-La medida de dispersión que permite conocer que el 25% de las observaciones son menores que él y que el 75% de las observaciones se encuentran sobre el mismo, se denomina: a. Q1 b. P1 c. D1.
-Las medidas que dividen al conjunto de datos en cien partes iguales, son los: a. deciles cuartiles percentiles.
- La medida de dispersión que es útil para comparar distribuciones expresadas en diferentes unidades es: la desviación media la varianza el coeficiente de variación.
-Una de las siguientes medidas, no corresponde al conjunto de medidas de dispersión: rango o recorrido desviación media media ponderada.
-Para su cálculo, es necesario considerar las diferencias entre la media aritmética y cada uno de los valores en términos absolutos: desviación media absoluta coeficiente de variación desviación típica o estándar.
-La determinación de los valores correspondientes, sigue la misma metodología que el cálculo de la mediana: cuartiles, deciles y percentiles desviación típica o estándar varianza.
-El promedio de las distancias entre los valores observados y la media aritmética, constituye la: amplitud de variación desviación media desviación típica o estándar.
-En cualquier distribución simétrica, aproximadamente el 68% de observaciones se encontrarán entre: más y menos una desviación estándar respecto a la media más y menos dos desviaciones estándar respecto a la media más y menos tres desviaciones estándar respecto a la media.
-Las probabilidades clásica y empírica, se originan en el enfoque: subjetivo objetivo binomial.
-Aquel tipo de probabilidad que parte del supuesto de que los resultados de un experimento son igualmente posibles, se denomina: clásica empírica subjetiva.
-Al calcular el valor de una probabilidad, ésta puede tomar valores entre cero y: uno diez infinito.
-Cuando la probabilidad se basa en cualquier información disponible, nos estamos refiriendo a la probabilidad: subjetiva clásica empírica.
-La regla especial de multiplicación en el cálculo de probabilidades, se expresa como: P(A o B) = P(A) + P(B) P(A y B) = P(A) P(B) P(A o B) = P(A) + P(B) – P(A y B).
-Al lanzar una moneda, los eventos cara y sello, se caracterizan por ser eventos: independientes mutuamente excluyentes dependientes.
-La probabilidad de que al lanzar una moneda, su resultado sea una “cara”, es: 1 2 1/2.
-Al lanzar un dado, la probabilidad de que el número resultante sea un “tres”, es igual 1/2 1/3 1/6.
-Para aplicar la regla especial de la adición, los eventos deben ser: independientes mutuamente excluyentes dependientes.
-Si dos eventos NO son independientes, para determinar la probabilidad conjunta de dichos eventos, se debe utilizar la regla: especial de multiplicación general de multiplicación especial de adición.
-Cuando no interesa el orden en el que se presentan los objetos seleccionados de un conjunto total, se utiliza: permutaciones combinaciones diagrama de árbol.
-Cuando los eventos se presentan en dos o más etapas, es conveniente trabajar con: reglas de adición reglas de multiplicación diagrama de árbol.
-La distribución de probabilidad hipergeométrica, se aplica cuando: los ensayos son independientes la variable aleatoria cambia en cada ensayo los muestreos se realizan en una población finita.
-Para encontrar la media de una distribución de Poisson, debemos emplear la siguiente fórmula: µ = n/π µ = nπ µ = n+π.
-Para el cálculo de la probabilidad binomial se utilizan: permutaciones combinaciones cuartiles.
-El factorial de 4, es: 24 10 12.
-Cuando las pruebas no son independientes, la distribución de probabilidad a utilizarse es: Hipergeométrica Binomial De Poisson.
-El producto entre el número de eventos y las probabilidades de éxito y fracaso, en una distribución de probabilidad binomial, nos da como resultado el valor de la desviación típica o estándar media aritmética varianza.
-Cuando se trabaja en intervalos definidos de espacio o tiempo es aconsejable el uso de la distribución de probabilidad: De Poisson Hipergeométrica Binomial.
-Una de las características de la distribución de probabilidad de Poisson, indica que la variable: es continua se mueve en un intervalo de tiempo o espacio es de tipo cualitativo.
-Al mencionar que describe el número de veces que se presenta un evento durante un intervalo específico que puede ser de tiempo, distancia, área o volumen, nos estamos refiriendo a la probabilidad: Binomial Hipergeométrica De Poisson.
-En una tabla de distribución de probabilidades, se considera el concepto de frecuencia: absoluta simple relativa simple absoluta acumulada.
