Una muestra es:
Los objetos o individuos sobre los cuales se desea estudiar
Describe características de una población
Parte de una población, seleccionada para su análisis
Parte de las variables delos objetos o individuos de los cuales se requiere hacer un análisis
En las variables numéricas, cuál es la diferencia entre continuas y discretas.
Que no son cuantitativas.
Tienen números enteros
Por conteo y medición
No existen diferencias
Una variable numérica continua se caracteriza porque al ser medida su valor:
Es constante
Decrece
Aumenta
Cambia
A cual prueba estadística pertenecen los “grados de libertad?
Varianza anova
Chi Cuadrado
T-student
Ninguna de las anteriores
Es una representación gráfica de los datos con base en 5 números, sirve para analizar con mayor detalle la muestra.
Diagrama de caja
Pareto
Valor Z
Histograma
En una Distribución Normal el 50% del rango intercuartil:
2,44 Desviación Estándar
1.33 Desviación Estándar
Rango Infinito
tiene apariencia a una campana gaussiana
¿Cuál de las siguientes propiedades no es de una distribución binomial?
La muestra consta de un número fijo de observaciones n
El resultado de cualquier observación es independiente del resultado de cualquier otra observación.
Las observaciones no están clasificadas.
La probabilidad de que una observación no sea el evento de interés, es constante a lo largo de todas las observaciones.
¿Cuál de las siguientes propiedades no se debe utilizar para calcular la distribución de Poisson?
Contar el número de veces que ocurre un evento en particular en un área de oportunidad dada. Esta área de oportunidad se defino como tiempo, longitud, etc
La probabilidad de que un evento ocurra en un área de oportunidad dada es la misma para todas las áreas de oportunidad.
El número de eventos que ocurren en un área de oportunidad dada es independiente del número de eventos que ocurren en cualquier otra área de oportunidad dada
La probabilidad de que un evento ocurra se vuelve más grande a medida que la probabilidad se aproxima a cero.
Probabilidad condicional:
Un conjunto de probabilidades conjuntas, se puede determinar la probabilidad marginal de un evento en particular utilizando el concepto de probabilidad conjunta.
Se trata de determinar la probabilidad de que ocurra un evento A dado que ya aconteció un evento B.
consideramos que de un espacio muestral S se conoce únicamente el evento B, que constituye un espacio muestral reducido
Todas las anteriores
Distribución de Poisson podemos utilizar para estas situaciones:
Si está interesada en saber el número de veces que ocurre un evento en particular en un área de oportunidad dada. El área de oportunidad se define como tiempo longitud, área de superficie etc.
Para determinar la probabilidad de que ocurra un evento A dado que ya aconteció un evento B.
Para determinar número de observaciones
Indique la respuesta correcta para el siguiente inciso: A los votantes registrados en estados unidos se les preguntó si están registrados como republicanos o demócratas.
Este evento es mutuamente excluyente.
Este evento es colectivamente exhaustivo
Este evento es mutuamente excluyente y colectivamente exhaustivo.
No es ni mutuamente excluyente ni colectivamente exhaustivo.
Si P(A y B)= 0,4 y P(B)=0,8, Cuánto es P(A/B)
0,49
0,50
0,25
0,32
La probabilidad condicional entre A y B tiene 3 elementos:
P(AyB), P(A), P(B)
P(A) P(B) P(A+B)
P(A y B) P(ByA) P(AB)
P(A), P(B), P(C)
¿Cuál es la probabilidad de que salga una cara al lanzar una moneda normal?
25%
50%
75%
100%.
En la Probabilidad Clásica o A priori:
Se conoce el total de posibles resultados.
No se conoce el proceso por completo.
No se conoce el hecho histórico.
Depende del criterio del investigador.
El número de diferentes resultados posibles al lanzar una moneda con dos caras cinco veces es 2^5 = 2 x 2 x 2 x 2 x 2 = 32. Suponga que lanza un dado en dos ocasiones. ¿Cuántos resultados diferentes pueden ocurrir?
