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Teoria

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Teoria
Malamo Cami
Quiz by Malamo Cami, updated more than 1 year ago
Malamo Cami
Created by Malamo Cami about 9 years ago
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Question 1

Question
Dos sucesos son independientes...
Answer
  • Si la probabilidad de la intersección es igual al producto de sus posibilidades.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta
  • Si la probabilidad de la intersección es cero.
  • Si son exhaustivos y mutuamente excluyentes.

Question 2

Question
Una colección numerable de sucesos es:
Answer
  • UN conjunto de sucesos que se puede contar.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • Un conjunto finito de sucesos.
  • Un conjunto infinito de sucesos.

Question 3

Question
Una variable aleatoria:
Answer
  • Es una función del espacio muestral en R que verifica que ciertas propiedades.
  • Es una función de R en R que verifica ciertas propiedades.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • Es una función de R en el espacio muestral que verifica ciertas propiedades.

Question 4

Question
Sea X una variable aleatoria de tipo discreto
Answer

Question 5

Question
Un suceso es:
Answer
  • Cualquier conjunto sobre el que se obtendrá su probabilidad.
  • El conjunto de posibles resultados de un experimento aleatorio.
  • Un elemento del álgebra de sucesos asociado al espacio muestral.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.

Question 6

Question
Las variables aleatorias continuas están definidas por:
Answer
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • La función de cuantía
  • La función de densidad.
  • La función de probabilidad.

Question 7

Question
Dada la variable aleatoria discreta X, entonces:
Answer

Question 8

Question
Dada esta figura
Image:
dde95ced-7619-49e2-8e77-2bbb3bd2a742 (image/png)
Answer
  • Se corresponde con una función de distribución de una variable aleatoria continua.
  • Se corresponde simplemente con una función de distribución de una variable aleatoria.
  • Se corresponde con una función de distribución de una variable aleatoria discreta.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.

Question 9

Question
Dos sucesos son mutuamente excluyentes si:
Answer
  • Uno de los sucesos implica la ocurrencia del otro suceso.
  • La unión de los dos conjuntos es el conjunto de los resultados (Espacio muestral).
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • Son sucesos disjuntos.

Question 10

Question
Sea A y B dos sucesos independientes, y con P(A) = 0
Answer
  • Ningunas de las demás respuestas es correcta.
  • P( A ∩ B ) > 0
  • P( A ∪ B ) > 0
  • P( A ∩ B ) = 0

Question 11

Question
Sea X una variable aleatoria de tipo continuo:
Answer

Question 12

Question
Dados tres sucesos mutuamente independientes
Answer
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • Dos de los tres sucesos considerados son dependientes.
  • Los tres sucesos son incompatibles entre si.
  • Los sucesos son independientes dos a dos.

Question 13

Question
Siendo x1 y x2 dos valores cualquieras de una v.a. X, tales que x1 < x2, entonces:
Answer
  • F(x1) < F(x2)
  • p(x1) < p(x2)
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • f(x1) ≤ f(x2)

Question 14

Question
Dada la variable aleatoria X y la v.a. Y = aX+b, entonces:
Answer
  • E[Y] = aE[X]
  • E[Y] = E[X]
  • E[Y] = E[X]+b
  • Ningunas de las demás respuestas es correcta.

Question 15

Question
La utilización de árboles de decisión (o posibilidades) se justifica por:
Answer
  • El teorema de la partición o probabilidad total.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • La axiomática de Kolmogorov.
  • El teorema de Bayes.

Question 16

Question
Siendo x1 y x2 dos valores cualquieras de una v.a. X, tales que x1 < x2, entonces:
Answer
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • p(x1) < p(x2)
  • F(x1) < F(x2)
  • F(x1) ≤ F(x2)

Question 17

Question
El valor de K en la siguiente figura es:
Image:
ad4cb1d8-611c-4900-aced-99e9a5e54670 (image/png)
Answer
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • 0.25 para que sea una función de densidad.
  • 0.25 para que sea una función de distribución.
  • Sea cual sea el valor de k, es una función de densidad.