-En la distribución de probabilidad de Poisson, la media y la varianza son: iguales diferentes no hay relación.
-La ley de los eventos improbables, se establece cuando la probabilidad de éxito es: grande y n es pequeña muy pequeña y n es grande es pequeña y n también lo es.
-El área total bajo la curva normal es: 0.5 1 0.25.
-El factor de corrección por continuidad, consiste en: multiplicar el valor de la variable por la frecuencia relativa dividir el valor de la variable para el número de sucesos posibles sumar o restar 0,5 a los valores de la variable según sea el requerimiento.
-En la distribución de probabilidad normal estándar, la desviación estándar es de: 0 1 0.5.
-Para la probabilidad de que por lo menos ocurra X, se utiliza el área por encima de: X + 0,5 X – 0,5 X ± 0,5.
-El número de distribuciones normales es: limitado ilimitado nulo.
-El área de la curva normal a cada uno de los lados de la media aritmética es: 50% 25% 100%.
-El área bajo la curva normal a cada uno de los lados de la media, es: 10% 25% 50%.
-Cuando el valor de Z es 1 y el área bajo la curva normal es 0,3413 , para hallar la probabilidad de que el valor sea mayor que 1, debemos: sumar 0,5 al 0,3413 restar 0,3413 de 0,5 considerar como resultado el 0,3413.
-Una de las dificultades que presenta para su análisis, es que su resultado viene expresado en unidades cuadráticas: desviación típica o estándar varianza coeficiente de variación.
-La falta de simetría en la distribución de un conjunto de datos, demuestra que los datos son: simétricos asimétricos normales.
-La relación descrita entre las medidas es correcta, porque los valores calculados son iguales: D1 = P10 Q1 = P10 D2 = P50.
-Cuando se toma en cuenta los valores absolutos de las diferencias entre cada uno de los valores observados con respecto a la media aritmética, estamos calculando la: desviación estándar desviación media varianza.
-La probabilidad que se basa en el número de veces que ocurra un evento como proporción del número de intentos conocidos, se denomina: clásica empírica subjetiva.
-La regla general de multiplicación que se refiere a eventos que no son independientes, se expresa como: P(A y B) = P(A) P(B) P(A y B) = P(A) P(B|A) P(A o B) = P(A) + P(B).
-La probabilidad de obtener una “cara” al lanzar una moneda, es un ejemplo de probabilidad: clásica subjetiva empírica.
-Al lanzar un dado, la probabilidad de que el número extraído sea un 8, es: 1/8 0 8.
-Al lanzar una moneda, el evento de extraer una cara, se encuentra en el conjunto de: resultados posibles resultados favorables total de observaciones.
-Si se lanza una moneda 2 veces, la probabilidad de que salga cara y cara, nos indica que los eventos son: excluyentes dependientes independientes.
-En la distribución de probabilidad binomial, la media aritmética se calcula a través de la siguiente fórmula: µ = n/π µ = nπ µ = n+π.
-Para que sea aplicable la distribución de probabilidad hipergeométrica, la relación entre la población y la muestra debe ser: n/N < 0,05 n/N > 0,05 n/N = 0,05.
-La distribución de probabilidad binomial, se aplica cuando entre otras características, se cumple que: la variable es continua existen dos resultados posibles éxito o fracaso la variable se mide en intervalos de tiempo.
-En la distribución de probabilidad de Poisson, la media y la varianza se calculan con la misma fórmula, que dice: n*π n+π n/π.
-Una característica de las distribuciones de probabilidad, indica que los resultados son eventos: mutuamente excluyentes independientes dependientes.
-Una de las características de la distribución de probabilidad hipergeométrica, establece que la probabilidad de éxito, en cada ensayo es: la misma diferente proporcional a todo el conjunto.
-La distribución de probabilidad hipergeométrica se caracteriza porque los ensayos son: dependientes independientes excluyentes.
-Una de las cuatro condiciones de una distribución de probabilidad binomial, manifiesta que: solo hay dos posibles resultados la probabilidad no es la misma de un evento a otro las pruebas dependen unas de otras.
-En la distribución de probabilidad normal, la media de la variable expresada en términos de Z, siempre será igual a: 0 1 0.5.
-Si la media aritmética es igual a 30, la desviación estándar es igual a 4, entonces el valor de X = 20 en términos de Z será: 2.5 -2.5 -5.
-El valor que nos muestra la distancia entre un determinado valor y la media aritmética en términos de desviaciones estándar es: Z µ σ.
