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Tema 4 - V.A. Continuas

Distribución exponencial

4 problemas en los exámenes evalúan este concepto.

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Problemas que lo evalúan

  1. Sistema en serie con exponencial y v.a. continua
    24-25 · Test Problemas

    Sistema en serie ⇒ $P(S>t) = P(X>t)\cdot P(Y>t)$ por independencia. Para (d) aplica TCL: $\bar{X} \approx N(\mu, \sigma/\sqrt{n})$ con $\mu=5$, $\sigma=5$. Para (e) compara $P(A|C)$ vs $P(B|C)$ con Bayes.

    Modelo binomialProbabilidad totalTeorema Central del LímiteTeorema de BayesFunción de densidad y de distribución
    ★★★★
  2. Modelo A · Modelo de distribución para Loc2_Cuello_Hembra
    23-24 · CON

    Fíjate en tres pistas: tipo de valores (continuos positivos), forma del histograma (asimetría) y relación entre media y desviación típica. Si media $\neq$ s, descarta exponencial y ve a gamma; valida con Kolmogorov-Smirnov.

    Estadística descriptiva (mediana, desviación, sesgo, cuartiles)Prueba K-S de normalidadAjuste de distribución en StatgraphicsDistribución Gamma
    ★★★★★
  3. Modelo B · Modelo de distribución para Loc2_Cuello_Macho
    23-24 · CON

    Variable continua positiva con asimetría positiva: los candidatos del curso son exponencial y gamma. Compara $\bar{x}$ con $s$ para descartar la exponencial y contrasta la gamma con Kolmogorov-Smirnov.

    Estadística descriptiva (mediana, desviación, sesgo, cuartiles)Prueba K-S de normalidadAjuste de distribución en StatgraphicsDistribución Gamma
    ★★★★★
  4. Exponencial: estimación, TCL, IC para β y para σ
    22-23 · Global

    Para la exponencial $E[X]=1/\beta$, así que el método de momentos da $\hat{\beta}=1/\bar{x}$. Usa la falta de memoria en (a), TCL en (b), y recuerda que en la exponencial $\sigma=1/\beta=\mu$, por lo que el IC para $\mu$ sirve también para $\beta$ (invirtiendo extremos) y para $\sigma$.

    Método de los momentosTeorema Central del LímiteEquivalencia IC y contraste bilateralCota del error en estimación por IC
    ★★★★