Question 18

Question
Para que la ley de Laplace de asignación de probabilidad pueda aplicarse
Answer
  • Es aplicable a cualquier tipo de sucesos.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • Los sucesos de E que intervienen deben ser independientes entre si.
  • Requiere, entre otros requisitos, que los sucesos de E que intervienen sean igualmente verosímiles.

Question 19

Question
Dada la variable aleatoria X y la v.a. Y=aX+b, entonces:
Answer
  • V[Y]=a^2V[X]+b^2
  • Ningunas de las demás respuestas es correcta.
  • V[Y] = a^2V[X]
  • V[Y]=aV[X]+b^2

Question 20

Question
Dados dos sucesos A,B tales que P(B/A)=0 con P(A)>0 y P(B)>0, entonces:
Answer
  • Ningunas de las demás respuestas es correcta.
  • A,B son independientes.
  • B es un subconjunto de A.
  • A, B son excluyentes.

Question 21

Question
La Esperanza Matemática es:
Answer
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • El momento de orden dos.
  • El valor esperado de una variable aleatoria.
  • Una característica de las variables aleatorias discretas.

Question 22

Question
La Esperanza Matemática es:
Answer
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • Una característica de las variables aleatorias discretas.
  • La media aritmética de una variable aleatoria.
  • El momento de orden dos.

Question 23

Question
Para obtener la probabilidad condicionada P(A/B)
Answer
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • Se requiere que A y B sean de intersección vacía.
  • Siempre se puede calcular.
  • Se requiere que P(A∩B)≠0.

Question 24

Question
Para una variable aleatoria X y un intervalo I, se tiene que inversa de X(I) es: Nota: inversa es X elevado a -1, pero no puedo poner superíndices.
Answer
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • Un suceso.
  • Un número real.
  • Un conjunto de números reales.

Question 25

Question
Conteo cuando interviene el orden y hay repetición:
Answer
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • Permutaciones con repetición
  • Variaciones
  • Combinaciones con repetición.

Question 26

Question
La función de distribución de una variable aleatoria:
Answer
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • Es monótona creciente.
  • Está comprendida entre cero e infinito.
  • Está comprendida entre cero y uno.

Question 27

Question
Si se conoce que los sucesos A, B y C son mutuamente excluyentes y exhaustivos, y que P(A∪B)=0.6, entonces:
Answer
  • P(A∪B)=0.7, en todos los casos.
  • P(A/C) = 0
  • P(C/A) = 0.4
  • Ningunas de las demás respuestas es correcta.

Question 28

Question
Si los sucesos A y B son incompatibles, entonces:
Answer
  • P(A∪B)= P(A)+P(B)
  • P(A∪B)=0
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • P(A) = P(B/A)

Question 29

Question
Dada la variable aleatoria X y la v.a. Y=X+b, entonces:
Answer
  • E[Y] = E[X]+b^2
  • E[Y] = E[X]+b
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • E[Y] = E[X]

Question 30

Question
La Varianza Matemática:
Answer
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • Es una esperanza.
  • No depende de la esperanza.
  • Es lo mismo que la desviación típica.

Question 31

Question
Dada la variable aleatoria X y la v.a. Y=X-b, entonces:
Answer
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • E[Y] = E[X]+b
  • E[Y^2] = E[X^2]
  • V[Y]=V[X]+b^2

Question 32

Question
El valor de K en la siguiente figura es:
Image:
cb52dc93-9d5f-418c-84cb-ea9f761efffe (image/png)
Answer
  • Sea cual sea el valor de k, es una función de densidad.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • 0.25 para que sea una función de distribución.
  • 0.5 para que sea una función de densidad.

Question 33

Question
Conteo cuando se ordenan todos los elementos de un conjunto:
Answer
  • Combinaciones sin repetición.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • Permutaciones con repetición.
  • Variaciones con repetición.