-La curva normal se caracteriza por ser simétrica y por ello tiene la forma de: parábola elipse campana.
-Al aplicar el factor de corrección por continuidad, se debe restar 0,5 al valor de X, cuando se desea establecer la probabilidad de que: ocurran más de X por lo menos ocurra X ocurran X o menos.
-Para determinar el área entre dos puntos que se localizan al mismo lado de la media, se determinan los valores de Z y se: resta la probabilidad menor de la mayor suman las probabilidades mayor y menor divide la probabilidad menor para la mayor.
-El resultado del coeficiente de Pearson, puede tomar valores entre: +3 y -3 +1 y -1 +2 y -2.
-El valor del Coeficiente de Asimetría de Pearson, en una distribución simétrica será igual cero uno tres.
-El valor de la mediana, es igual a: D2; Q2; y P2 D5; Q2; y P25 D5; Q2; y P50.
-La media en una distribución de probabilidad, se considera como el valor típico de un conjunto de eventos y por ello también se conoce como valor: esperado representativo único.
-El número de alumnos que toman el curso de Estadística I, se considera como variable: continua discreta normal.
-La distribución de probabilidad discreta en la que cada ensayo termina en solo uno de los resultados mutuamente excluyentes, se denomina: Normal Binomial De Poisson.
-Para la probabilidad de que ocurra más que X, se utiliza el área por encima de: X + 0,5 X – 0,5 X ± 0,5.
-Si la media aritmética es igual a 21, la desviación estándar es igual a 3, entonces el valor de X = 18 en términos de Z será: 1 -1 0.
-El área bajo la curva normal se caracteriza por ser: adimensional dimensional cuadrática.
-Según la regla empírica, alrededor del 95% del área bajo la curva normal se encuentra una desviación estándar de la media dos desviaciones estándar de la media tres desviaciones estándar de la media.
-Cuando alrededor del 95% del área, se encuentra bajo la curva normal, significa que el valor de Z es: ± 1 ± 2 ± 3.
-La medida de dispersión cuyo resultado se expresa en unidades cuadráticas, es la: desviación estándar desviación media varianza.
-La medida que nos indica que las tres cuartas partes de las observaciones, se encuentran bajo ese valor y que la cuarta parte restante se encuentra sobre aquel valor, es el: D3 Q3 P3.
-Es aquella medida que indica la amplitud de variación entre los valores observados en la investigación: rango o recorrido desviación media coeficiente de variación.
-Cuando se trabaja con datos muestrales, en el cálculo de la desviación estándar, se debe dividir para: N N-1 N+1.
-Cuando nos referimos al proceso que induce a que ocurra una y sólo una de varias posibles observaciones, estamos definiendo un: evento resultado experimento.
-La probabilidad condicional, significa que se está trabajando con: un evento dos o más eventos un resultado.
-El número de combinaciones de tres elementos tomados tres a la vez, es igual a: 1 3 6.
-La distribución de probabilidad hipergeométrica, se caracteriza porque la probabilidad de éxito: cambia en cada ensayo permanece fija en todos los ensayos no influye en el resultado final.
-Se considera como una buena aproximación de la distribución normal a la binomial cuando, nπ y n(1 – π) son por lo menos: 5 1 10.
-Uno de los tres enunciados siguientes no corresponde a las características de la distribución normal: tiene forma de campana es asimétrica con respecto al origen desciende suavemente en ambas direcciones del valor central.
-El valor del percentil 75, nos indica que bajo ese valor se encuentra el: 25% de las observaciones 50% de las observaciones 75% de las observaciones.
-Cuando la moda, es mayor a la mediana y mayor a la media aritmética, se dice que la distribución es: simétrica asimétrica negativa asimétrica positiva.
-Al lanzar un dado, la probabilidad de que el resultado sea "dos" y número par, identifica eventos: mutuamente excluyentes no excluyentes dependientes.
-El factorial de cero, por definición siempre será igual cero uno infinito.
-En la fórmula de cálculo de la distribución de probabilidad de Poisson, se utiliza el valor de e, que es igual a: 2,718281 3,141592 1.
-Una de las siguientes características, identifica a un evento binomial: la distribución de probabilidad es normal se utiliza cuando la variable es continua la probabilidad de éxito se mantiene constante.
-Una de las características de la distribución de probabilidad hipergeométrica, establece que la probabilidad de éxito: permanece constante disminuye en cada ensayo cambia de ensayo a ensayo.
