estadistica 1 2do parcial

Para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra sí Z= 1.95, o=150 y E=4?. 5347. 5437.

Para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra sí Z= 1.95, o=14 y E=2: 186. 188.

Para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra sí Z= 1.96, o=30 y E=5: 138. 140.

Para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra? si Z= 1.97, o=7 y E=7: 3. 6.

Para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra si Z= 1.98, o=48 y E=1: 9032. 9302.

Para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra si Z= 1, σ=49 y E=1?. 9412. 9241.

para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra si Z= 1.96 o=25 y e=5. 96. 100.

Para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra si Z= 1,95, σ=15 y E=7?. 17. 15.

Se desea estimar Inter valarmente con el 95% de confianza la media de una población. Se sabe que el desvió es 2. Se toma una muestra de tamaño 35 resultando una media de 7. La estimación intervalar es : µ ∈ [6,34; 7,66]. µ ∈ [7,66; 6,34].

Se ha obtenido una muestra de 25 alumnos de una Facultad para estimar la calificación media de los expedientes de los alumnos en la facultad. Se sabe por otros cursos que la desviación típica de las puntuaciones en dicha facultades de 2.01 puntos. La media de la muestra fue de 4.9. un intervalo de confianza al 99% para la media es: (3.86, 5.94). (5.94, 3.86).

Se ha obtenido una muestra de 25 alumnos de una Facultad para estimar la calificación media de los expedientes de los alumnos en la Facultad. Se sabe por otros cursos que la desviación típica de las puntuaciones en dicha facultad es de 2.01 puntos, La media de la muestra fue de 4.9. Un intervalo de confianza al 90% para la media es: (4.24; 5,56). (5,56; 4.24).

Se llama distribución normal estándar a la distribución: Normal con µ = 0 y ơ = 1. Normal con µ = 1 y ơ = 1.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0.2, q=0.8 y n=18?. 0.0942. 0.0924.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0?5, q=0.5 y n=5?. 0.2236. 0.2266.

Según el concepto de error muestral estándar ¿cuál es el error muestral estándar si p=0.35 y n=50?. 0.087. 0.0844.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0?1, q= 0.9 y n=4?. 0.15. 0.10.

según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0?1, q=0.9 y n=7?. 0.1133. 0.1120.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si q=0.7 y n=23?. 0.0955. 0.0966.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0.5 y n=28?. 0.0944. 0.0933.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0.2, q=0,8 y n=2?. 0.2828. 0.2727.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0,3, q=0?7 y n=13?. 0.127. 0.122.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si q=0,85 y n=17?. 0.0866. 0.0854.

Según el concepto de error muestral estándar, cuál es el error muestral estándar si p=0.2 y n=28. 0.0755. 0.0712.

Según el concepto de error muestral estándar, cuál es el error muestral estándar si p=0.9 y n=40. 0.047. 0.012.

Según el concepto de error muestral estándar, cuál es el error muestral estándar si q=0.55 y n=17. 0.1205. 0.1222.

Según el concepto de error muestral estándar, cuál es el error muestral estándar si p=0.7 q=0.3 y n=3. 0.2605. 0.26032.

Según el concepto de error muestral estándar. ¿Cuál es el error muestral estándar si q=0,1 y n=5?. 0,1341. 0,1311.

Seleccione la respuesta correcta. Siendo una distribución de probabilidad normal. ¿Cuál es Z si μ=7, σ=2 y x=9?. 1. 2. 3.

Si el 0,5% de las palabras de las novelas escritas por una editorial en cierto taller tiene escritura defectuosa, la varianza de las palabras con escritura defectuosa, en una novela de 40.000 palabras es: 200. 300.

Si el 2% de los libros encuadernados en cierto taller tiene encuadernación defectuosa, obtener la probabilidad de que 5 de 400 libros encuadernados en este taller tengan encuadernaciones defectuosas. 0.092. 0.088.

Si el 2% de los libros encuadernados en cierto taller tiene encuadernación defectuosa, el valor esperado de libros defectuosos, en un grupo de 400 libros encuadernados es: 8. 10.

Si ganamos $6 cuando de un dado cae en 1 o 2 y perdemos $3 cuando cae 3,4,5 o 6, la esperanza matemática: 0. 1. 2.

Si se sabe que la dureza Rockwell de pernos de cierto tipo tiene un valor medio de 50 y desviación estándar de 1,5. Si la distribución de la dureza es normal, ¿Cuál es la probabilidad de que la dureza muestral media para una muestra aleatoria de 9 pernos sea por lo menos 52?. 0. 1. 2.

Si un banco recibe en promedio 6 cheques sin fondo por día, ¿cuáles son las probabilidades de que reciba 4 cheques sin fondo en un día dado?. 0.1339. 0.1333.

Si un banco recibe en promedio 6 cheques sin fondo por día, sea x la variable aleatoria, número de cheques recibidos en dos días consecutivos: 12. 14. 15.

Si una variable aleatoria X se distribuye Binomial con n=50 y p=0.3 entonces se puede aproximar a una variable aleatoria que se distribuye: Normal con media 15 y varianza 10.5. Normal con media 19 y varianza 20.5.