Question 34

Question
Para una variable aleatoria X y un intervalo I, se tiene que inversa de X(I) es: Nota: inversa es X elevado a -1, pero no puedo poner superíndices.
Answer
  • Un subconjunto del espacio muestral.
  • Un número real.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • Un experimento aleatorio.

Question 35

Question
Dada esta figura
Image:
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Answer
  • Se corresponde con una función de densidad de una variable aleatoria continua.
  • Se corresponde con una función de distribución de una variable aleatoria discreta.
  • Se corresponde simplemente con una función de distribución de una variable aleatoria.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.

Question 36

Question
Sean A y B dos sucesos tales que P(A)=0.1 y P(B)=0.2. Se suponen A' y B' son independientes, en este caso: Nota: ' es complementario porque no puedo poner superíndices.
Answer
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • P(A∪B)=0.28
  • P(A∪B)=0.72
  • P((A∪B)')=0.28

Question 37

Question
Si se tiene que P(A)=P(B)=P(B/A)=0.5
Answer
  • A y B no son independientes.
  • P(A∩B)=0.25
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • P(A∪B)=1

Question 38

Question
Dados tres sucesos mutuamente independientes.
Answer
  • Dos de los tres sucesos considerados podrían ser dependientes.
  • Los sucesos son independientes dos a dos.
  • Ninguna de las demás respuestas son correctas.
  • Los tres sucesos son incompatibles entre si.

Question 39

Question
Dada la variable aleatoria continua X, entonces:
Answer

Question 40

Question
Dos variables aleatorias están idénticamente distribuidas si:
Answer
  • Sus funciones de distribución son iguales en algún punto.
  • Tienen la misma esperanza y la misma varianza.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • Sus funciones de distribución son iguales en todos sus puntos.

Question 41

Question
Dos sucesos son independientes:
Answer
  • Si forman una partición del espacio muestral.
  • Si la probabilidad de la intersección es cero.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • Si son exhaustivos y mutuamente excluyentes.

Question 42

Question
Sean A y B dos sucesos tales que P(A)=0.1 y P(B)=0.2. En este caso:
Answer
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • P(A∪B) ≤ 0.3
  • P(A∩B) = 0
  • P(A∪B) = 0.3

Question 43

Question
Siendo x1 y x2 dos valores cualquieras de una v.a. X, tales que x1 < x2, entonces:
Answer
  • F(x1) = F(x2)
  • F(x1) < F(x2)
  • F(x1) > F(x2)
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.

Question 44

Question
Sean A y B dos sucesos tales que P(A)=P(B)=P(B/A)=0.5
Answer
  • P(A∪B)=1
  • A y B no son independientes.
  • P(A∩B)≠0.25
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.

Question 45

Question
Si P(B)=P(B/A), entonces los sucesos son:
Answer
  • Excluyentes
  • Independientes
  • Incompatibles
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.

Question 46

Question
Dados dos sucesos independientes se verifica que:
Answer
  • Son incompatibles.
  • Son compatibles.
  • Son de intersección vacía.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.

Question 47

Question
Para que la ley de Laplace de asignación de probabilidad pueda aplicarse
Answer
  • Requiere que los sucesos E que intervienen sean independientes.
  • Los sucesos E que intervienen, entre otros requisitos, deben ser mutuamente excluyentes.
  • Es aplicable a cualquier tipo de sucesos.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.

Question 48

Question
Sea X una variable aleatoria de tipo discreto:
Answer

Question 49

Question
Dada la variable aleatoria X y la v.a. Y=X+b, entonces:
Answer
  • V[Y]=V[X]+b
  • Ninguna de las demás respuestas es correctas.
  • V[Y] = V[X]+b^2
  • V[Y]=V[X]

Question 50

Question
Dada la variable aleatoria discreta X, entonces:
Answer

Question 51

Question
Sean A y B dos sucesos tales que P(A)=0.1 y P(B)=0.2. En este caso:
Answer
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • P(A∪B) < 0.3
  • P(A∪B) = 0.3
  • P(A∩B) = 0

Question 52

Question
Sea el experimento aleatorio "Contar el número de averías de un aparato electrónica en un día",
Answer
  • El conjunto de los resultados posible es un intervalo
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • El conjunto de los resultados posible es numerable.
  • El conjunto de los resultados posible puede ser infinito.

