Estadstica matemtica
1) estima para los intervalos :
Bosquejo de un tener estima el objetivo a caracterizar entre todos los valores de i de c1 y de c2 para los cuales {c1 < X < 2c } = g, aqul de la longitud mnima.
2) verificacin de la estadstica de las hiptesis:
El rama de la teora de la decisin basada en la opcin entre 2 funciones de distribuciones de la probabilidad es una.
Hiptesisbaja dicha de H 0
Alternativadicho de la hiptesis de H 1
3) Spazio de los acontecimientos :
Est con de los acontecimientos posibles entre los cuales elegir, se indica con M.
4) Spazio de marcas ellas :
Est con de todas las formas posibles de la onda sended al observador, se indica con S.
5) Spazio de las observaciones :
Est con todos los posibles los marca los recibos, se indica con Z.
6) Spazio de las decisiones :
Est con todos los posibles le resulta del proceso de decisin, se indica con D.
7) regla de la decisin :
Bosquejo de una regla del determinist que se asocia a cada decisin de la observacin una.
8) el error de 1 mecanografa adentro una decisin binaria despus de la sola observacin :
Un error de 1 tipo se tiene si viene la hiptesisH 0 tambin rechazado siendo verdad.
9) el error de 2 mecanografa adentro una decisin binaria despus de la sola observacin :
Un error del tipo 2 se tiene si la hiptesis correcta es H1 pero le resulta del experimento no apoya la denegacin de H0.
10) criterio del verosimiglianza mximo :
La regla de la decisin elige el acontecimiento que tiene mayor probabilidad para haber causado la observacin.
11) Relazioneship del verosimiglianza :
12) criterio de Neyman - persona :
Caracteriza una regla de la decisin que disminuye b , fijando a .
13) diferencia entre la estima del parmetro y la verificacin de las hiptesis :
La estima del parmetro concurre con las observaciones respecto a un solo modelo a la estimacin de o a ms parmetros mientras que la verificacin de las hiptesis pone a los modelos de la comparacin 2, aqul de la hiptesis nula y aqul del alternativa de la hiptesis.
Nmeros accidentales
14) definicin de funcionamiento del nmero accidental :
La secuencia de nmeros accidentales es uno que resulta de un experimento fsico
15) definicin conceptual del nmero accidental :
La secuencia de aleatorio variable es un i.i.d.
16) modalidad para la generacin de nmeros accidentales :
a) a travs de las tablas
b) con algoritmos del congruenziali
17) describe un generador del ricorsivo accidental de los nmeros :
La parte de un valor los comienza y silicio obtiene el valor sucesivo en la funcin del valor anterior.
18) describe un generador del congruenziale accidental de los nmeros :
El valor actual se basa en el concepto del congruenza por lo tanto que son herencia al resto de la divisin para m del valor anterior.
19) mtodo para generar nmeros accidentales con uno dado la distribucin con calcular:
(u) es necesario calcular los valores de la funcin-1de F para u = ui , siendo {u} una secuencia de los nmeros accidentales uniformes.
20) describe el montaje Carl del mtodo :
Se basa en un muestreo accidental y se utiliza como ejemplo para el clculo de integrales, en N prctica se lleva hacia fuera mide el tiempo de un experimento aleatorio y entonces se estima el promedio de todas las vueltas hacia fuera obtenidas a usted.
Teora de la estima
21) estima del punto :
Bosquejo de una funcin de la observacin x l 
= g(x)
22) tasador :
El bosquejo de una funcin del portador X constituy de todas las
observaciones x l = el g(X)
23) error de la estima :
Es la diferencia entre el tasador y de icgnito el cio del parmetro
q y = - q
24) polarizacin del tasador:
Bosquejo del medio del valor del error del b(del
stima) = E(- q)
25) variacin de un tasador :
Es el valor previsto del cuadrado del error de la estima
V() = E[ (- E())2 ]
26) tasador el consistir:
Un tasador est consistiendo si el error de la estima estira a 0 para N que estire a infinito.
27) tasador ptimo :
l es el tasador que disminuye el medio cuadrtico del
error e = E[ (- q)2 ]
28) describe la estima para los intervalos:
Vienen definieron un apoyo de las funciones de la
observacin1 = g 1 (x) e 2 = g 2 (x) que
definen un intervallo ante el interior de el cual el parmetro q se contiene con una
probabilidad g.
29) objetivo de la estima para los intervalos :
Para disminuir la longitud del intervalo |1 - 2 | .
