La probabilidad conjunta existe cuando se presentan dos o más eventos en forma simultánea Verdadero Falso.
Si en un ejercicio planteado como binomial el número de experimentos realizados es grande se recomienda usar la distribución normal verdadero falso.
El experimento de Quetelet sostiene que la probabilidad de un suceso tiende a estabilizarse en un punto, cuando el número de experimentos se va haciendo cada vez más grande verdadero falso.
Una distribución binoial se representa mediante el diagrama de probabilidades, cuyo proceso es exactamente iguala al diagrama de frecuencias verdadero falso.
Las probabilidades subjetivas se toman de la experiencia, es decir, de las repeticiones de hecho verdadero falso.
El conjunto de pruebas realizadas en las mismas condiciones se denomina experimento vedadero falso.
El diagrama de árbol es una de las maneras que permite determinar diversos eventos posibles, al contar los puntos muestrales verdadero falso.
Cuando en un experimento el número de observaciones realizados es grande, se recomienda aplicar la distribución Hipergeométrica verdadero falso.
El área bajo la curva normal es igual a 1 o al 100% verdadero falso.
Las probabilidades guardan relación con la Inferencia Estadística debido a la incertidumbre que siempre se tiene en la toma de decisiones verdadero falso.
El teorema de Bayes se aplica cuando se formulan hipótesis a posteriori sobre la probabilidad a priori de eventos ya ocurridos verdadero falso.
Cuando se desea determinar la probabilidad de que un evento se produzca en un intervalo de tiempo, como el número de llamadas telefónicas por minuto, lo más recomendable es calcularla mediante la distribución binomial verdadero falso.
Las permutaciones pueden considerarse como un conjunto de elementos extraídos en un orden específico y sin reemplazo de un conjunto igual o mayor verdadero falso.
Si durante repetidos ensayos, siendo p la probabilidad de éxito en un solo ensayo, la cual debe permanecer fija, y q la probabilidad de fracaso entonces la probabilidad P de que se obtenga x en n ensayos es el término del desarrollo binomial (q+p)n verdadero falso.
P(A Ι B) es la probabilidad de que ocurra A dado que ha ocurrido verdadero falso.
La curva normal o probabilística debe topar el eje horizontal ya que es asintótica y no se prolonga verdadero falso.
La curva normal o probabilística debe ser una curva simétrica verdadero falso.
En una distribución hipergeométrica el resultado de una prueba es independiente de la prueba anterior, por lo tanto no se ve afectado por el resultado de observaciones previas verdadero falso.
En la distribución de probabilidad normal, la media, la mediana y la moda son iguales verdadero falso.
En el experimento de lanzar una moneda y un dado, el número de puntos muestrales es 12 verdadero falso.
Si una empresa de telefonos tienen dos modelos( digital y analógico), cinco colores (rojo, azul, negro, blanco y plata) y cinco tonos de timbre, el número de puntos muestrales es 40 verdadero falso.
La esperanza matemática de obtener cara en el experimento de lanzar una moneda cinco veces es 2.5 verdadero falso.
Una variable aleatoria x tiene una media de 5 y una desviación típica de +1. El valor z calculado para que determinar la probabilidad de que la variable aleatoria sea mayor a 6 es 1 verdadero falso.
En un experimento binomial se determina la probabilidad de éxito de un resultado esperado en un experimento. Si la probabilidad de obtener cara al lanzar una moneda es 0.5, la probabilidad de fracaso es 0.6 verdadero falso.
El número de pacientes que asisten a una consulta de emergencia es una variable aleatoria continua verdadero falso.
Un hecho verosímil se presenta cuando la probabilidad es menor que 0,5 y mayor que 0 verdadero falso.
Los eventos son colectivamente exhaustivos si no es posible obtener otro resultado para un experimento dado, es decir, por lo menos uno de ellos debe ocurrir verdadero falso.
Se dice que dos o más sucesos son dependientes, si la probabilidad de ocurrencia de alguno de ellos no influencia la ocurrencia del otro verdadero falso.
Al estandarizar, convertir los valores de x en valores z, ésta tendrá una media igual a cero y una desviación típica igual a uno, z tomará valores de -3 a +3 cubriendo un área casi igual al 100% del area bajo la curva verdadero falso.