Question 53

Question
Si se tiene que P(A)=P(B)=P(B/A)=0.5
Answer
  • P(A∪B) = 0.75
  • P(A∩B) = 0.5
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • A y B no son independientes.

Question 54

Question
Conteo cuando no interviene el orden y hay repetición:
Answer
  • Variaciones.
  • Combinaciones con repetición.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • Variaciones con repetición.

Question 55

Question
Si los sucesos A y B son incompatibles, entonces:
Answer
  • P(A∪B) = 0
  • P(A∪B) = P(A)P(B)
  • P(A) = P(B/A)
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.

Question 56

Question
Dos sucesos son independientes:
Answer
  • Si la información de ocurrencia de un suceso no influye en la probabilidad de ocurrencia del otro.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • Si la probabilidad de la unión es 0.
  • Si las probabilidades condicionadas de los sucesos no influyen en las probabilidades individuales de cada uno de ellos.

Question 57

Question
Sean A y B dos sucesos aleatorios independientes. A partir de B=B∩(A∪A') Nota = ' es complementario.
Answer
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • A' y B son independientes.
  • A' y B están relacionados.
  • A' y B son incompatibles.

Question 58

Question
Conteo cuando interviene el orden y hay repetición:
Answer
  • Variaciones
  • Variaciones con repetición.
  • Combinaciones con repetición.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.

Question 59

Question
Si se tiene que P(A)=P(B)=P(B/A)=0.25
Answer
  • P(A∪B) = 0.75
  • P(A∩B) = 0.5
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • A y B no son independientes.

Question 60

Question
Si se tiene que P(A)=P(B)=P(B/A)=0.5
Answer
  • A y B son incompatibles
  • P(A∩B)≠0.25
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • P(A∪B) ≤ 1

Question 61

Question
Para obtener la probabilidad condicionada P(A/B)
Answer
  • Se requiere que P(B)≠0.
  • Se requiere que A y B sean de intersección vacía.
  • Siempre se puede calcular.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.

Question 62

Question
De un conjunto de 80 componentes electrónicas, a lo largo de un periodo prolongado de tiempo, se sabe que 20 tienen fallos eléctricos y 8 por causas atmosféricas, siendo independientes los tipos de fallos. ¿Cuántos de estos componentes presentarían fallos de ambos tipos?
Answer
  • 20
  • 2
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • 8

Question 63

Question
La probabilidad es:
Answer
  • Una medida asociada a los sucesos
  • un número entre cero y uno.
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • Una función que cumple algunas restricciones.

Question 64

Question
Si se conoce que los sucesos A, B y C son excluyentes dos a dos y exhaustivos, y que P(A∪B) = 0.6 ¿Cuál de las afirmaciones que siguen es falsa?
Answer
  • P(A∪B) = 0.7, en todos los casos.
  • P(C) = 0.4, obligatoriamente.
  • P(B∪(A∩C)) < 0.6
  • P(B/C) = 0

Question 65

Question
Dos conocidos están registrado en un gimnasio. Uno de ellos asiste al 75% de los días y el otro el 25%, siendo independientes las ausencias o no de ellos. ¿Cuál es la probabilidad de que un día cualquiera asista al gimnasio al menos uno de ellos?
Answer
  • 0.1875
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta.
  • 0.75
  • 0.8125

Question 66

Question
En un control de calidad se considera la variable X="número de artículos necesarios hasta conseguir el segundo defectuoso". X se puede modelar siguiendo una distribución:
Answer
  • Binomial
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta
  • Geométrica
  • Poisson

Question 67

Question
Sean Xi pertenecen a B(p), i=1..8 independientes. La v.a. X=sumatorio de todas las Xi tiene por distribución
Answer
  • b(8,p)
  • h(8,a/8,b/8)
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta
  • N(0,1)

