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Si se conoce que los sucesos que A,B Y C son excluyentes dos a dos y exhaustivos, y que P(AUB)=0,6 ¿cual de las afirmaciones que siguen es falsa? .
P(BU(A∩C)<0.6
P(AUC)=0.7, en todos los casos.
P(C)=0.4, obligatoriamente.
P(B/C)=0
Dados dos sucesos A,B tales que P(B/A)=0 con P(A)>0 y P(B)>0, entonces:
A,B son independientes
B es un subconjunto de A
A,B son excluyentes
Ninguna de las demás respuestas es correcta
Sean A y B dos sucesos tales que P(A)=0.1 y P(B)=0.2.En este caso:
ninguna de las demás respuestas es correcta.
P(A∩B)=0
P(AUB)=0.3
P(AUB)<0.3
Sean A y B dos sucesos tales que P(A)=P(B)=P(B/A)=0.5
P(AUB)≠0.25
P(AUB)≤1
A y B son incompatibles.
Para que la ley de Laplace de asignación de probabilidad pueda aplicarse
Requiere, entre otros requisitos, que los sucesos Ei que intervienen sean igualmente verosímiles.
Los sucesos Ei que intervienen deben de ser independientes entre si.
Es aplicable a cualquier tipo de sucesos.
Si los sucesos A y B son incompatibles, entonces:
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
P(A∩B)=P(A)P(B)
P(AUB)=0
P(B)=P(B/A)
Un suceso aleatorio es:
Cualquier conjunto sobre el que se obtendrá su probabilidad.
Un subconjunto del espacio muestral.
Un elemento del álgebra de sucesos asociado al espacio muestral.
Dados dos sucesos independientes se verifica que:
Son incompatibles.
Son de intersección vacía.
Son compatibles.
Los sucesos Ei que intervienen, entre otros requisitos, deben de ser mutuamente excluyentes.
Requiere que los sucesos Ei que intervienen sean independientes.
Dos sucesos son disjuntos si:
La unión de los conjuntos es el conjunto de los resultados (Espacio muestral).
La intersección es igual a la unión de todos los elementos.
La intersección es el conjunto vacío.
Sean A y B dos sucesos tales que P(A)=P(B)=0.2, seleccione una:
P(AUB)≤0.4
P(A∩B)=0.04
Si se tiene que P(A)=P(B)=P(B/A)=0.5
A y B no son independientes.
P(AUB)=0.75
P(A∩B)=0.5
Conteo cuando se ordenan todos los elementos de un conjunto:
permutaciones con repetición
variaciones con repeticion
combinaciones con repeticion
Ninguna de las demas respuestas es correcta
P(AUB)≤0.3
Si se conoce que los sucesos que A,B Y C son mutamente excluyentes y exhaustivos, y que P(AUB)=0,6, entonces:
P(AUC)=0.7, en todos los casos
P(C/A)=0.4
P(A/C)=0
P(AUB)=1
A y B no son independientes
P(A∩B)≠0.25
ninguna de las demás respuestas es correcta
La probabilidad de A condicionada a B es:
la probabilidad de que ocurra A solo cuando B ha sucedido
La probabilidad de A intersección B
La probabilidad de la unión de A y B
si P(B)=P(B/A), entonces los sucesos son:
independientes.
Excluyentes.
Incompatibles.
Dados tres sucesos mutuamente independientes
Los tres sucesos son incompatibles entre si.
Dos de los tres sucesos considerados son dependientes
Los sucesos son independientes dos a dos
Conteo cuando interviene el orden y hay repetición:
Variaciones
Variaciones con repetición
combinaciones con repetición
Dos de los tres sucesos considerados podrían ser dependientes.
Si P(B)≠ P(B/A),entonces los sucesos son:
Independientes.
Dada la variable aleatoria X y la v.a Y=aX+b, entonces:
V[Y]=a^2V[X]
V[Y]=a^2V[X]+b^2
V[Y]=aV[X]+b^2
Sea X una variable aleatoria de tipo continuo:
f(x)=P(X=x)
f(x)=dF(x)/dx
F(x)=P(X<x)
Sea X una variable aleatoria de tipo discreto:
F(x)=P(X≤x)
f(x)=P(X≤x)
Las variables aleatorias continuas están definidas por:
La función de cuantía.
La función de probabilidad.
La función de densidad.
La función de distribución.
Dos sucesos son independientes:
Si son exhaustivos y mutuamente excluyentes.