40
36
54
38
Cuál de estas es propiedad de la distribución binominal
El número de observaciones puede variar
No pueden ser mutuamente excluyentes
Todas las observaciones deben ser colectivamente exclusivas
El resultado de una observación es independiente de otro resultado observado.
Una distribución de probabilidad indica:
Tres valores que pueden representarse como resultado
Toda la gama de valores que pueden representarse como resultado de un experimento si éste se llevase a cabo.
Valores enteros y un número finito de ellos
Valores mayores o iguales a 0
En una clínica el promedio de atención es 16 pacientes por 4 horas, encuentre la probabilidad que en 30 minutos se atiendan menos de 3 personas
0,43
0,546
0,6767
0,4598
La media de los pesos de 5000 estudiantes de un colegio es 70 kg y la desviación típica 3 kg. Suponiendo que los pesos se distribuyen normalmente, “hallar cuántos estudiantes” pesan menos de 60 kg
-3.33
0,76
0,4344
0,234
Por qué no se puede tener un 100% de confianza en haber estimado correctamente las características poblacionales de interés?
Nada es perfecto
No podemos garantizar que las generalizaciones sean correctas
Se necesita un error con fines de realizar un estudio estadístico
Existe variabilidad en la información.
Los grados de libertad:
Están directamente relacionados con el tamaño de la muestra
Se encuentran inscritos en una tabla de distribución (distribución t)
Se puede calcular aún si no se conoce la media muestral.
Las alternativas que no quedan a mi libertad de uso.
Comparar la media con la mediana de un conjunto de datos te da una idea de lo esparcidos que se encuentran los valores del conjunto de datos.
La media y la mediana tienen que coincidir para saber esto
Si la media es mayor que la mediana los datos están mal
Si la media es menor que la mediana los datos están mal
Cuando la media y la mediana distan mucho los datos están muy desperdigados
A veces se habla de medias ponderadas
Se suman las medias previas y se divide por el total
Se suman las medias y se divide por el número de medias sumadas
Se suman las medias, multiplicadas por sus respectivas frecuencias totales y se divide por todas las frecuencias totales sumadas.
se suman las medias geométricas y se dividen para n datos
Cuanto mayor sea la muestra, mayor será el error de muestreo.
Sí, porque hay más errores
No, disminuye
No hay relación alguna
Ninguna de las tres anteriores
Como se considera al error estándar:
Es el error que hay en cualquier encuesta
Es el error muestral típico
Es un modo frecuente de denominar la desviación estándar de una distribución
Es una desviación entre un par de datos.
Una variable continua se distribuye a lo largo de una distribución normal, y esta muestra que:
La moda, media y mediana tienen el mismo valor
La media es mayor que la mediana
La mediana es mayor que la moda
Las opciones anteriores son falsas
Si tienes una serie de 11 números: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11 y multiplicas cada número de la serie por tres, ¿qué pasará con la mediana?
Será 3 veces la anterior mediana
Se le añadirá 6
Se le añadirá 3
Se multiplicará por 6 la anterior mediana
Al extraer las letras de la palabra IBAIZABAL, estima el porcentaje de elegir una A en el segundo turno. El primero sacó una A, sin reposición.
33%
43%
2%
¿Cuándo una distribución es simétrica a la izquierda?
Media aritmética es mayor a la mediana
Media aritmética es menor a la mediana
Media aritmética es menor o igual a la mediana
Media aritmética es mayor o igual a la mediana
Se lanza una moneda sólo una vez. ¿Cuál es la probabilidad de obtener una cara?
1/2
2/3
1/4
1/3
¿Cuál es la probabilidad de que la carta sea un Rey?
4/52
1/52
4/48
1/48
Hay 8 tickets en una caja, dos de cada número del 1 al 4. ¿Cuál es la probabilidad de sacar un ticket con el nº 1 y después sacar un ticket con el nº 3, sin reponer?
