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TEMA 5

Miguel Fan 40 Fragen

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Fragen in diesem Quiz (40)

  1. 1 ¿Cual de las siguientes distribuciones cumple la propiedad de falta de memoria?
    1. Aa) Binomial.
    2. Bb) Poisson.
    3. Cc) Normal.
    4. Dd) Exponencial.
  2. 2 Una sucesión de variables aleatorias se dice independiente cuando son independientes
    dos a dos.
    1. ARichtig
    2. BFalsch
  3. 3 ¿Que propiedad fundamental tienen las cadenas de Markov?
    1. Aa) Los incrementos son variables i.i.d.
    2. Bb) El futuro solo depende del pasado a través del presente.
    3. Cc) El futuro es independiente del presente.
  4. 47. Un estado para el que una vez llegado a el ya no volvemos a salir se dice...
    1. Aa) Transitorio.
    2. Bb) Irreducible.
    3. Cc) Recurrente.
    4. Dd) Absorbente.
  5. 5. Una cadena periódica no puede tener distribución estacionaria
    1. ARichtig
    2. BFalsch
  6. 6 ¿Cual de las siguientes condiciones garantiza la existencia de una distribución
    estacionaria?
    1. Aa) La matriz de transición es irreducible.
    2. Bb) El conjunto de estados es finito.
    3. Cc) La cadena de Markov es periódica.
  7. 7. ¿Qué le ocurre al estado de Markov si todos los estados i pertenecientes a S se comunican entre sí?
    1. Aa) Es Irreducible
    2. Bb) Es Reducible.
    3. Cc) Se incrementa exponencialmente.
  8. 8Cuestión 3. Marque la definición correcta de la propiedad de Markov:
    1. Aa) Dado el estado actual, el futuro del proceso dependerá de su pasado.
    2. Bb) Dado el estado actual, el futuro del proceso no dependerá de su pasado.
    3. Cc) En cuanto al futuro del proceso, el estado actual no contiene nada de
      información
  9. 91 Cuál o Cuáles de las siguientes afirmaciones son falsas, sobre la ergodicidad:
    1. Aa) El promedio temporal de ciertas magnitudes pueden obtenerse como promedios
      sobre el espacio de estados. (En un sistema ergódico).
    2. Bb) Un estado es ergódico si es recurrente positivo y aperiódico.
    3. Cc) Una cadena de Markov es ergódica si al menos un sistema es ergódico
  10. 10Una Distribución Límite (estacionaria) de una Cadena de Markov en tiempo discreto
    consiste en una distribución de estado estable para los estados de una cadena que es
    independiente de la distribución inicial, verdadera o falsa:
    1. ARichtig
    2. BFalsch

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