Si forman una partición del espacio muestral.
Si la probabilidad de la intersección es cero.
Si la probabilidad de la intersección es igual al producto de sus probabilidades.
Una variable aleatoria:
Es una función del espacio muestral en R que verifica ciertas propiedades.
Es una función de R en el espacio muestral que verifica ciertas propiedades.
Es una función de R en R que verifica ciertas propiedades.
Para obtener la probabilidad condicionada P(A/B)
Siempre se puede calcular.
Se requiere que A y B sean de intersección vacía.
Se requiere que P(B)≠0.
Conteo cuando no interviene el orden y hay repetición:
Variaciones.
Combinaciones con repetición.
Dados los sucesos A,B tales que P(B/A)=0 con P(A)>0 y P(B)>0, entonces:
Dada la variable aleatoria X y la v.a. Y=X+b, entonces:
V[Y]=V[X]
V[Y]=V[X]+b^2
V[Y]=V[X]+b
La función de distribución de una variable aleatoria:
Está comprendida entre cero e infinito.
Está comprendida entre cero y uno.
Es monótona creciente.
Para una variable aleatoria X y un intervalo I, se tiene que X^-1(I) es:
Un suceso.
Un numero real.
Un conjunto de números reales.
Dos de los tres sucesos considerados son dependientes.
Los sucesos son independientes dos a dos.
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. ¿Cuántas de estas componentes presentarían fallos de ambos tipos?.
2
8
20
Dos variables aleatorias están idénticamente distribuidas si:
Sus funciones de distribución son iguales en todos sus puntos.
Tienen la misma esperanza y la misma varianza.
Sus funciones de distribución son iguales en algún punto.
F(X)=P(X<x)
Dada la variable aleatoria discreta X, entonces:
Permutaciones con repetición.
La Varianza Matemática:
Es lo mismo que la desviación típica.
No depende de la esperanza.
Es una esperanza.
Dada la figura que se acompaña,
Se corresponde con una función de distribución de una variable aleatoria discreta.
Se corresponde simplemente con una función de distribución de una variable aleatoria.
Se corresponde con una función de distribución de una variable aleatoria continua.
Se requiere que A y B sean de intersección vacia
Se requiere que P(A∩B)≠0
La Esperanza Matemática es:
Una característica de las variables aleatorias discretas.
El valor esperado de una variable aleatoria.
La media aritmética de una variable aleatoria.
Sean A y B dos sucesos tales que P(A) = 0.1 y P(B) = 0.2. Se suponen A^c y B^c independientes, en este caso:
P((AUB)^c)=0.28
P(AUB)=0.28
P(AUB)=0.72
Siendo x1 y x2 dos valores cualesquiera de una v.a. X, tales que x1 < x2, entonces:
p(x1)<p(x2)
F(x1)<F(x2)
f(x1)≤f(x2)
F(x1)≤F(x2)
Una colección numerable de sucesos es:
Un conjunto de sucesos que se puede contar.
Un conjunto infinito de sucesos.
Un conjunto finito de sucesos.
El valor de K en la siguiente figura:
0.25 para que sea una funcion de distribucion
sea cual sea el valor de K, es una función de densidad
0.5 para que sea una funcion de densidad
El valor de k en la siguiente figura es:
0.25 para que sea una función de distribución.
0.25 para que sea una función de densidad.
Sea cual sea el valor de k, es una función de densidad.
Si se tiene que P(A)=P(B)=P(B/A)=0.25
ninguna de las demas respuestas es correcta
sean A y B dos sucesos independientes con P(A)=0. En este caso:
P(A∩B)>0
La utilización de los arboles de decisión (o posibilidades) se justifica por:
El teorema de la partición o probabilidad total
El teorema de bayes.
La axiomatica de kolmogorov.
E[Y]=E[x]
E[Y]=E[x]+b^2
E[Y]=E[x]+b
Dada la variable aleatoria X y la v.a. Y=X-b, entonces:
E[Y]=E[X]+b
E[Y^2]=E[X^2]
P(AUB)=P(A)+P(B)
Dos conocidos están registrados en el gimnasio. Uno de ellos asiste el 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?
0,8125
0,4
0.25
Sean A y B dos sucesos aleatorios independientes. A partir de B=B∩ (Aᴜ) puede deducirse que:
A^c y B Son independientes.
A y B son excluyentes
A^c y B son incompatibles
Dados dos sucesos A y B cualesquiera:
P(AUB)=P(A)+P(B)-P(A∩B)