Los sucesos opuestos o contrarios son aquellos que se complementan básicamente verdadero falso.
Se dice que los sucesos son eventos compuestos, si la ocurrencia o no ocurrencia de un evento en cualquier prueba afecta la probabilidad de otros eventos en otras pruebas, es decir, que la probabilidad del segundo suceso depende del primer suceso, el del tercero de lo que haya sucedido en el primero y segundo y así sucesivamente verdadero falso.
Error estándar de estimación es una expresión dada a la desviación stándard de los valores observados respecto a la línea de regresión verdadero falso.
La varianza residual permite calcular permite calcular el grado de variación que presenta el conjunto de observaciones que no quedaron explicados por la recta de regresión verdadero falso.
La covarianza es una medida de dispersión que puede ser negativa o positiva verdadero falso.
La función matemática que describe que describe la función lineal o de la recta es Y= bx+ c verdadero falso.
En la ecuación de la línea recta Y=bx+c, x es la variable independiente cuyo valor es conocido verdadero falso.
La variación entorno a la recta de regresión constante con respecto a todos los valores de x se conoce como heteroscedasticidad verdadero falso.
Si la pendiente de la recta es igual a 0, la recta es paralela al eje horizontal verdadero falso.
Podemos considerar una correlación excelente cuando r es mayor a 0.9 y menor de 1 verdadero falso.
El coeficiente de confianza es la probabilidad de que un intervalo de confianza contenga el parámetro que se estima verdadero falso.
Cuando se escoge una muestra se requiere que todas las unidades de la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionadas, es decir debe ser aleatoria verdadero falso.
Dada una población, si extraemos todas las muestras posibles de un mismo tamaño, entonces la media de la distribución de todas las medias muestrales posibles, será igual a la media poblacional verdadero falso.
Se utiliza la distribución normal cuando no se conocen las varianzas poblacionales, las cuales pueden ser sustituidas por varianzas muestrales siempre que sean menores de 30 verdadero falso.
Para que un estimador pueda inferir los valores poblacionales, éste debe ser sesgado, inconsistene, ineficiente e insuficiente verdadero falso.
Si en un diagrama de dispersión la mayoría de puntos se sitúan en la parte superior izquierda e inferior derecha la covarianza es negativa verdadero falso.
La estimación por intervalos consiste en la estimación del parámetro mediante la especificación de un intervalo de valores, determinado por un valor inferior y otro superior, dentro del cual se encuentra el verdadero valor poblacional verdadero falso.
La finalidad de las encuestas descriptivas es analizar ciertas hipótesis o supuestos acerca de la población, que el investigador se fijó de antemano verdadero falso.
Matemáticamente, la distribución muestral de una proporción p, se define como el cociente entre el número de elementos con el atributo en la muestra y el tamaño de la muestra verdadero falso.
La covarianza corresponde al grado de variabilidad que presentan las unidades de la población. Mientras más grande es la covarianza, mayor es el tamaño de la muestra verdadero falso.
Si el tamaño muestral es pequeño, el comportamiento de las medias muestrales será igual al de una distribución normal, independientemente de la población donde fueron extraídas verdadero falso.
En un diagrama de Venn se puede representar eventos incompatibles verdadero falso.
La distribución de probabilidades representa valores probables de un experimento en un evento futuro verdadero falso.
La probabilidad de la variable aleatoria continua se calcula mediante la distribución normal verdadero falso.
Una variable aleatoria es una caracterización cuantitativa de los resultados que constituyen un espacio muestral verdadero falso.
El símbolo de las permutaciones es p! verdadero falso.
a esperanza matemática manifiesta que si p es la probabilidad de éxito de un suceso en un solo ensayo, el número de sucesos o la esperanza de ese suceso en n ensayos, estará dado por el producto de n y la probabilidad de éxito p verdadero falso.
La distribución de Poisson se recomienda cuando n es grande y p, la probabilidad de éxito de un suceso se acerca a cero mientras que q, la probabilidad de fracaso, se aproxima a 1 verdadero falso.
Un ensayo es considerado como un experimento cuyos resultados no necesariamente tienen que ser los mismos cada vez que se repita verdadero falso.
Algunos modelos de probabilidad que utilizan de variables aleatorias continuas son: Bernoulli, Binomial, Poisson, Exponencial e Hipergeometrico verdadero falso.
