La muestra siguiente recoge los minutos en que se marcaron goles en la última jornada de una liga de fútbol 

Estime, a partir de la función de densidad empírica, cuál es la probabilidad de marcar un gol entre el minuto y el . Para calcular el histograma tome y .

Dada la muestra ordenada

obtenida a partir de una variable aleatoria, , desconocida. Calcule el valor de la función de densidad empírica de en a partir de la muestra, tomando para ello y .

Se dispone de la siguiente muestra de la resistencia a la compresión, , en probetas de hormigón (valores expresados en N/mm²):

25.9000   28.0000   28.0000   28.9000   29.1000   30.5000   30.8000   30.8000   31.3000   31.4000

32.1000   32.1000   32.2000   32.2000   32.6000   32.9000   32.9000   32.9000   33.3000   33.6000

33.7000   33.8000   34.1000   34.4000   35.0000   35.9000   36.2000   36.6000   36.8000   38.5000.

Sea Y el rendimiento de un proceso (medido en Kg h^-1) y x la temperatura (medida en ºC). Los parámetros del modelo lineal ajustado son b₀=–5 Kg h^-1,  b₁= 0.05 Kg h^-1 ºC^-1 y s=0.5 Kg h^-1 . Si ahora Y  se mide en g s^-1 y x en kelvin ¿cuál es el nuevo valor de b₀ ? (2 decimales)(se recomienda considerar los cambios de unidades como cambios de variable en el modelo, del tipo e ).

Se quiere ajustar un modelo lineal a un experimento del que se conoce la siguiente información para una muestra de tamaño 10: y . Calcular el coeficiente de determinación del ajuste (con 4 decimales).

Un valor negativo del coeficiente de correlación lineal r...