Estadística

Question 1 of 91

1

Una muestra es:

Select one of the following:

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 de los objetos o individuos de los cuales se requiere hacer un análisis

Explanation

Question 2 of 91

1

En las variables numéricas, cual es la diferencia entre continuas y discretas?

Select one of the following:

Que no son cuantitativas
Tienen números enteros
Por conteo y medición
No existen diferencias

Explanation

Question 3 of 91

1

Una variable numérica continua se caracteriza porque al ser medida su valor:

Select one of the following:

Es constante
Decrece
Aumenta
Cambia

Explanation

Question 4 of 91

1

A cual prueba estadística pertenecen los `` grados de libertad?

Select one of the following:

Varianza anova
Chi Cuadrado
T-student
Ninguna de las anteriores

Explanation

Question 5 of 91

1

Es una representación gráfica de los datos con base en 5 números , sirve para analizar con mayor detalle la muestra.

Select one of the following:

Diagrama de caja
Pareto
Valor Z
Histograma

Explanation

Question 6 of 91

1

En una distribución Normal el 50% del rango intercuartil:

Select one of the following:

2,44 Desviación Estándar
1,33 Desviación Estándar
Rango Infinito
Tiene apariencia a una campana gaussiana

Explanation

Question 7 of 91

1

¿ Cuál de las siguientes propiedades no es de una distribución binomial?

Select one of the following:

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.

Explanation

Question 8 of 91

1

¿ Cuál de las siguientes propiedades no se debe utilizar para calcular la distribución de Poisson?

Select one of the following:

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 una 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.

Explanation

Question 9 of 91

1

Probabilidad condicional :

Select one of the following:

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

Explanation

Question 10 of 91

1

Distribución de Poisson podemos utilizar para estas situaciones:

Select one of the following:

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
Todas las anteriores

Explanation

Question 11 of 91

1

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.

Select one of the following:

Este evento es mutuamente excluyente.
Este evento es colectivamente exhaustivo.
Este evento e mutuamente excluyente y colectivamente exhaustivo.
No es ni mutuamente excluyente ni colectivamente exhaustivo.

Explanation

Question 12 of 91

1

SI P( A Y B) = 0,4 Y P ( B) = 0,8, Cuánto es P (A/B)

Select one of the following:

0,49
0,50
0,25
0,32

Explanation

Question 13 of 91

1

La probabilidad condicional entre A y B tiene 3 elementos:

Select one of the following:

P(AYB), P(A), P(B)
P(A) P(B) P(A+B)
P(AYB) P(BYA) P(AB)
P(A), P(B), P(C)

Explanation

Question 14 of 91

1

¿ Cuál es la probabilidad de que salga una cara al lanzar una moneda normal?

Select one of the following:

25%
50%
75%
100%

Explanation

Question 15 of 91

1

En la probabilidad Clásica o A priori:

Select one of the following:

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

Explanation

Question 16 of 91

1

El número de diferentes resultados posibles al lanzar una moneda con dos caras cinco veces es 2^5= 2x2x2x2x2=32 . Suponga que lanza un dado en dos ocasiones. ¿ Cuántos resultados diferentes pueden ocurrir?

Select one of the following:

40
36
54
38

Explanation

Question 17 of 91

1

Cuál de estas es propiedad de la distribución binomial

Select one of the following:

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

Explanation

Question 18 of 91

1

Una distribución de probabilidad indica:

Select one of the following:

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

Explanation

Question 19 of 91

1

En una clínica el promedio de atención es de 16 pacientes por 4 horas, encuentre la probabilidad que en 30 minutos se atiendan menos de 3 personas

Select one of the following:

0,43
0,546
0,6767
0,4598

Explanation

Question 20 of 91

1

La media de los pesos de 5000 estudiantes de un colegio es 70kg y la desviación típica 3kg. Suponiendo que los pesos se distribuyen normalmente, ``hallar cuántos estudiantes ´´ pesan menos de 60kg

Select one of the following:

-3.33
0,76
0,4344
0,234

Explanation

Question 21 of 91

1

Por qué no se puede tener un 100% de confianza en haber estimado correctamente las características poblacionales de interés?

Select one of the following:

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

Explanation

Question 22 of 91

1

Los grados de libertad :

Select one of the following:

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.

Explanation

Question 23 of 91

1

Comparar la media con la mediana de un conjunto de datos te da una idea de los esparcidos que se encuentran los valores del conjunto de datos.

Select one of the following:

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.

