Question 1
Question
62. La media, moda y mediana son
Answer
-
a. Medidas de variabilidad
-
b. Lo primero que hay que calcular
-
c. Medidas de la tendencia central
-
d. Los tres parámetros poblacionales
Question 2
Question
63. 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
-
a. La media y la mediana tienen que coincidir para saber esto
-
b. Si la media es mayor que la mediana los datos están mal
-
c. Si la media es menor que la mediana los datos están mal
-
d. Cuando la media y la mediana distan mucho los datos están muy desperdigados
Question 3
Question
64. Para calcular la moda
Answer
-
a. Hace falta calcular primero la media
-
b. Necesitamos tener todos los datos
-
c. Contamos el número de veces que aparece el valor más frecuente
-
d. Ninguna de las tres anteriores
Question 4
Question
65. A veces se habla de medias ponderadas
Answer
-
a. Se suman las medias previas y se divide por el total
-
b. Se suman las medias y se divide por el número de medias sumadas
-
c. Se suman las medias, multiplicadas por sus respectivas frecuencias totales y se divide por todas las frecuencias totales sumadas.
-
d. Todo lo anterior es falso
Question 5
Question
67. Cuanto mayor sea la muestra, mayor será el error de muestreo.
Answer
-
a. Sí, porque hay más errores
-
b. No, disminuye
-
c. No hay relación alguna
-
d. Ninguna de las tres anteriores
Question 6
Question
El error estándar
Answer
-
a. Es el error que hay en cualquier encuesta
-
b. Es el error muestral típico
-
c. Es un modo frecuente de denominar la desviación estándar de una distribución
-
d. Ninguna de las tres anteriores
Question 7
Question
69. En una distribución normal
Answer
-
a. La moda, media y mediana tienen el mismo valor
-
b. La media es mayor que la mediana
-
c. La mediana es mayor que la moda
-
d. Las opciones anteriores son falsas
Question 8
Question
70. La desviación estándar
Answer
-
a. Es una medida de la variabilidad de los datos
-
b. Es una medida de la tendecia central
-
c. Calcula la estimación bruta del parámetro
-
d. Ninguna de las tres anteriores
Question 9
Question
71. En estadística a menudo se habla de muestras. Una muestra:
Answer
-
a. Es el conjunto de datos que me interesan
-
b. Sirve para echar un vistazo a los datos
-
c. Es una selección de datos sobre el total de la población a estudiar
-
d. Es una selección de los datos que necesito.
Question 10
Question
72. Los cambios porcentuales nos hablan únicamente parte de la historia cuando tratamos de comparar valores para distintos grupos o comunidades. Otra estadística importante para cada grupo es el valor "per cápita". El valor "per cápita":
Answer
-
a. Ayuda a comparar valores entre grupos de distinto tamaño
-
b. Solo vale para estadísticas económicas
-
c. Es necesario para hacer comparaciones internacionales
-
d. Ninguna de las tres anteriores
Question 11
Question
73. 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?
Question 12
Question
Cuál de las siguientes listas de números tieneuna Media más próxima a 5?
Answer
-
a. 0,3 - 2 - 5,4 - 2 - 6
-
b. 7 - 8,2 - 4,9 - 6,3 - 9
-
c. 0 - 5,2 - 2,3 - 3,5 - 4
-
d. 1,2 - 3 - 8,7 - 5 – 6
Question 13
Question
75. 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 rep osición.
Answer
-
a. 33%
-
b. 25%
-
c. 43%
-
d. 2%
Question 14
Question
76. Se reparten dos cartas de la parte superior de una baraja bien mezclada. ¿Cuál es la probabilidad de que se saquen dos reyes?
Answer
-
a. 4/52
-
b. 16/2704
-
c. 12/2652
-
d. 12/2704
Question 15
Question
77. ¿Cuál es la probabilidad de sacar cara lanzando unamoneda sólo una vez?
Answer
-
a. 1/2
-
b. 2/3
-
c. 1/4
-
d. 1/3
Question 16
Question
78. Hay una caja con 3 canicas rojas, y 2 verdes. ¿Cuál es la probabilidad de sacar 3 rojas consecutivas, sin reponerlas?