Question 68

Question
Sea Z1 una N(0,1) independiente de Z2 también N(0,1) y sea X=Z1/Z2, entonces
Answer
  • Ninguna
  • X es t(1)
  • X^2 es F(1,2)
  • X es N(0,1)

Question 69

Question
La media de la suma de dos variables aleatorias normales es igual a
Answer
  • El producto de las medias de cada una de ellas
  • Ninguna
  • La diferencia de las medias de cada una de ellas
  • La suma de las medias de cada una de ellas

Question 70

Question
El número de personas que llegan a urgencias una noche se puede modelar siguiendo una distribución:
Answer
  • Binomial negativa
  • Ninguna
  • Binomial
  • Poisson

Question 71

Question
Sean Xi pertenecientes a B(p=0.5) independientes, la v.a. X=sumatorio de todas las Xi, tiene por distribución:
Answer
  • P(λ=30)
  • N(u=0,desviación=1)
  • Ninguna
  • N(u=30,desviación=15)

Question 72

Question
Si X es N(u=0, desviacion=2), la v.a. Y=2X+1 tiene por distribución
Answer
  • N(u=2, desviación=8)
  • N(u=1, desviación=8)
  • N(u=1, desviación=5)
  • Ninguna

Question 73

Question
Sea un control de calidad en el que se determina si un artículo es defectuoso o no. Se define la variable aleatoria X="artículo defectuoso". X se puede modelar siguiendo una distribución:
Answer
  • Binomial
  • Binaria
  • Ninguna
  • Poisson

Question 74

Question
El número de bytes no usados en un ordenador con una memoria de N bytes se puede modelar siguiendo una distribución:
Answer
  • Geométrica
  • Ninguna de las demás
  • Binomial negativa
  • Hipergeométrica

Question 75

Question
En un control de calidad se considera la variable X="número de artículos necesarios hasta conseguir el primer defectuoso". X se puede modelar siguiendo una distribución:
Answer
  • Ninguna
  • Geométrica
  • Binomial
  • Poisson

Question 76

Question
La varianza de la suma de dos variables aleatorias normales independientes es igual a:
Answer
  • La diferencias de las varianzas de cada una de ellas.
  • Ninguna
  • El producto de las varianzas de cada una de ellas
  • La suma de las varianzas de cada una de ellas

Question 77

Question
Sean Xi pertenecen a B(p), i=1..8 independientes. La v.a. X=sumatorio de todas las Xi tiene por distribución
Answer
  • h(8,a/8,b/8(Ç)
  • bn(8,p)
  • Ninguna
  • N(p,8p)

Question 78

Question
Las variables aleatorias discretas toman siempre
Answer
  • Un conjunto de valores en un intervalo
  • Un conjunto infinito de valores
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta
  • Un conjunto no numerable de valores

Question 79

Question
¿Cuál de las siguientes distribuciones es reproductiva?
Answer
  • Poisson
  • Ninguna
  • Hipergeométrica
  • Binaria

Question 80

Question
La media de la diferencia de dos variables aleatorias normales es igual a
Answer
  • La diferencia de las medias de cada una de ellas
  • El producto de las medias de cada una de ellas
  • La suma de las medias de cada una de ellas
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta

Question 81

Question
Dada una variable aleatoria normal. Se tiene que su función de densidad es:
Answer
  • Simétrica respecto al eje de coordenadas
  • Ninguna
  • No es simétrica
  • Simétrica respecto su esperanza

Question 82

Question
En un control de calidad, un lote es defectuoso cuando al ir sacando uno a uno los artículos, salen 3 artículos defectuosos. El proceso se para cuando ha salido el tercer defectuoso. Sea X="número de artículos necesarios hasta parar el proceso". X se puede modelar siguiendo una distribución:
Answer
  • Binomial negativa
  • Binomial
  • Ninguna
  • Geométrica