Explanation

Question 24 of 91

1

A veces se habla de medias ponderadas

Select one of the following:

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 pos sus respectivas frecuencias totales y se divide por todas las frecuencias totales sumadas.
Se suman las medias geométricas y se dividen para n datos

Explanation

Question 25 of 91

1

Cuanto mayor sea la muestra , mayor será el error de muestreo.

Select one of the following:

Sí, porque hay más errores
No, disminuye
No hay relación alguna
Ninguna de las anteriores

Explanation

Question 26 of 91

1

Como se considera el error estándar:

Select one of the following:

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

Explanation

Question 27 of 91

1

Una variable continua se distribuye a lo largo de una distribución normal, y esta muestra que:

Select one of the following:

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

Explanation

Question 28 of 91

1

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, ¿ que ,pasará con la mediana?

Select one of the following:

Será 3 veces la anterior mediana
Se le añadirá 6
Se le añadirá 3
Las multiplicará por 6 la anterior mediana

Explanation

Question 29 of 91

1

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.

Select one of the following:

33%
25%
43%
2%

Explanation

Question 30 of 91

1

¿ Cuándo una distribución es simétrica a la izquierda?

Select one of the following:

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

Explanation

Question 31 of 91

1

Se lanza una moneda sólo una vez .¿ Cuál es la probabilidad de obtener una cara?

Select one of the following:

1/2
2/3
1/4
1/3

Explanation

Question 32 of 91

1

¿ Cuál es la probabilidad de que la carta sea un Rey?

Select one of the following:

4/52
1/52
4/48
1/48

Explanation

Question 33 of 91

1

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?

Select one of the following:

1/14
2/14
4/14
1/5

Explanation

Question 34 of 91

1

Hay 12 números en una caja numerados del 1 al 12. ¿ Cuál es la probabilidad de sacar un 1 o un 3?

Select one of the following:

1/6
1/4
1/3
1/2

Explanation

Question 35 of 91

1

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?

Select one of the following:

1/33
2/33
4/33
1/45

Explanation

Question 36 of 91

1

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?

Select one of the following:

0.55.
0.66
0.78
0.89

Explanation

Question 37 of 91

1

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:

Select one of the following:

Distribución normal
Distribución Poisson
Distribución Hipergeométrica
Distribución binomial

Explanation

Question 38 of 91

1

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?

Select one of the following:

0,80.
0.78
0.59
0.48

Explanation

Question 39 of 91

1

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:

Select one of the following:

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)

Explanation

Question 40 of 91

1

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.

Select one of the following:

0.9472
0.9745
0.1234
0.0264

Explanation

Question 41 of 91

1

Suponga que el tiempo que tarda una cierta cajera de un banco e 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.

Select one of the following:

0.1131
0.1234
0.1235
0.1121

Explanation

Question 42 of 91

1

El método estadístico que nos permite obtener conclusiones acerca de los parámetros de una población con base en el análisis de datos muestrales es:

Select one of the following:

El censo estadístico
La estadística Descriptiva
La distribución de frecuencias
La inferencia Estadística

Explanation

Question 43 of 91

1

Cuando la población se encuentra ordenada y además la muestra obtenida lo está también, el muestreo aplicado es:

Select one of the following:

Muestreo Aleatorio Simple.
Sistemático
Conglomerados
Estratificado

Explanation

Question 44 of 91

1

Una encuesta sobre tiendas de comestibles de la región Sierra de Ecuador reveló que un 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 salchichería como florería. ¿ Cuál es la probabilidad de seleccionar una tienda de manera aleatoria y hallar que cuenta con farmacia y florería?

Select one of the following:

P (PYF)=0,20
P (PYD)=0,30
No son mutuamente excluyentes
P (P o D o F) =0,90

Explanation

Question 45 of 91

1

Usted es el coordinador de logística de una gran compañía que el tiempo 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:

Select one of the following:

T-Student.
Binomial
Poisson
Normal

Explanation

Question 46 of 91

1

La estadística inferencial es la rama de la estadística que :

Select one of the following:

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

Explanation

Question 47 of 91

1

Indique de las siguientes afirmaciones la que complemente correctamente el enunciado: ``En estimación, si el tamaño de la muestra aumenta...´´

Select one of the following:

El error estándar aumenta
El tamaño poblacional aumenta
Las estimaciones son infalibles
Menor será la variabilidad del estimador.

Explanation

Question 48 of 91

1

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:

Select one of the following:

Una estimación puntual.
Error estándar
Parámetro poblacional
Intervalo de confianza .