Answer
-
a. 27/125
-
b. 1/2
-
c. 28/125
-
d. 3/5
Question 17
Question
79. Se saca un carta del centro de una baraja. ¿Cuál es la probabilidad de que la carta sea un Rey?
Answer
-
a. 4/52
-
b. 1/52
-
c. 4/48
-
d. 1/48
Question 18
Question
80. 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 icket con el nº 3, sin reponer?
Answer
-
a. 1/14
-
b. 2/14
-
c. 4/14
-
d. 1/5
Question 19
Question
81. Hay 12 números en una caja numerados del 1 al 12. ¿Cuál es la probabilidad de sacar un 1 o un 3?
Answer
-
a. 1/6
-
b. 1/4
-
c: 1/3
-
d: 1/2
Question 20
Question
82. 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
-
a. 1/33
-
b. 2/33
-
c. 4/33
-
d. 1/45
Question 21
Question
83. Hay 16 tickets en una caja numerados del 1 al 16. Reponiéndolos, ¿cuál es la probabilidad de sacar un 11 o un 12 la primera vez?
Answer
-
a. 1/8
-
b. 1/16
-
c. 12/16
-
d. 11/16
Question 22
Question
84. 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
-
a. Distribución normal.
-
b. Distribución de Poisson.
-
c. Distribución Hipergeométrica.
-
d. Distribución Binomial.
Question 23
Question
85. 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 etira de ella) tiene una distribución normal con u na 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
-
a. 0.1131
-
b. 0.2142
-
c. 0.45687
-
d. 0.98741
Question 24
Question
86. Contexto: Este tipo de preguntas consta de dos proposiciones, así: una
Afirmación y una Razón, Unidas por la palabra PORQUE. Usted debe examinar la veracidad de cada proposición y la relación teórica que las une.
Enunciado: Un fenómeno aleatorio, es aquel cuyo resultado está fuera de control y que depende del azar PORQUE un fenómeno aleatorio puede dar lugar a varios resultados, y no es previsible enunciar con certeza cuál de estos va a ser observado en la realización del experimento.
Answer
-
a. La afirmación y la razón son VERDADERAS y la razón es una explicación CORRECTA de la afirmación
-
b. La afirmación y la razón son VERDADERAS, pero al razón NO es una explicación CORRECTA de la afirmación.
-
c. La afirmación es VERDADERA, pero la razón es una proposición FALSA
-
d. La afirmación es FALSA pero la razón es una proposición VERDADERA.
Question 25
Question
87. 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
-
a) S igual a [ A, B, C]
-
b) S igual a [ ABC, ACB, BAC, BCA, CAB, CBA ]
-
c) S igual a [ AAA, ABC, ACB, ABB, BBB, BAC, BCA, CCC, CAB, CBA]
-
d) S igual a [ AA, BB, CC, AB, AC, BA, BC, CA]
Question 26
Question
88. 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
-
a) 0.9472
-
b) 0.9745
-
c) 0.1234
-
d) 0.0264
Question 27
Question
89. 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 u na 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
-
a) 0.1131
-
b) 0.1234
-
c) 0.1235
-
d) 0.1121
Question 28
Question
90. 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
-
a) La Estadística Descriptiva
-
b) La distribución de frecuencias
-
c) La Inferencia Estadística
-
El censo estadístico
Question 29
Question
91. 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
-
a) 0.995
-
b) 0.874
-
c) 0.263
-
d) 0.456
Question 30
Question
92. Cuando la población se encuentra ordenada y además la muestra obtenida lo está también, el muestreo aplicado es:
Question 31
Question
93. En un contraste de hipótesis un nivel de significación de 5%, significa que:
Answer
-
a) En Promedio 5 de cada 100 veces que la hipótesis nula es cierta la rechazaremos
-
b) En Promedio 5 de cada 100 veces que la hipótesis alterna es cierta la rechazaremos
-
c) En Promedio 5 de cada 100 veces que la hipótesis alterna es falsa la aceptaremos
-
d) En Promedio 5 de cada 100 veces que la hipótesis nula es falsa la aceptaremos.
