701P Estimación de Parámetros: Método de Momentos

[@mikeburry9198]

Excelente señor, creo que lo entendí por fin.

[@DanieldelosSantos-lk7bw]

Hola, muy interesante todo. No entendí como factorizó, en el minito 13:56. la suma de las variables al cuadrado menos la media al cuadrado. Estaría bueno que explicara eso. Saludos

[@jacobsescalona328]

Esta mal

[@javiersuarez8113]

Excelente explicación. Al fin entendí. Gracias

[@jorgeluiscubacalla5666]

Thank you ✌️

[@Emma-hn8bs]

Muchas gracias, me ayudo

[@isaiasferrer932]

Muy bien explicado. Muchas gracias por el vídeo. Me gustaría preguntarle cómo calcula la esperanza de la función de Poisson. He intentado resolverla con la integral, pero no he podido. Un saludo.

[@alanvillarroel1671]

si explicaras paso a paso sin llegar solo a resultados estaria mejor

[@sergiocb4824]

Puede hacer la demostracion de la distribución normal?, el por qué la sumatoria de xi² menos xbarra² se agrupal en un binomio al cuadrado?

[@GT-zb4qg]

gracias

[@luisfernandoparionamercado4600]

Bien explicado

[@jorgecampos5888]

En el tercer ejemplo no se entiende de donde saco el 2do momento...

[@triplem7836]

Hola, tengo un duda, en el minuto 14:27 dice que el resultado corresponde con S², pero tenía entendido que S² era 1/n-1(...), y no 1/n(...) ¿Sería lo mismo?

[@jorgeluiscubacalla5666]

Hola, S^2 es la varianza muestral según el video, pero el otro S^2 que indicas cuyo cociente es n-1, ese se le llama varianza de cochran