-La distribución de probabilidad en la que la probabilidad de ocurrencia de un evento es proporcional al tamaño del intervalo, se denomina distribución de probabilidad: Binomial De Poisson Hipergeométrica.
-Cuando nos referimos a la distribución de probabilidad que se caracteriza por ser simétrica con respecto a su media, estamos hablando de la distribución de probabilidad: Normal Binomial Hipergeométrica.
-Una distribución normal, se caracteriza porque la variable aleatoria Z , siempre tiene: media = 0 y desviación estándar = 1 media = 1 y desviación estándar = 0 media y desviación estándar = 0.
-En un problema en el que n es 6 y se solicita encontrar la probabilidad de que por lo menos se presenten 4 casos, debería sumar las probabilidades correspondientes a 4, 5 y 6 identificar la probabilidad de 4 sumar las probabilidad de 0 hasta 4.
-La distribución de Poisson es una familia de distribuciones: Discretas Continuas Aleatorias.
-Una de las siguientes distribuciones de probabilidad, no es distribución de probabilidad discreta: Binomial Hipergeométrica Normal.
-El valor de la mediana de un conjunto de valores es equivalente, a los valores del cuartil 2, decil 5 y: Percentil 50 Percentil 25 Decil 2.
-La probabilidad que considera el número de veces que ocurre el evento y el número total de observaciones, se denomina probabilidad: clásica empírica subjetiva.
-Si lanzamos un dado, la probabilidad de que el resultado sea el número “dos”, es: 1/6 1 1/2.
-El área bajo la curva normal cuando Z = 2, es : 0.4987 0.0120 0.4772.
-El área bajo la curva normal cuando Z = 3, es : 0.4987 0.0120 0.1179.
-Indica que las tres cuartas partes de las observaciones se encuentran bajo ese valor y la cuarta parte restante sobre el mismo: D3 D4 Q3 .
-El número de combinaciones de cinco objetos tomados de tres en tres es igual a: 10 60 15.
-El número de permutaciones de cinco objetos tomados de tres en tres es igual a: 10 60 15.
-La probabilidad de que al extraer una carta de una baraja de 52, sea un as de trébol, resulta ser igual a: 4/52 1/52 13/52.
-La probabilidad de que al lanzar un dado, el resultado que se obtenga sea el número 4, es igual a: 1/2 1/3 1/6.
-Al lanzar un par de dados una sola vez, la probabilidad de obtener un 2 en el primer dado y un 4 en el segundo, es de: 1/36 2/36 1/6.
-En un evento binomial, si la probabilidad de éxito es 0,20 de un conjunto de 9 observaciones, el resultado de que se presenten exactamente 5, es igual a: 0,983 0,017 0,483.
-Si la media aritmética de un conjunto de datos es 100 y la desviación estándar es 16, para un valor de 132, la referencia tipificada o valor de Z, es igual a: 2 -2 1.16.
-Al aplicar el factor de corrección por continuidad, se debe restar 0,5 al valor de X, cuando se desea establecer la probabilidad de que: Ocurran más de X Por lo menos ocurra X Ocurran X o menos.
-Cuando prácticamente toda 99.7% el área bajo la curva normal, se encuentra distante a tres desviaciones estándar, significa que el valor de Z es: ± 1 ± 2 ± 3.
-Cuando nos referimos a la ocurrencia de un experimento, estamos definiendo un: evento resultado experimento.
-Cuando nos referimos al conjunto de uno o más resultados de un experimento, estamos definiendo un: experimento resultado evento.
-La relación descrita entre las medidas es correcta, porque los valores calculados son iguales: Q1 = P25 Q1 = P50 D2 = P50.
-En cualquier distribución simétrica, aproximadamente el 95% de observaciones se encontrarán entre: más y menos una desviación estándar respecto a la media más y menos dos desviaciones estándar respecto a la media más y menos tres desviaciones estándar respecto a la media.
-En cualquier distribución simétrica, aproximadamente el 99.7% de observaciones se encontrarán entre: más y menos una desviación estándar respecto a la media más y menos dos desviaciones estándar respecto a la media más y menos tres desviaciones estándar respecto a la media.
-La medida que nos indica que las tres cuartas partes de las observaciones, se encuentran sobre ese valor y que la cuarta parte restante se encuentra por debajo de aquel valor, es el: D1 Q1 P1.
-La medida que al igual que la mediana, es el valor que se encuentra ocupando la posición central y que tanto por debajo y sobre él se encuentran el 50% de datos, es: Q1 Q2 Q3.
|
