

Señala la opción correcta:

23

An estimator is efficient if it is:

24

Un estimador eficiente

25

Indica la opción correcta:

26

Un estimador UMVUE de un parámetro μ

27

Un estimador UMVUE del parámetro media poblacional

28

Del estimador θ ̂ del parámetro θ, se sabe que E[θ ̂]≠θ a. Dicho estimador nunca podrá ser eficiente. b. Dicho estimador nunca podrá ser UMVUE. c. Las dos respuestas anteriores son correctas.

29

Un estimador Robusto:

30

Se sabe que E[θ ̂]=θ y V[θ ̂]=2, entonces:

31

Se sabe que E[θ ̂]=2θ y V[θ ̂]=2, entonces:

32

Un buen estimador será

33

¿Si un estimador es UMVUE será eficiente? VERDADERO / FALSO

34

¿Si un estimador es insesgado será eficiente? VERDADERO / FALSO

35

Si un estimador es insesgado entonces su ECM será

36

Si un estimador es eficiente entonces:

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