1/14
2/14
4/14
1/5
Hay 12 números en una caja numerados del 1 al 12. ¿Cuál es la probabilidad de sacar un 1 o un 3?
1/6
Hay 12 tickets en una caja numerados del 1 al 6. (dos de cada número) ¿Cuál es la probabilidad de sacar primero un 3 y después un 4?
1/33
2/33
4/33
1/45
Un golfista tiene 12 camisetas en su clóset. Suponga que 9 son blancas y las demás azules. Como se viste de noche, simplemente toma una camisa y se la pone. Juega golf dos veces seguidas y no las lava. ¿Cuál es la probabilidad de que las dos camisetas elegidas sean blancas?
0.55.
0.66
0.78
a) 0.89
Se necesita calcular la probabilidad de que lleguen máximo cinco buques petroleros a un puerto durante un día, para lo cual se conoce que la cantidad promedio de buques que llegan diariamente a ese puerto es de dos buques. La distribución de probabilidad apropiada para dar respuesta es:
Distribución normal.
Distribución de Poisson.
Distribución Hipergeométrica.
Distribución Binomial.
Una encuestadora turística seleccionó una muestra de 200 turistas que visitaron el estado durante el año. La encuesta reveló que 120 turistas fueron a Disney World y 100 a Busch Gardens. También se revela que 60 de los 200 turistas visitó ambas atracciones. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona seleccionada haya visitado Disney World y Busch Gardens?
0,80.
0.59
0.48
Una compañía de alimentos planea realizar un experimento a fin de comparar su marca de té con la de dos competidores. Se contrata una sola persona para probar cada una de tres marcas de té, las cuales no tienen marca excepto por los símbolos de identificación A, B, C. El espacio muestral de este experimento es:
S igual a [ A, B, C]
S igual a [ ABC, ACB, BAC, BCA, CAB, CBA ]
S igual a [ AAA, ABC, ACB, ABB, BBB, BAC, BCA, CCC, CAB, CBA]
S igual a [ AA, BB, CC, AB, AC, BA, BC, CA]
Un examen consta de 10 preguntas de opción múltiple con cinco respuestas posibles. Si una persona responde siempre adivinando, determine la probabilidad de que conteste correctamente cinco preguntas.
0.9472
0.9745
0.1234
0.0264
Suponga que el tiempo que tarda cierta cajera de un banco en atender a cualquier cliente (desde el instante en que llega a la ventanilla hasta el momento en que se retira de ella) tiene una distribución normal con una media de 3.7 minutos y una desviación estándar de 1.4 minutos. Encuentre la probabilidad de que un cliente elegido al azar haya esperado menos de dos minutos en la ventanilla.
0.1131
0.1235
0.1121
El método estadístico que nos permite obtener conclusiones acerca de los parámetros de una población con base en el análisis de datos muéstrales es:
El censo estadístico
La Estadística Descriptiva
La distribución de frecuencias
La Inferencia Estadística
Cuando la población se encuentra ordenada y además la muestra obtenida lo está también, el muestreo aplicado es:
Muestreo Aleatorio Simple.
Sistemático
Conglomerados.
Estratificado.
Una encuesta sobre tiendas de comestibles de la región Sierra de Ecuador reveló que 40% tenían farmacia, 50% florería y 70% salchichería. Suponga que 10% de las tiendas cuentan con los tres departamentos, 30% tienen tanto farmacia como salchichería, 25% tienen florería y salchichería y 20% tiene tanto farmacia como florería. ¿Cuál es la probabilidad de seleccionar una tienda de manera aleatoria y hallar que cuenta con farmacia y florería?