Question 32
Question
94. 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
-
a) T-Student .
-
b) Binomial.
-
c) Poisson.
-
d) Normal.
Question 33
Question
95. La estadística inferencial es la rama de la estadística que:
Answer
-
a) Con base en todas las muestras de una población se toman decisiones acerca de la población de donde fueron extraídas
-
b) Utiliza técnicas muestreo para inferir características de la población.
-
c) Utiliza la estimación por intervalos de confianza y los contrastes de hipótesis para inferir características de la población
-
d) Permite describir los datos de una muestra mediante gráficos y tablas de frecuencias
Question 34
Question
96. 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:
Question 35
Question
97. Indique de las siguientes afirmaciones la que complemente correctamente el enunciado: “En estimación, si el tamaño de la muestra aumenta…”
Answer
-
a) El error estándar aumenta
-
b) El tamaño poblacional aumenta
-
c) Las estimaciones son infalibles
-
d) Menor será la variabilidad del estimador.
Question 36
Question
98. 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:
Question 37
Question
99. 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
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
-
a) 1, 2, 3.
-
b) 2, 3, 4
-
c) 1, 3, 4
-
d) 1, 3, 5
Question 38
Question
100. Se seleccionaron 500 muestras con tamaños de 1,2,4,8,16,32 de manera aleatoria de una población con distribución normal, las media s muéstrales tiene una distribución más estrecha alrededor de la media poblacional conforme:
Answer
-
a) Aumenta el tamaño de la población
-
b) Disminuye el tamaño de la población
-
c) Es similar el tamaño de la población
-
d) Ninguna de las anteriores
Question 39
Question
101. 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?
Question 40
Question
102. Mientras el tamaño de la muestra sea lo suficientemente grande y la población no sea sesgada ¿Qué estimara la distribución t?
Answer
-
a) La media muestral
-
b) La mediana
-
c) La media poblacional
-
d) La media aritmética
Question 41
Question
103. Ordene de mayor a menor importancia las propiedades de la distribución t
1. Es muy similar a la distribución normal estandarizada
2. Tiene grados de libertad directamente relaciones con el tamaño de la muestra
3. Se emplea S para estimar la s
4. s es desconocida
Answer
-
a) 3,4,2,1
-
b) 3,2,1,4
-
c) 2,1,4,3
-
d) 4,2,3,1
Question 42
Question
104. 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
-
a) 104.53<µ<116.01
-
b) 105.84<µ<114.02
-
c) 103.25<µ<120.32
-
d) 104.62<µ<117.00
Question 43
Question
105. Relacione las siguientes columnas:
1. Distribución t student
2. Grado libertad
3. Nivel de confianza
4. Valor critico
a) Numerador de la varianza en la muestra
b) Es muy similar a la distribución normal estandarizada
c) También se lo conoce como valor Z
d) Se simboliza con (1-α)*100%
Answer
-
a) 1a,2b,3c,4d
-
b) 1c,2d,3a,4b
-
c) 1b,2a,3d,4c
-
d) 1c,2a,3b,4d
Question 44
Question
106. 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
-
a) 1,2,3
-
b) 2,3,1
-
c) 2,1,3
-
d) 1,3,2
Question 45
Question
107. seleccione la respuesta incorrecta. La distribución normal tiene importantes propiedades teóricas como:
Answer
-
a. Tiene una forma de campana.
-
b. Sus medidas no son de tendencia central.
-
c. Su 50% central es igual al 1.33 desviaciones estándar
-
d. Su variable aleatoria asociada tiene un rango infinito.
Question 46
Question
108. Una población normal tiene una media de 60 y u na desviación estándar de 12. Usted selecciona una muestra aleatoria de 9. Calcule la probabilidad de que la media muestral sea mayor que 63.
Answer
-
a. 0.75
-
b. 0.18
-
c. 0.86
-
d. 0.68