En una comunidad, se realiza un estudio sobre la separación de residuos sólidos. Los resultados muestran lo siguiente: 50 personas separan sus residuos orgánicos. 40 personas separan residuos reciclables (plástico, papel, etc.). 20 personas separan ambos tipos de residuos. 10 personas no separan ningún tipo de residuo. a) Representa esta información en un diagrama de Venn con los siguientes conjuntos: A: Personas que separan residuos orgánicos. b) ¿Cuántas personas fueron encuestadas en total? c) ¿Cuántas personas separan solo residuos orgánicos? d) ¿Cuántas personas separan solo residuos reciclables? e) ¿Cuántas personas separan al menos un tipo de residuo?

\( \quad 34,27,45,40,44 \) Si suponemos que estas edades constituyen la totalicad de la población, hallar la desviación estándar , decimales.

2) Se tiene una lista de 350 doctores de una clínica con los nombres, género, edad, salario, grado académico de todos ellos. Se les desca encuestar sobre las enfermedades más recientes que han atendido. a) ¿Qué tamaño tiene la población? b) ¿El análisis fue mediante censo o muestro? c) ¿Porqué? d) ¿Quiénes son los elementos de estudio? e) Clasifica las variables según su tipo f') ¿Qué fipo de esfudio esfadístico sería'.experimental U obser vacional?

Haga los siguientes ejercicios de regresión lineal: 1) Se realizó un estudio en Virginia Tech para de terminar si ciertas medidas de la fuerza estática del brazo influyen en las características de "levantamiento dinámico" de un individuo. Veinticinco individuos se sometieron a pruebas de fuerza y luego se les pidió que hicieran una prueba de levantamiento de peso, en el que el peso se elevaba en forma dinámica por encima de la cabeza. A continuación se presentan los datos.: \begin{tabular}{|c|c|c|} \hline Indviduo & Resistencia del brazo ( x ) & Levantamiento dinámico \\ \hline 1 & 17.3 & 71.7 \\ \hline 2 & 19.3 & 48.3 \\ \hline 3 & 19.5 & 88.3 \\ \hline 4 & 19.7 & 75.0 \\ \hline 5 & 22.9 & 91.7 \\ \hline 6 & 23.1 & 100.0 \\ \hline 7 & 26.4 & 73.3 \\ \hline 8 & 26.8 & 65.0 \\ \hline 9 & 27.6 & 75.0 \\ \hline 10 & 28.1 & 88.3 \\ \hline 11 & 28.2 & 68.3 \\ \hline 12 & 28.7 & 96.7 \\ \hline 13 & 29.0 & 76.7 \\ \hline 14 & 29.6 & 78.3 \\ \hline 15 & 29.9 & 60.0 \\ \hline 16 & 29.9 & 71.7 \\ \hline 17 & 30.3 & 85.0 \\ \hline 18 & 31.3 & 85.0 \\ \hline 19 & 36.0 & 88.3 \\ \hline 20 & 39.5 & 100.0 \\ \hline 22 & 44.3 & 100.0 \\ \hline 23 & 44.6 & 91.7 \\ \hline 24 & 50.4 & 71.7 \\ \hline 25 & 55.9 & 7.7 \\ \hline \end{tabular} a) Trace un diagrama de dispersión y mencione que tipo de relación hay entre las variables. b) Determine la ecuación de regresión muestral e interprete los valores de \( \mathrm{b}_{0} \mathrm{y}_{\mathrm{b}} \).

Queridos estudiantes: Como pudieron observar en muchos textos de áreas diversas aparecen gráfi- cos, inclusive de diferentes tipos. La pregunta que nos hacemos es ¿qué nos cuentan -y qué nos ocultan- esos gráficos? ¿Qué otros datos necesitamos para poder sacar conclusiones? Ya empezamos atrabajar estas cuestiones cuando realizamos el proyecto "¿Cómo detectar mentiras?". En este recorrido la idea es profundizar algunas de las ideas alli trabajadas y ampliar el abanico de los gráficos que podemos ver y/o hacer. Entonces, en este desafio les proponemos preguntarnos: ¿qué podemos y qué no podemos afirmar observando este gráfico? Y retomar otra del pro- yecto anterior: ¿podemos anticipar la cantidad de habitantes del planeta en 2030? ¿Y en 2050 o 2100? Población del mundo (1951-2020)

Exercice 6 1. Soit \( X_{j} \) une variable gaussienne de la loi \( \mathcal{N}\left(\gamma \cdot \vartheta^{2}\right) \). Trouver la borne de Cramér-Rao dans le cas d'estimation \( \vartheta>0 \). Etudier l'EMV et l'estimateur \[ \vartheta_{n}^{*}=\frac{1}{n} \sqrt{\frac{\pi}{2}} \sum_{j=1}^{n}\left|X_{j}-\gamma\right| . \] 2. Soit \( X_{j} \) une variable de la loi Gamma \( \Gamma_{\vartheta, \lambda} \) et \( \lambda \) est connu. Calculer l'EMV du paramètre \( \vartheta \) et comparer sa variance asymptotique avec la borne de Cramér-Rao. 3. Soit \( X_{j} \) une variable de la loi \[ f(\vartheta, x)=\frac{x}{\vartheta} e^{-x^{2} / 2 \vartheta \vartheta} 1_{\{x \geq 0\}} . \]