P (P y F)= 0,20
P (P y D)= 0,30
No son mutuamente excluyentes
P (P o D o F) = 0,90
Usted es el coordinador de logística de una gran compañía que el tempo promedio en el que reciben los pedidos los clientes tiene una distribución normal con una media de 30 horas y una desviación estándar estándar de 3 horas. Si usted revisa el tiempo de entrega de 25 clientes seleccionados al azar, la distribución del tiempo promedio de entrega es:
T-Student.
Binomial.
Poisson
Normal.
La estadística inferencial es la rama de la estadística que:
Con base en todas las muestras de una población se toman decisiones acerca de la población de donde fueron extraídas
Utiliza técnicas muestreo para inferir características de la población.
Utiliza la estimación por intervalos de confianza y los contrastes de hipótesis para inferir características de la población
Permite describir los datos de una muestra mediante gráficos y tablas de frecuencias
Indique de las siguientes afirmaciones la que complemente correctamente el enunciado: “En estimación, si el tamaño de la muestra aumenta…”
El error estándar aumenta
El tamaño poblacional aumenta
Las estimaciones son infalibles
Menor será la variabilidad del estimador.
Dada una población de plantas de la que quiere conocerse la altura media, si se toma una muestra aleatoria y en dicha muestra se calcula el promedio, este último valor es:
Una estimación puntual.
Error estándar
Parámetro poblacional
Intervalo de confianza.
seleccione las respuestas correctas. Cualquier distribución normal tiene: 1. Aprox. el 68,26% de los artículos caerán dentro del más menos 1 desv. Estándar alrededor de la media. 2. Aprox. el 62,96% de los artículos caerán dentro del más menos 1 desv. Estándar alrededor de la media. 3. Aprox. el 95,44% de los artículos caerán dentro del más menos 2 desv. Estándar alrededor de la media. 4. Aprox. el 92,04% de los artículos caerán dentro del más menos 1 desv. Estándar alrededor de la media. 5. Aprox. el 99,73% de los artículos caerán dentro del más menos 3 desv. Estándar alrededor de la media.
1, 2, 3.
2, 3, 4
1, 3, 4
1, 3, 5
A que se denomina error de muestreo:
La variación que ocurre al seleccionar varias muestras de la población
Un índice numérico de la dispersión de un conjunto de datos
La variación que ocurre cuando se selecciona una sola muestra de la población
la medida en que varían la población y el tamaño de la muestra.
Suponga que 4000 facturas se separan en cuatro estratos, el estrato uno contiene 50 facturas, el estrato 2 tiene 500, el estrato 3 tiene 1550 y el estrato 4 tiene 1900 facturas. Se requiere una muestra de 500 facturas ¿Qué tipo de muestreo debe realizarse?
Muestreo conglomerado
Muestreo sistemático
Muestreo estratificado
Muestreo aleatorio simple
Mientras el tamaño de la muestra sea lo suficientemente grande y la población no sea sesgada ¿Qué estimara la distribución t?
La media muestral
La mediana
La media poblacional
La media aritmética
Seleccione una muestra de 100 facturas de la población de facturas de ventas durante el mes, la medida de la muestra de las 100 facturas de ventas es de 110,27, con una desviación estándar de 28,95, para un nivel de confianza de 95%, el valor critico derivado de la distribución es de 1.9842. ¿Cuáles es el valor del intervalo?
104.53<µ<116.01
105.84<µ<114.02
103.25<µ<120.32
104.62<µ<117.00
¿Cómo se le conoce al número de valores que podemos elegir libremente en una muestra y hacen del resultado más exacto?
Valores críticos.
Grados de libertad.
Nivel de confianza.
T de student
Elige la opción que representa correctamente el orden en que se deben seguir los pasos abajo indicados, con el fin de determinar el tamaño de la muestra. 1. El nivel de confianza deseado el cual determina el valor de z, el valor crítico de la distribución normal estandarizada 2. La desviación estándar σ 3. El error de muestreo aceptable e.
1,2,3
2,3,1
2,1,3
1,3,2
seleccione la respuesta incorrecta. La distribución normal tiene importantes propiedades teóricas como:
Tiene una forma de campana.