La distribución de probabilidades se basa en hechos que ya han sucedido y que se han recolectados a través de encuestas F verdadero falso.
En estadística, el uso de las predicciones no es de gran utilidad cuando se realizan investigaciones por muestreo verdadero falso.
Una variable aleatoria x tiene una media de 5 y una desviación típica de +1. El valor z calculado para que determinar la probabilidad de que la variable aleatoria sea inferior a 3 es 2 verdadero falso.
.En el experimento de lanzar tres dados, el evento en el cual obtenemos tres veces el número 6 es de 1/36 verdadero falso.
.Experimento: Lanzamiento de dos dados. Espacio muestral: 1, 2, 3, 4, 5, 6 Probabilidad: 1/21 verdadero falso.
En el experimento de lanzar tres monedas, el evento en el cual todas son caras es 1/8 verdadero falso.
En un diagrama de frecuencias, cuando n es constante, mientras mayor sea la probabilidad de ocurrencia de un evento p, la curva se vuelve más simétrica verdadero falso.
Son ejemplos para la aplicación de la distribución de Poisson el número de personas que llegan a un almacén banco o aeropuerto en un tiempo determinado. verdadero falso.
El número de sucesos posibles cuando se lanzan dos dados es 36, y la probabilidad de de ocurrencia de cada suceso es 1/36 verdadero falso.
El histograma binomial es simétrico, cuando p=q=0.5, tal como se presenta en el lanzamiento de una moneda. verdadero falso.
La probabilidad de una variable aleatoria x (5<x<8) es igual a cero verdadero falso.
Los sucesos opuestos o contrarios son aquellos que se complementan básicamente222 verdadero falso.
La relación que puede haber entre dos variables analizadas simultaneamente, se lleva a cabo en distribuciones unidimensionales. verdadero falso.
El método de cuadrados mínimos es el más indicado para calcular el valor del estimador Y en una regresión lineal verdadero falso.
La normalidad, Homoscedasticidad y la independencia del error son las suposiciones en el análisis de la regresión verdadero falso.
El análisis de regresión emplea una ecuación matemática para generar una línea de regresión que describe la dependencia entre dos variables verdadero falso.
En analisis de regresión, la dependencia causal unilateral ocurre cuando la influencia entre las dos variables es recíproca verdadero falso.
Una correlación mínima ocurre cuando r se encuentra entre 0.8 y 0.9 verdadero falso.
Los límites de confianza para un valor estimado Y,consiste en establecer dos puntos para el estimador, dentro del cuál debe estar contenido el parámetro verdadero falso.
El muestreo por conglomerados se produce cuando la unidad de muestreo se encuentra en la población en grupos o conglomerados y la selección de la unidad permite la observación del total de elementos de cada conglomerado elegido. verdadero falso.
Para resolver problemas de distribuciones de diferencias entre dos medias muestrales se utiliza la distribución normal, como una aproximación verdadero falso.
Antes de iniciar la investigación se recomienda realizar una pequeña encuesta preliminar, con el fin de conseguir un mayor conocimiento acerca de los parámetros que se desea estimar verdadero falso.
El muestreo aleatorio simple garantiza la representatividad, reduciendo el error de la muestra al formar grupos o subpoblaciones más o menos homogéneas entre sí y heterogéneas entre ellas verdadero falso.
Un parámetro es un método para estimar una constante perteneciente a una población verdadero falso.
El teorema del límite central indica que si n variables aleatorias independientes tienen varianzas finitas tienden a estar normalmente distribuidas, cuando n tiende al infinito verdadero falso.
Una lista de todos los resultados posibles de un experimento se denomina espacio muestral verdadero falso.
El investigador inglés J. Venn elaboró diagramas que permitieran en forma gráfica visualizar mejor el resultado de un experimento verdadero falso.
La probabilidad empírica es el cociente entre el número de casos favorables y el número de casos posibles verdadero falso.
En una distribución hipergeométrica la probabilidad de éxito no es constante, cambia para cada observación verdadero falso.
La distribución hipergeométrica es adecuada cuando el tamaño de la población es pequeña verdadero falso.
Se define como distribución de probabilidad a todos los posibles valores que resultan de un experimento aleatorio verdadero falso.
