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Estadistica 1

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Administración de Empresas Quiz on Estadistica 1, created by Xavier Naranjo on 24/07/2018.
Xavier Naranjo
Quiz by Xavier Naranjo, updated more than 1 year ago
Xavier Naranjo
Created by Xavier Naranjo over 6 years ago
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Resource summary

Question 1

Question
Una muestra es:
Answer
  • 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

Question 2

Question
En las variables numéricas, cuál es la diferencia entre continuas y discretas.
Answer
  • Que no son cuantitativas.
  • Tienen números enteros
  • Por conteo y medición
  • No existen diferencias

Question 3

Question
Una variable numérica continua se caracteriza porque al ser medida su valor:
Answer
  • Es constante
  • Decrece
  • Aumenta
  • Cambia

Question 4

Question
A cual prueba estadística pertenecen los “grados de libertad?
Answer
  • Varianza anova
  • Chi Cuadrado
  • T-student
  • Ninguna de las anteriores

Question 5

Question
Es una representación gráfica de los datos con base en 5 números, sirve para analizar con mayor detalle la muestra.
Answer
  • Diagrama de caja
  • Pareto
  • Valor Z
  • Histograma

Question 6

Question
En una Distribución Normal el 50% del rango intercuartil:
Answer
  • 2,44 Desviación Estándar
  • 1.33 Desviación Estándar
  • Rango Infinito
  • tiene apariencia a una campana gaussiana

Question 7

Question
¿Cuál de las siguientes propiedades no es de una distribución binomial?
Answer
  • 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.

Question 8

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

Question 9

Question
Probabilidad condicional:
Answer
  • 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

Question 10

Question
Distribución de Poisson podemos utilizar para estas situaciones:
Answer
  • 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

Question 11

Question
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.
Answer
  • 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.

Question 12

Question
Si P(A y B)= 0,4 y P(B)=0,8, Cuánto es P(A/B)
Answer
  • 0,49
  • 0,50
  • 0,25
  • 0,32

Question 13

Question
La probabilidad condicional entre A y B tiene 3 elementos:
Answer
  • 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)

Question 14

Question
¿Cuál es la probabilidad de que salga una cara al lanzar una moneda normal?
Answer
  • 25%
  • 50%
  • 75%
  • 100%.

Question 15

Question
En la Probabilidad Clásica o A priori:
Answer
  • 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.

Question 16

Question
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?
Answer
  • 40
  • 36
  • 54
  • 38

Question 17

Question
Cuál de estas es propiedad de la distribución binominal
Answer
  • 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.

Question 18

Question
Una distribución de probabilidad indica:
Answer
  • 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

Question 19

Question
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
Answer
  • 0,43
  • 0,546
  • 0,6767
  • 0,4598

Question 20

Question
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
Answer
  • -3.33
  • 0,76
  • 0,4344
  • 0,234

Question 21

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

Question 22

Question
Los grados de libertad:
Answer
  • 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.

Question 23

Question
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.
Answer
  • 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

Question 24

Question
A veces se habla de medias ponderadas
Answer
  • 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

Question 25

Question
Cuanto mayor sea la muestra, mayor será el error de muestreo.
Answer
  • Sí, porque hay más errores
  • No, disminuye
  • No hay relación alguna
  • Ninguna de las tres anteriores

Question 26

Question
Como se considera al error estándar:
Answer
  • 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.

Question 27

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

Question 28

Question
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?
Answer
  • Será 3 veces la anterior mediana
  • Se le añadirá 6
  • Se le añadirá 3
  • Se multiplicará por 6 la anterior mediana

Question 29

Question
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.
Answer
  • 33%
  • 25%
  • 43%
  • 2%

Question 30

Question
¿Cuándo una distribución es simétrica a la izquierda?
Answer
  • 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

Question 31

Question
Se lanza una moneda sólo una vez. ¿Cuál es la probabilidad de obtener una cara?
Answer
  • 1/2
  • 2/3
  • 1/4
  • 1/3

Question 32

Question
¿Cuál es la probabilidad de que la carta sea un Rey?
Answer
  • 4/52
  • 1/52
  • 4/48
  • 1/48

Question 33

Question
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?
Answer
  • 1/14
  • 2/14
  • 4/14
  • 1/5

Question 34

Question
Hay 12 números en una caja numerados del 1 al 12. ¿Cuál es la probabilidad de sacar un 1 o un 3?
Answer
  • 1/6
  • 1/4
  • 1/3
  • 1/2

Question 35

Question
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?
Answer
  • 1/33
  • 2/33
  • 4/33
  • 1/45

Question 36

Question
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?
Answer
  • 0.55.
  • 0.66
  • 0.78
  • a) 0.89

Question 37

Question
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:
Answer
  • Distribución normal.
  • Distribución de Poisson.
  • Distribución Hipergeométrica.
  • Distribución Binomial.