Sus medidas no son de tendencia central.
Su 50% central es igual al 1.33 desviaciones estándar.
Su variable aleatoria asociada tiene un rango infinito.
Una población normal tiene una media de 60 y una desviación estándar de 12. Usted selecciona una muestra aleatoria de 9. Calcule la probabilidad de que la media muestral sea mayor que 63.
0.75
0.18
0.86
0.68
El valor esperado de una variable aleatoria discreta de una distribución de probabilidad es:
La media
La moda
Una de las propiedades de la distribución binomial es:
Cada observación está clasificada como colectivamente exhaustivas.
El resultado de cualquier observación es dependiente del resultado de cualquier otra observación.
La muestra consta de un número fijo de observaciones, n
La muestra consta de varios números
Señale la alternativa incorrecta: En una distribución de Poisson un área de oportunidad es:
Una unidad continua
Un intervalo de tiempo
El éxito de lograr una observación
Cualquier área física donde pueda haber más de una ocurrencia de un evento
Cuando el tamaño muestral es pequeño, el intervalo de confianza requiere utilizar la:
Distribución t de Student
Distribución de Poisson
Distribución Normal
Distribución Binomial
El estimador de un intervalo de confianza no es una expresión correcta porque:
Es un valor de un solo estadístico muestral
La media poblacional, µ. no está Incluida en el Intervalo creado a partir de esta muestra
Se forma con valores a partir de una población
Mide la relación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas
El intervalo de confianza se construye de manera que permita
Evaluar la asociación entre dos variables que tienen categorías ordinales
Determinar el promedio de fluctuación de los datos respecto a su punto central
Conocer la probabilidad de que el intervalo incluya al parámetro poblacional
Conocer si la probabilidad de éxito es constante
Los tres elementos que influyen en el margen de error en la construcción de un intervalo de confianza son, la confiabilidad, la variabilidad y el tamaño de la muestra. De acuerdo con estos criterios, la relación entre el error de estimación y la variabilidad es:
Directa
Inversa.
Ocasionalmente Igual.
Inversamente sumativa.
Para calcular un intervalo de confianza para el parámetro que sea, es necesario contar con el nivel de confianza, en el caso de la media, si el nivel de confianza es del 99%, ¿qué área (o probabilidad) bajo la curva normal debe acumularse para encontrar el valor de Z en la tabla?
0.995
0.874
0.263
0.456
A que se refiere la propiedad de variación:
Es el valor medio del conjunto, cuando los números se ordenan de menor a mayor
Es la agrupación de números que guardan una serie de propiedades estructurales
Es igual a la desviación estándar dividida entre la media multiplicada por 100%
A la muestra aleatoria simple
Diferencie la principal razón por que la probabilidad A priori no puede ser subjetiva
Por qué se basa en el conocimiento previo
Por qué se basa en datos
Por qué debe tomar en cuenta la desviación estándar
Por qué difiere de todos ya que es distinta en cada persona
De una manera sencilla considerando la ocurrencia del evento A o del evento B, o de AyB, en un ejemplo aplicado. Como se puede determinar la probabilidad que una pareja haya planeado comprar o realmente haya comprado un vehículo 0km
P(A o B)
P(A)
Probabilidad conjunta
A(A o B) = P(A) + P(B) – P(AYB) (Regla general de suma)
Un árbol de decisiones
Tiene desviacion estandar
Es una probabilidad
Es un estadistico o un parametro
Es una alternativa a la tabla de contingencia
La interdependencia se determina utilizando la ecuación P(A/B)=P(A)
Dos eventos A y B, son independientes
P(A/B) Probabilidad condicional de A dado B
P(A) = probabilidad marginal de A
Todas las respuestas son correctas
El teorema de Bayes se usa
Como preposición
Como estadístico
Como probabilidad
Para calcular probabilidades con información nueva