La diferencia entre Posibilidades y Probabilidades radica en que la primera hace referencia a la comparación entre el número de resultados favorables con los desfavorables; mientras que la segunda, es el cociente entre le número favorable sobre el total de casos posibles. verdadero falso.
La distribución Hipergeométrica está asociada con un proceso de muestreo sin reposición en una población infinita verdadero falso.
variable aleatoria x tiene una media de 5 y una desviación típica de +1. El Una valor z calculado para que determinar la probabilidad de que la variable aleatoria sea inferior a 3 es 2 verdadero falso.
El promedio de las calificaciones en una asignatura es 12 con una desviación típica de 3. Para calcular la probabilidad de que un estudiante obtenga una calificación menor a 10 (x<10), calculamos el valor z, buscamos el valor correspondiente en la tabla, y restamos dicho valor a 0.5 que es el area bajo la mitad de la curva verdadero falso.
Se tienen los números naturales 1, 2, 3, 4 y se quiere formar cifras de cuatro dígitos. El número de permutaciones posibles es 24 verdadero falso.
La probailidad de la variable aleatoria continua en un valor específico x= 5 es igual a cero verdadero falso.
El coeficiente de correlación describe el grado o la fuerza con que se produce la relación entre dos variables V verdadero falso.
El coeficiente de correlación o de Pearson es una medida de interdependencia de dos variables aleatorias verdadero falso.
El método gráfico es el más recomendado para determinar la línea de tendencia porque es de carácter objetivo verdadero falso.
No existe correlación entre dos variables cuando r es igual a -1 verdadero falso.
Métodos como el muestreo intencional, muestreo por conveniencia, muestreo voluntario corresponden a la categoría muestreo aleatorio verdadero falso.
Cuando la estimación no representa bien al parámetro, a pesar de estar bien perfectamente diseñada, nos referimos a errores muestrales verdadero falso.
En la determinación técnica del tamaño de la muestra, se debe considerar recursos humanos, financieros y tiempo verdadero falso.
Dado que la desviación típica estimada es menor que la poblacional, en el cálculo del tamaño óptimo de la muestra algunos autores aplican un factor de corrección verdadero falso.
La estadística descriptiva se trata de un proceso deductivo en el cual mediante la recolección, clasificación y presentación de datos se busca obtener información sobre una población determinada verdadero falso.
Las variables aleatorias se clasifican en: discretas y cualitativas verdadero falso.
La probabilidad de ocurrencia de un suceso corresponde a un número comprendido entre 0 y 1 verdadero falso.
Una distribución binomial se representa mediante el diagrama de probabilidades, cuyo proceso es exactamente iguala al diagrama de frecuencias verdadero falso.
.Uno de los criterios que deben satisfacer en la distribución binomial es que cada una de las n pruebas deben tener un solo resultado posible verdadero falso.
La distribución Hipergeométrica se la aplica cuando pueden ocurrir dos o más resultados en el experimento verdadero falso.
En la curva normal, la media se localiza en el centro de la curva dividiendo al area bajo la curva en dos partes iguales verdadero falso.
La probabilidad de éxito de un acontecimiento en la distribución binomial es fija verdadero falso.
La gráfica que se utiliza para representar la distribución de probabilidades normal es la conocida como campana de Gauss verdadero falso.
La esperanza matemática de obtener sello en el experimento de lanzar una moneda tres veces es 1 verdadero falso.
La distribución normal permite calcular las probabilidades de observaciones con variables aleatorias continuas verdadero falso.
El número de autos que circulan por una autopista es una variable aleatoria discreta verdadero falso.
Hecho imposible es cuando no existe posibilidad alguna de salir favorecido o sea la probabilidad es de cero verdadero falso.
Se dice que dos sucesos son compatibles o que no son mutuamente excluyentes, cuando la posibilidad de que ocurra un suceso no impide la ocurrencia del otro verdadero falso.
El análisis de regresión indica si la relación matemática entre dos variables es lineal, parabólica, exponencial, etc. verdadero falso.
.La relación que puede haber entre dos variables analizadas simultaneamente, se lleva a cabo en distribuciones unidimensionales verdadero falso.
Si la pendiente de una recta es mayor a 0, la recta es descendente verdadero falso.