Explanation

Question 49 of 91

1

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.

Select one of the following:

1,2,3.
2,3,4
1,3,4
1,3,5

Explanation

Question 50 of 91

1

A que se denomina error de muestreo:

Select one of the following:

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.

Explanation

Question 51 of 91

1

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?

Select one of the following:

Muestreo conglomerado
Muestreo sistemático
Muestreo estratificado
Muestreo aleatorio simple

Explanation

Question 52 of 91

1

Mientras el tamaño de la muestra sea la suficientemente grande y la población no sea sesgada¿ Qué estimara la distribución t?

Select one of the following:

La media muestral
La mediana
La media poblacional
La media aritmética

Explanation

Question 53 of 91

1

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?

Select one of the following:

104.53 ˂µ˂ 116.01
105.84 ˂µ˂ 114.02
103.25 ˂µ˂ 120.32
104.62 ˂µ˂ 117.00

Explanation

Question 54 of 91

1

¿ Cómo se le conoce al número de valores que podemos elegir libremente en una muestra y hacen resultado más exacto?

Select one of the following:

Valores críticos
Grados de libertad
Nivel de confianza
T de student

Explanation

Question 55 of 91

1

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 z, el valor critico de la distribución normal estandarizada.
2. La desviación estándar Ϭ
3. El error de muestreo aceptable e.

Select one of the following:

1,2,3
2,3,1
2,1,3
1,3,2

Explanation

Question 56 of 91

1

Seleccione la respuesta incorrecta. La distribución normal tiene importantes propiedades teóricas como:

Select one of the following:

Tienen 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.

Explanation

Question 57 of 91

1

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.

Select one of the following:

0.75
0.18
0.86
0.68

Explanation

Question 58 of 91

1

El valor esperado de una variable aleatoria discreta de una distribución de probabilidad es:

Select one of the following:

La media
La mediana
La moda
Ninguna de las anteriores

Explanation

Question 59 of 91

1

Una de las propiedades de la distribución binomial es:

Select one of the following:

Cada observación está clasificada como colectivamente exhaustivas.
El resultado de cualquier observación es independiente del resultado de cualquier otra observación
La muestra consta de un numero fijo de observaciones , n.
La muestra consta de varios números.

Explanation

Question 60 of 91

1

Señale la alternativa incorrecta: En una distribución de Poisson un área de oportunidad es:

Select one of the following:

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.

Explanation

Question 61 of 91

1

Cuando el tamaño muestral es pequeño, el intervalo de confianza requiere utilizar la:

Select one of the following:

Distribución t de Student
Distribución de Poisson
Distribución Normal
Distribución Binomial

Explanation

Question 62 of 91

1

El estimador de un intervalo de confianza no es una expresión correcta porque:

Select one of the following:

Es una 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

Explanation

Question 63 of 91

1

El intervalo de confianza se construye de manera que permita:

Select one of the following:

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

Explanation

Question 64 of 91

1

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:

Select one of the following:

Directa
Inversa
Ocasionalmente Igual.
Inversamente sumativa.

Explanation

Question 65 of 91

1

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 Z en la tabla?

Select one of the following:

0.995
0.874
0.263
0.456

Explanation

Question 66 of 91

1

A que se refiere la propiedad de variación:

Select one of the following:

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

Explanation

Question 67 of 91

1

Diferencie la principal razón por que la probabilidad A priori no puede ser subjetiva

Select one of the following:

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

Explanation

Question 68 of 91

1

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

Select one of the following:

P ( A o B)
P (A)
Probabilidad conjunta
A ( A o B) = P(A) + P(B) - P(AYB) ( regla general de la suma)

Explanation

Question 69 of 91

1

Un árbol de decisiones ........

Select one of the following:

Tiene desviación estándar
Es una probabilidad
Es un estadístico o un párametro
Es una alternativa a la tabla de contingencia

Explanation

Question 70 of 91

1

La interdependencia se determina utilizando la ecuación P(A/B)=P(A)

Select one of the following:

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

Explanation

Question 71 of 91

1

El teorema de Bayes se usa......

Select one of the following:

Como presentación
Como estadístico
Como probabilidad
Para calcular probabilidades con información nueva

Explanation

Question 72 of 91

1

La probabilidad condicional entre A y B tiene 3 elementos:

Select one of the following:

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)

Explanation

Question 73 of 91

1

¿ Cuál es la probabilidad de que salga una cara al lanzar una moneda normal?