Question 38

Question
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?
Answer
  • 0,80.
  • 0.78
  • 0.59
  • 0.48

Question 39

Question
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:
Answer
  • 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]

Question 40

Question
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.
Answer
  • 0.9472
  • 0.9745
  • 0.1234
  • 0.0264

Question 41

Question
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.
Answer
  • 0.1131
  • 0.1234
  • 0.1235
  • 0.1121

Question 42

Question
El método estadístico que nos permite obtener conclusiones acerca de los parámetros de una población con base en el análisis de datos muéstrales es:
Answer
  • El censo estadístico
  • La Estadística Descriptiva
  • La distribución de frecuencias
  • La Inferencia Estadística

Question 43

Question
Cuando la población se encuentra ordenada y además la muestra obtenida lo está también, el muestreo aplicado es:
Answer
  • Muestreo Aleatorio Simple.
  • Sistemático
  • Conglomerados.
  • Estratificado.

Question 44

Question
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?
Answer
  • P (P y F)= 0,20
  • P (P y D)= 0,30
  • No son mutuamente excluyentes
  • P (P o D o F) = 0,90

Question 45

Question
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:
Answer
  • T-Student.
  • Binomial.
  • Poisson
  • Normal.

Question 46

Question
La estadística inferencial es la rama de la estadística que:
Answer
  • 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

Question 47

Question
Indique de las siguientes afirmaciones la que complemente correctamente el enunciado: “En estimación, si el tamaño de la muestra aumenta…”
Answer
  • El error estándar aumenta
  • El tamaño poblacional aumenta
  • Las estimaciones son infalibles
  • Menor será la variabilidad del estimador.

Question 48

Question
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:
Answer
  • Una estimación puntual.
  • Error estándar
  • Parámetro poblacional
  • Intervalo de confianza.

Question 49

Question
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.
Answer
  • 1, 2, 3.
  • 2, 3, 4
  • 1, 3, 4
  • 1, 3, 5

Question 50

Question
A que se denomina error de muestreo:
Answer
  • 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.

Question 51

Question
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?
Answer
  • Muestreo conglomerado
  • Muestreo sistemático
  • Muestreo estratificado
  • Muestreo aleatorio simple

Question 52

Question
Mientras el tamaño de la muestra sea lo suficientemente grande y la población no sea sesgada ¿Qué estimara la distribución t?
Answer
  • La media muestral
  • La mediana
  • La media poblacional
  • La media aritmética

Question 53

Question
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?
Answer
  • 104.53<µ<116.01
  • 105.84<µ<114.02
  • 103.25<µ<120.32
  • 104.62<µ<117.00

Question 54

Question
¿Cómo se le conoce al número de valores que podemos elegir libremente en una muestra y hacen del resultado más exacto?
Answer
  • Valores críticos.
  • Grados de libertad.
  • Nivel de confianza.
  • T de student

Question 55

Question
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.
Answer
  • 1,2,3
  • 2,3,1
  • 2,1,3
  • 1,3,2

Question 56

Question
seleccione la respuesta incorrecta. La distribución normal tiene importantes propiedades teóricas como:
Answer
  • 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.

Question 57

Question
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.
Answer
  • 0.75
  • 0.18
  • 0.86
  • 0.68

Question 58

Question
El valor esperado de una variable aleatoria discreta de una distribución de probabilidad es:
Answer
  • La media
  • La mediana
  • La moda
  • Ninguna de las anteriores

Question 59

Question
Una de las propiedades de la distribución binomial es:
Answer
  • 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

Question 60

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

Question 61

Question
Cuando el tamaño muestral es pequeño, el intervalo de confianza requiere utilizar la:
Answer
  • Distribución t de Student
  • Distribución de Poisson
  • Distribución Normal
  • Distribución Binomial

Question 62

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

Question 63

Question
El intervalo de confianza se construye de manera que permita
Answer
  • 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

Question 64

Question
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:
Answer
  • Directa
  • Inversa.
  • Ocasionalmente Igual.
  • Inversamente sumativa.

Question 65

Question
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?
Answer
  • 0.995
  • 0.874
  • 0.263
  • 0.456

Question 66

Question
A que se refiere la propiedad de variación:
Answer
  • 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

Question 67

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

Question 68

Question
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
Answer
  • P(A o B)
  • P(A)
  • Probabilidad conjunta
  • A(A o B) = P(A) + P(B) – P(AYB) (Regla general de suma)

Question 69

Question
Un árbol de decisiones
Answer
  • Tiene desviacion estandar
  • Es una probabilidad
  • Es un estadistico o un parametro
  • Es una alternativa a la tabla de contingencia

Question 70

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

Question 71

Question
El teorema de Bayes se usa
Answer
  • Como preposición
  • Como estadístico
  • Como probabilidad
  • Para calcular probabilidades con información nueva
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