Question 1
Question
El estadistico del intervalo de confianza para la media con la varianza conocida se aproxima a una distribucion:
Question 2
Question
El estadistico del intervalo de confianza para la media con la varianza conocida se aproxima a una distribucion:
Question 3
Question
El estadistico del intervalo de confianza para la media con la varianza desconocida se aproxima a una distribucion:
Question 4
Question
El contraste de hipótesis permite:
Answer
-
Decidir si el parámetro toma un determinado valor con cierta probabilidad
-
Ninguna de las demas respuestas es correcta
-
Calcular los extremos de un intervalo de confianza con cierta probabilidad
-
Calcular exactamente el valor del parametro
Question 5
Question
Para la ley de Laplace de asignacion de probabilidad pueda aplicarse:
Answer
-
Los suceos Ei que intervienen deben de ser independiente entre si
-
Es aplicable a cualquier tipo de sucesos
-
Ninguna de las demas respuestas es correcta
-
Requiere, entre otros requisitos, que los suceos Ei que intervienen sean igualmente verosímiles
Question 6
Question
Para la ley de Laplace de asignacion de probabilidad pueda aplicarse:
Answer
-
Los sucesos deben ser mutuamente excluyentes
-
Ninguna de las demas respuestas es correcta
-
Es aplicable a cualquier tipo de sucesos
-
Los sucesos Ei que intervienen deben de ser independientes entre si
Question 7
Question
Los intervalos de confianza bilarterales I(0.99) e I(0.95) para u en una poblacion normal tales que
Question 8
Question
EL valor de K en la siguiente figura (todos sabemos que grafica es o mínimo la respuesta)
Answer
-
Sea cual sea el valor de K, es una funcion de densidad
-
0.5 para que sea una funcion de densidad
-
Ninguna de las demas respuestas es correcta
-
0.25 para una funcion de distribucion
Question 9
Question
El valor de K en la siguiente figura es:
Answer
-
0.25 para que sea una funcion de densidad
-
0.5 para que sea una funcion de densidad
-
Sea cual sea el valor de K, es una funcion de densidad
-
0.25 para que sea una funcion de distribucion
Question 10
Question
En un control de calidad se toma un lote de 1000 artículos que están numerados. Sea la variable aleatoria X=”el articulo i es seleccionado”. X se puede modelar siguiendo una distribución
Question 11
Question
El numero de personas que llegan a urgencias una noche se puede modelar siguiendo una distribución:
Question 12
Question
El estadístico usado para construir un intervalo de confianza para el cociente de varianzas sigue una distribución de tipo:
Question 13
Question
El estadístico usado para construir un intervalo de confianza para el cociente de varianzas sigue una distribución de tipo:
Question 14
Question
El estadístico del intervalo de confianza para la media con la varianza desconocida se aproxima a una distribución:
Question 15
Question
El nivel de significación de un contraste de hipótesis es la máxima probabilidad de:
Answer
-
No rechazar Ho cuando Ho es falsa.
-
Rechazar Ho cuando ésta es falsa.
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
Aceptar Ho dado que Ho es verdadera.
Question 16
Question
El estadístico media muestral, obtenido por muestreo aleatorio simple en una población de media mu y desviación típica sigma, tendrá por distribución:
(Es ninguna correcta o bajo determinadas circunstancias... y unos valores , demasiado enrevesada para esta pagina)
Question 17
Question
Sean las vs.as. {\small Y=\sum_{i=1}^{k} Y_{i}} (siendo {\small Y_{i} \in \chi^{2} \left(n\right)}), y {\small T\in N \left(\mu_{T};\sigma^{2}_{T}\right)}, independientes entre sí, ¿que distribuciónsigue la v.a. {\small \frac{\frac{T-\mu_{T}}{\sigma_{T}}}{\sqrt{\frac{Y}{kn}}}}?.
Question 18
Question
Para analizar el grado de relación entre dos variables en escala por intervalos:
Answer
-
Hay que realizarlo necesariamente por medio de V de Cramer.
-
Hay que usar exclusivamente el coeficiente de correlación de Pearson.
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
Es posible usar los coeficientes predictivos {\small \lambda}.
Question 19
Question
Para una variable aleatoria X y un intervalo I, se tiene que X^{-1}(I) es:
Answer
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
Un numero real.
-
Un subconjunto del espacio muestra
-
Un experimento aleatorio.
Question 20
Question
En un contraste de hipótesis, cometemos Error de tipo II cuando:
Answer
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
Aceptamos Ho siendo falsa
-
Cuando no comentemos error de tipo I.
-
Rechazamos Ho siendo cierta.
Question 21
Question
Para contrastar, mediante la prueba t, si dos poblaciones tienen la misma media se requiere que:
Answer
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
Los tamaños muestrales sean los mismos.
-
Las dos muestras sean independientes.
-
Los tamaños muestrales sean grandes, siempre.
Question 22
Question
Dados dos sucesos independientes se verifica que:
Question 23
Question
Un estimador consistente es aquel que:
Answer
-
Tiene varianza mínima
-
Su varianza coincide con la cota de Frechet-Cramer-Rao
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta
-
. Es asintóticamente norma
Question 24
Question
Un estimador consistente es aquel que:
Answer
-
Tiene varianza mínima.
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta
-
Es asintóticamente normal.
-
Bajo ciertas condiciones, su varianza tiende a
cero
Question 25
Question
Si la varianza del error S^2 (abajo epsilon) crece:
Answer
-
Aumenta el coeficiente de variación.
-
Aumenta el coeficiente de determinación.
-
Aumenta el coeficiente de correlación.
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.