Select one of the following:

25%
50%
75%
100%

Explanation

Question 74 of 91

1

En la Probabilidad Clásica o A priori:

Select one of the following:

Se conoce el total de posibles resultados
No se conoce el proceso por completo
No se conoce el hecho histórico
Ninguna de las anteriores

Explanation

Question 75 of 91

1

El número de diferentes resultados posibles al lanzar una moneda con dos caras cinco veces 2^5=2x2x2x2x2=32. Suponga que lanza un dado en dos ocasiones. ¿ Cuántos resultados posibles diferentes pueden ocurrir?

Select one of the following:

40
36
54
38

Explanation

Question 76 of 91

1

La regla general de la suma dice que:

Select one of the following:

La probabilidad de A o B es igual a la probabilidad de A más la probabilidad de B menos la probabilidad de A y B.
La probabilidad de A o B es igual a la probabilidad de A menos la probabilidad de B más la probabilidad de A y B.
Consiste en tomar la probabilidad de A y sumarla a la probabilidad de B
Calcular la probabilidad de A y la probabilidad de B

Explanation

Question 77 of 91

1

Una probabilidad es:

Select one of the following:

Es el no conocimiento de un proceso
Es el valor numérico que representa la oportunidad o posibilidad que ocurra un evento en particular
Se basa en el conocimiento previo de un proceso involucrado
Es el número de veces que se repite un evento

Explanation

Question 78 of 91

1

Un espacio muestral es:

Select one of the following:

Es el conjunto de todos los eventos posibles
Es el que tiene dos o más características
Es un espacio muestral en particular
Es parte de una población seleccionada para el análisis

Explanation

Question 79 of 91

1

La regla general de la suma es:

Select one of the following:

A es igual a la probabilidad de B sobre la probabilidad de B más la probabilidad de A
La probabilidad de A o B es igual a la probabilidad de A menos la probabilidad de B menos la probabilidad de A y b
La probabilidad de A o B es igual a la probabilidad de A más la probabilidad de B menos la probabilidad de A y B
La probabilidad de A o B es igual a la probabilidad de B más la probabilidad de A más la probabilidad de A y B

Explanation

Question 80 of 91

1

Teorema de Bayes

Select one of the following:

Es una extensión de la probabilidad condicional
Se utiliza para calcular la probabilidad marginal
Se utiliza para calcular la muestra
Se utiliza para determinar las proporciones

Explanation

Question 81 of 91

1

La probabilidad conjunta :

Select one of the following:

Es la probabilidad de ocurrencia de eventos simples esto quiere decir que involucra a dos o más eventos
Es la probabilidad de un evento
Se refiere a la probabilidad de ocurrencia de un evento simple
Se refiere a eventos simples

Explanation

Question 82 of 91

1

¿ Cuál de las siguientes opciones corresponde a la probabilidad conjunta?

Select one of the following:

Probabilidad de que se presente un solo evento
Probabilidad de que se presenten dos o más eventos
Probabilidad de que se presente un evento, dado que otro evento ya se haya presentado.
Número de observaciones favorables a la presentación de un evento dividido entre el número total de resultados.

Explanation

Question 83 of 91

1

El espacio muestral es

Select one of the following:

Está conformado por todos los eventos que no forman parte de evento A y su notación es A'.
Conjunto de todos los resultados posibles de un experimento.
Es la estimación de la probabilidad hecha antes de recibir nueva información
Actividad que tiene como resultado o que produce un evento.

Explanation

Question 84 of 91

1

La fórmula para el cálculo de probabilidad condicional bajo condiciones de dependencia estadística se la denomina:

Select one of the following:

Espacio muestral
Experimento
Teorema de bayes
Probabilidad anterior

Explanation

Question 85 of 91

1

Si sacamos dos cartas de un naipe, una después de la otra sin devolución. La probabilidad que la segunda carta sea un rey, dado que la primera carta fue rey de corazones es:

Select one of the following:

4/52
4/48
3/48
3/51

Explanation

Question 86 of 91

1

A qué se refiere la siguiente afirmación: ``Para calcular el valor esperado, se multiplica cada resultado posible ,x, por su probabilidad correspondiente´´

Select one of the following:

Valor esperado de una variable aleatoria discreta
Varianza de una variable aleatoria discreta
Desviación estándar de variable aleatoria discreta
Desviación estándar

Explanation

Question 87 of 91

1

Un modelo matemático es:

Select one of the following:

Una expresión matemática que representa una variable de interés
Una probabilidad de que algo suceda
Un resultado de una población muy grande
Un resultado que indica una probabilidad de 3 formatos

Explanation

Question 88 of 91

1

Una unidad continúa o un intervalo de tiempo, volumen o cualquier área física donde pueda haber más de una ocurrencia de un evento, se refiere a:

Select one of the following:

Distribución Poisson
Área de oportunidad
Muestra
Desviación estándar

Explanation

Question 89 of 91

1

La probabilidad de que un evento ocurra en un área de oportunidad dada es la misma para todas las áreas de oportunidad. Es una de las propiedades de:

Select one of the following:

Distribución Poisson
Varianza
Valor esperado de una variable aleatoria discreta
T-Student

Explanation

Question 90 of 91

1

Que es una muestra por racimos

Select one of the following:

Los N elementos en el marco se dividen en racimos que contengan varios elementos
Implica que después de seleccionar un elemento, este ya no se puede volver a elegir
Implica seleccionar un elemento y después devolverlo al marco, donde tiene la misma probabilidad de volver a ser elegido
la probabilidad de generar al azar cualquier dígito en particular es igual a la probabilidad de generar cualquier otro dígito.

Explanation

Question 91 of 91

1

El proceso de muestreo se inicia definiendo el marco, una lista de elementos que conforman a la población Los marcos son fuentes ele datos, por ejemplo, listas de población, directorios o mapas. El uso de diferentes marcos para generar datos.
Después de seleccionar un marco se obtiene cuantos tipos de muestras:

Select one of the following:

2
5
INFINITO
3

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	Copied by Carlos Landeta over 7 years ago

Preguntas examen

Estadística

Question 1 of 91

Una muestra es:

Select one of the following:

Explanation

Question 2 of 91

En las variables numéricas, cual es la diferencia entre continuas y discretas?

Select one of the following:

Explanation

Question 3 of 91

Una variable numérica continua se caracteriza porque al ser medida su valor:

Select one of the following:

Explanation

Question 4 of 91

A cual prueba estadística pertenecen los `` grados de libertad?

Select one of the following:

Explanation

Question 5 of 91

Es una representación gráfica de los datos con base en 5 números , sirve para analizar con mayor detalle la muestra.

Select one of the following:

Explanation

Question 6 of 91

En una distribución Normal el 50% del rango intercuartil:

Select one of the following:

Explanation

Question 7 of 91

¿ Cuál de las siguientes propiedades no es de una distribución binomial?

Select one of the following:

Explanation

Question 8 of 91

¿ Cuál de las siguientes propiedades no se debe utilizar para calcular la distribución de Poisson?

Select one of the following:

Explanation

Question 9 of 91

Probabilidad condicional :

Select one of the following:

Explanation

Question 10 of 91

Distribución de Poisson podemos utilizar para estas situaciones:

Select one of the following:

Explanation

Question 11 of 91

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.

Select one of the following:

Explanation

Question 12 of 91

SI P( A Y B) = 0,4 Y P ( B) = 0,8, Cuánto es P (A/B)

Select one of the following:

Explanation

Question 13 of 91

La probabilidad condicional entre A y B tiene 3 elementos:

Select one of the following:

Explanation

Question 14 of 91

¿ Cuál es la probabilidad de que salga una cara al lanzar una moneda normal?

Select one of the following:

Explanation

Question 15 of 91

En la probabilidad Clásica o A priori:

Select one of the following:

Explanation

Question 16 of 91

El número de diferentes resultados posibles al lanzar una moneda con dos caras cinco veces es 2^5= 2x2x2x2x2=32 . Suponga que lanza un dado en dos ocasiones. ¿ Cuántos resultados diferentes pueden ocurrir?

Select one of the following:

Explanation

Question 17 of 91

Cuál de estas es propiedad de la distribución binomial

Select one of the following:

Explanation

Question 18 of 91

Una distribución de probabilidad indica:

Select one of the following:

Explanation

Question 19 of 91

En una clínica el promedio de atención es de 16 pacientes por 4 horas, encuentre la probabilidad que en 30 minutos se atiendan menos de 3 personas

Select one of the following:

Explanation

Question 20 of 91

La media de los pesos de 5000 estudiantes de un colegio es 70kg y la desviación típica 3kg. Suponiendo que los pesos se distribuyen normalmente, ``hallar cuántos estudiantes ´´ pesan menos de 60kg