Analisis de datos II

¿Cuál de las siguientes condiciones es esencial para lograr una muestra aleatoria?. Las observaciones siguen una distribución normal. Cada observación debe tener la misma probabilidad de ser elegida para la muestra. La seleccion de cualquier observación debe estar de acuerdo con el criterio del investigador.

Sea X una variable aleatoria cuyos valores siguen una distribución t de Student con 10 grados de libertad. Si elevamos X al cuadrado los nuevos valores seguirán una distribución: t de Student con 100 grados de libertad. F de Snedecor con 1 y 10 grados de libertad. F de Snedecor con 1 y 100 grados de libertad.

Dados dos estimadores, 01 y 02, sabemos que la varianza del primero es menor que la del segundo, por tanto: 01 es mas eficiente que 02. 01 es más consistente que 02. 01 es más suficiente que 02.

La varible X sigue una distribución Binomial, por tanto: los sucesos son independientes estadisticamente. El valor de su esperanza matemática es cero. Sólo puede tomar dos valores.

Si la variable X sigue una distribucion Normal, entonces. siempre tomara valores negativos y positivos. La desviaciñon típica vale uno. La media, la mediana y la moda tienen el mismo valor.

Un estimador es. el valor de un estadistico calculado en una muestra. una variable aleatoria cuyo valor depende de la muestra en la que sea calculado. una tecnica inferencial.

Los parametros de una poblacion son valores. desconocidos y variables. desconocidos y constantes. conocidos y variables.

Estamos interesados en construir un intervalo confidencial lo mas preciso posible manteniendo constante el nivel de riesgo, ¿que deberiamos de hacer?. aumentar el nivel de confianza. disminuir el error tipico del estimador. disminuir el tamaño de la muestra.

El error tipico de un estimador es. la desviacion tipica de una distribucion normal tipificada. la desviacion tipica de la distribucion muestral del estimador. el error que se comete al extraer una muestra a partir de la poblacion.

La estimacion por intervalos es preferible a la estimacion puntual porque. tenemos mas valores posibles para el parametro por lo que es mas dificil equivocarse. tenemos la certeza de que el parametro estara dentro del intervalo. conocemos el error que se comete en la estimacion.