Question 83

Question
En un control de calidad de un componente electrónica, se deja funcionar el mismo durante dos horas. El componente es defectuoso si falla N veces y no lo es si falla menos de N veces. Sea X="número de fallos en dos horas del componente". X se puede modelar siguiendo una distribución.
Answer
  • Poisson
  • Binomial negativa.
  • Ninguna
  • Binomial

Question 84

Question
Si X1 pertenece a Chi cuadrado(n1), X2 pertenece a Chi cuadrado(n2)....etc, y son independientes entre si. ¿Qué distribución sigue la variable X=sumatorio de Xi?
Answer
  • Chi cuadrado(n)
  • Ninguna
  • Chi cuadrado(k)
  • Chi cuadrado(nk)

Question 85

Question
La distribución Chi-Cuadrado de Pearson es
Answer
  • La suma de los cuadrados de variables aleatorias normales con media cero y varianza uno
  • La suma de los cuadrados de variables aleatorias independientes normales con media cero y varianza uno
  • Ninguna de las demás respuestas es correcta
  • La suma de variables aleatorias normales con media cero y varianza uno

Question 86

Question
Se están anotando los datos de las averías de una máquina en una fábrica. Sea X="tiempo entre averías". X se puede modelar siguiendo una distribución:
Answer
  • Uniforme continua
  • Exponencial
  • Ninguna
  • Normal

Question 87

Question
La corrección de Continuidad de Yates se aplica cuando aproximamos
Answer
  • Una distribución binomial por una Poisson
  • Una distribución T de Student por una Normal
  • Ninguna
  • Una distribución discreta por una continua

Question 88

Question
Las variables aleatorias discretas toman siempre
Answer
  • Un conjunto numerable de valores
  • Un conjunto infinito de valores
  • Ninguna
  • Un conjunto no numerable de valores

Question 89

Question
Fórmula to chunga
Image:
37446621-f9dd-4eb8-9f58-739d76a4b599 (image/png)
Answer
  • t(k/n)
  • t(n)
  • Ninguna
  • t(kn)

Question 90

Question
Sea un control de calidad en el que se determina si un artículo es defectuoso o no. Se define la variable aleatoria X="artículo defectuoso". X se puede modelar siguiendo una distribución:
Answer
  • Ninguna
  • Binomial
  • Uniforme discreta
  • Poisson

Question 91

Question
En un control de calidad se determina el número de artículos defectuosos en una inspección de 100 artículos. Se define la variable aleatoria X="número de artículos defectuosos". X se puede modelar siguiendo una distribución:
Answer
  • Poisson
  • Geométrica
  • Ninguna
  • Binomial

Question 92

Question
Las variables aleatorias discretas están definidads por:
Answer
  • La función de probabilidad
  • La función característica
  • La media y la varianza
  • Ninguna

Question 93

Question
La función de densidad de la N(0,1) es
Answer
  • Creciente
  • Ninguna
  • Escalonada
  • Acumulativa

Question 94

Question
Dada una v.a. X con distribución h(1,a,b) se verifica
Answer
  • X es b(a+b,p) con p=a/(a+b)
  • Ninguna
  • X es P(a+b)
  • X es B(p) con p=a/(a+b)

Question 95

Question
Si X1 pertenece a Chi cuadrado(n1), X2 pertenece a Chi cuadrado(n2)....etc, y son independientes entre si. ¿Qué distribución sigue la variable X=sumatorio de Xi?
Answer
  • Chi-cuadrado(n)
  • Chi-cuadrado(k)
  • Ninguna
  • Chi-Cuadrado(n1+n2+n3...+nk)

Question 96

Question
Las condiciones de las variables aleatorias para aplicar el teorema central del límite son:
Answer
  • Pueden ser independientes e idénticamente distribuidas.
  • Tienen que ser idénticamente distribuidas.
  • Ninguna
  • Deben de seguir la distribución normal.