La regla de conteo se usa con el fin de determinar el número de formas de posible ocurrencia, en especial cuando el número de sucesos posibles es grande verdadero falso.
P(A Ι B) es la probabilidad de que ocurra A dado que ha ocurrido B verdadero falso.
La regla de la multiplicación permite simplificar en forma considerable el conteo de puntos muestrales verdadero falso.
La probabilidad aditiva será igual a la suma de las probabilidades de cada suceso verdadero falso.
Los sucesos independientes muestran que la ocurrencia de uno afecta la ocurrencia de otro verdadero falso.
En análisis de regresión, la interdependencia ocurre cuando una de las variables influye en la otra, pero no al contrario verdadero falso.
Si en un diagrama de dispersión la mayoría de puntos se sitúan en la parte inferior izquierda y superior derecha la covarianza es negativa verdadero falso.
Para que un estimador pueda inferir los valores poblacionales, éste debe ser sesgado, inconsistente, ineficiente e insuficiente verdadero falso.
La inferencia estadística logra obtener resultados como estimadores de los valores estadísticos correspondientes a las características de las unidades que conforman la población verdadero falso.
Una distribución muestral corresponde a una distribución de todas las muestras que pueden ser escogidas conforme a un esquema de muestreo especificado, que implique selección al azar y a una función de un número fijo de variables aleatorias independientes verdadero falso.
El promedio de las calificaciones en una asignatura es 12 con una desviación típica de 2. Para calcular la probabilidad de que un estudiante obtenga una calificación mayor a 16 (x>16 ), calculamos el valor z y utilizamos directamente el valor de la probabilidad que corresponde a dicho verdadero falso.
Si dos o más sucesos son tales, que solamente uno de ellos puede ocurrir en un solo ensayo, se dice que son mutuamente incluyentes verdadero falso.
Dos o más eventos son independientes entre sí, cuando la ocurrencia de un evento no está relacionada con la ocurrencia de los otros verdadero falso.
a covarianza se recomienda para medir la dependencia lineal dado al hecho que no presenta ninguna unidad de medida estandarizada verdadero falso.
La población se define como un conjunto de medidas o el recuento de todas las unidades que presentan una característica común verdadero falso.
El nivel de confianza tiene relación directa con el tamaño de la muestra seleccionada verdadero falso.
El marco muestral es el listado actualizado y revisado de todos los elementos que constituyen la población que va a ser objeto de investigación. verdadero falso.
a esperanza matemática manifiesta que si p es la probabilidad de éxito de un suceso en un solo ensayo, el número de sucesos o la esperanza de ese suceso en n ensayos, estará dado por el producto de n y la probabilidad de éxito p verdadero Falso.
La distribución de probabilidades Hipergeométrica, Binomial y Poisson trabajan con variables aleatorias discretas verdadero falso.
Cuando se desea determinar la probabilidad de que un evento se produzca dentro de un espacio determinado, como el número de bacterias en un cultivo, se emplea la distribución de Poisson verdadero falso.
En el evento de lanzar tres monedas, los eventos posibles son 6, y la probabilidad de cada suceso 1/6 verdadero falso.
El muestreo sistemático da igual oportunidad de selección a cada elemento o unidad dentro de la población verdadero falso.
Una variable aleatoria continua asume cualquier valor dentro de un intervalo o en una unión de intervalos verdadero falso.
En un diagrama de frecuencias, cuando la probabilidad de ocurrencia de un evento p es constante, mientras mayor sea n la curva se vuelve más simétrica verdadero falso.
Se denomina covariación casual cuando la correlación entre dos variables es totalmente accidental verdadero falso.
Cuando el valor de una variable se pueden contar y organizar en secuencia al igual que los números enteros positivos se llama variable aleatoria discreta verdadero falso.
El promedio de las calificaciones en una asignatura es 14 con una desviación típica de 3. Para calcular la probabilidad de que un estudiante obtenga una calificación menor a 10 (x<10), calculamos el de valor z y utilizamos directamente el valor de la probabilidad que corresponde a dicho valor z de la tabla verdadero falso.
Cuando el coeficiente de determinación al cuadrado (R2 ) es igual a 1, decimos que hay una correlación imperfecta ya que la recta no representa al conjunto de las observaciones verdadero falso.
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