Question 97

Question
En un avión hay N plazas. Sea X="número de mujeres en el pasaje". X se puede modelar siguiendo una distribución:
Answer
  • Ninguna
  • Binomial negativa
  • Poisson
  • Binomial

Question 98

Question
En un control de calidad se toma un lote de 1000 artículos que están numerados. Sea la variable X="el artículo i es seleccionado". X se puede modelar siguiendo una distribución
Answer
  • Uniforme
  • Binaria
  • Binomial
  • Ninguna

Question 99

Question
La corrección de Continuidad de Yates se aplica cuando aproximamos
Answer
  • Una distribución T de Student por una Normal
  • Una distribución binomial por una Poisson
  • Una distribución Chi-Cuadrado por una Normal.
  • Ninguna

Question 100

Question
El número de bytes usados en un ordenador con una memoria de N bytes se puede modelas siguiente una distribución:
Answer
  • Poisson
  • Binomial
  • Ninguna
  • Binomial negativa

Question 101

Question
Si X pertenece a N(u=0, Desviación=2), la v.a. Y=3X+1 tiene por distribución
Answer
  • Ninguna
  • N(u=1, desviación=36)
  • N(u=1, desviación=37)
  • N(u=1, desviación=2^2)

Question 102

Question
En una cafetería hay N tipos de bocadillos. La variable aleatoria X="Seleccionar al azar el bocadillo i" se puede modelar siguiendo una distribución :
Answer
  • Ninguna
  • Poisson
  • Binomial
  • Uniforme

Question 103

Question
La varianza de la diferencia de dos variables aleatorias normales independientes es igual a:
Answer
  • La suma de las varianzas de cada una de ellas
  • Ninguna
  • La diferencia de las varianzas de cada una de ellas
  • El producto de las varianzas de cada una de ellas

Question 104

Question
Las variables aleatorias continuas están definidas por:
Answer
  • Ninguna
  • La función de cuantía
  • la función de probabilidad
  • La función de distribución

Question 105

Question
Se están anotando los datos de las averías de una máquina en una fábrica. Desde que la máquina se avería hasta que se cambia hay estipulado un tiempo de máximo de cambio de 10 horas. Se puede realizar el cambio en cualquier instante de dicho intervalo. Sea X="instante en el que se produce cambio". X se puede modelar siguiente una distribución
Answer
  • Uniforme continua
  • Ninguna
  • Exponencial
  • Normal

Question 106

Question
La distribución T de Student es :
Answer
  • El cociente entre una variable aleatoria normal media cero y varianza uno y la raíz de una variable chi cuadrado.
  • El cociente entre una variable aleatoria normal media uno y varianza uno, y la raíz de una variable chi cuadrado independientes.
  • Ninguna
  • El cociente entre dos variables aleatorias normales media cero y varianza uno

Question 107

Question
Si X pertenece a N(u=0, varianza=2), la v.a. Y=4X+2) tiene por distribución:
Answer
  • Ninguna
  • N(u=2, desviación=2^2)
  • N(u=2, desviación=34)
  • N(u=2, desviación=32)

Question 108

Question
Sea Z perteneciente a N(0,1) independiente de Y perteneciente a Chi-Cuadrado(n) y sea X=raíz de n*Z / raíz de Y, entonces
Answer
  • Ninguna
  • X pertenece a F(1,n)
  • X pertenece a N(u, desviación)
  • X pertenece a t(n)

Question 109

Question
La distribución F de Snedecor es:
Answer
  • El cociente entre dos variables aleatorias normales media cero y varianza uno
  • El cociente entre dos variables aleatorias chi-cuadrado independientes.
  • El cociente entre dos variables aleatorias chi-cuadrado.
  • Ninguna

Question 110

Question
En un control de calidad de un componente electrónica deja de funcionar el mismo durante dos horas. El componente es defectuoso si falla más de N veces y no lo es si falla menos de N veces. Sea X="El componente es defectuoso". X se puede modelar siguiente una distribución:
Answer
  • Binaria
  • Ninguna
  • Binomial negativa
  • Poisson
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