Siendo 9 el desvió estándar de una distribución binominal, ¿cuál es su varianza?. 81. 12.

Siendo 9 la varianza de una distribución binomial ¿Cuál es su desviación estándar?. 3. 12.

Siendo el valor de la desviación estándar 6, ¿Cuál sería la varianza?. 36. 12.

Siendo el valor de la desviación estándar 8 ¿Cuál ser la varianza?. 64. 12.

Siendo el valor de la varianza 16, ¿Cuál sería la desviación estándar?. 4. 12.

Siendo el valor de la varianza 25 ¿Cuál sería la desviación estándar?. 5. 12.

Siendo el valor de la varianza 4, ¿Cuál sería la desviación estándar?. 2. 12.

Siendo el valor de la varianza 9, ¿Cuál sería la desviación estándar?. 3. 12.

Si X es una variable aleatoria cuya función de densidad de probabilidad es f (-1) =1/4, y f (1) =x tal que el valor esperado de X es 1: 3/4. 2/4. 1/4.

Si X es una variable aleatoria cuya función de densidad de probabilidad es f (-1) =1/4, f(x)=0 y f (1) =x/2 tal que el valor esperado de X es 0, entonces x es: 1/2 o 0.5. 2/2 o 1.

Si X es una variable aleatoria cuya función de densidad de probabilidad es f (1) =1/4, f (2) =1/4 y f (3) =1/2, entonces el valor esperado de x es: 1/4+2/4+3/2. 2/4+3/4+1/2.

Si Z se distribuye normal (0,1), entonces el intervalo de confianza entorno de 0 al 80% es: (-1.28, 1.28). (1.28, -1.28).

Si Z se distribuye normal (0,1), entonces el intervalo de confianza entorno de 0 al 99% es: (-2.57, 2.57). (2.57, -2.57).

Si Z se distribuye normal estándar entonces un intervalo de confianza para la media, al 90% de confiabilidad. (-1.645, 1.645). (1.645, -1.645).

Siendo 3 el desvío estándar de una distribución binomial, ¿cuál es su varianza?. 9. 12.

Suponga que se tiene una variable aleatoria definida en una población, esta variable solo posee valores de 1-1. Enuna muestra de tamaño 10 la variable arrojo los siguientes valores 1,1,-1,-1,-1,1,-1,-1,-1,1 una estimación puntual para la media de esta distribución es: 2/10. 3/10.

Suponga que se tiene una variable aleatoria definida en una población. Esta variable solo posee valores de 1 y - 1. Enuna muestra de tamaño 10 la variable arrojo los siguientes valores 1, 1, -1, -1, -1, 1, -1, -1, 1, 1. Una estimación puntual para el rango en esta distribución es: 2. 12. 1.

Suponga que se tiene una variable aleatoria definida en una población. Esta variable solo posee valores de 1 y - 1. Enuna muestra de tamaño 10 la variable arrojo los siguientes valores 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1. Esa estimación puntualpara el rango en esta distribución es: 1. 2. 3.

Suponga que se tiene una variable aleatoria definida en una población. Esta variable solo posee valores de 1 y - 1. Enuna muestra de tamaño 10 la variable arrojo los siguientes valores 1, 1, -1, -1, -1, 1, -1, -1, -1, 1. Una estimación puntual para la proporción de unos de esta distribución es: 4/10. 2/10.

Suponga que se tiene una variable aleatoria definida en una población. Esta variable solo posee valores de 1 y - 1. Enuna muestra de tamaño 10 la variable arrojo los siguientes valores 1, 1, -1, -1, -1, 1, -1, -1, 1, 1. Una estimación puntual para la proporción de unos en esta distribución es: 0.5. 1. 1.5.

Suponga que X es una variable aleatoria discreta cuyos valores son: 0, 1, 2, 3, 4,5. Entonces el valor esperado de X es?. f (1) +2f (2) +3f (3) +4f (4) +5f (5). f (0) +2f (1) +3f (2) +4f (2) +5f (4).

Un agente de seguros vende pólizas a 5 personas de la misma edad y que disfrutan de buena salud. Según las tablas actuales la probabilidad de que una persona en estas condiciones viva 30 años o más es 2/3. Hallase la probabilidadde que, transcurridos 30 años, vivan 2 personas: 0.1645. 0.1612.

Un agente de seguros vende pólizas a 5 personas de la misma edad y que disfrutan de buena salud. Según las tablas actuales la probabilidad de que una persona en estas condiciones viva 30 años o más es 2/3. El valor esperadode esta variable es: 3,33. 3. 3,1.

Un agente de seguros vende pólizas a 5 personas de la misma edad y que disfrutan de buena salud. Según las tablas actuales la probabilidad de que una persona en estas condiciones viva 30 años o más es 2/3. La varianza de esta variable es: 1,11. 1.

Un agricultor quiere estimar el peso medio de las naranjas que produce, con un error menor de 10g, empleando una muestra de 81 naranjas. Sabiendo que la desviación típica poblacional es de 36g ¿Cuál será el máximo nivelde confianza con que realizará la estimación?. 0.9876. 0.9812.

Un equipo provincial incluye cinco biólogos especialistas en microbiología y nueve médicos. Si eligen al azar 5 personas y se le asigna un proyecto, ¿Cuál es la probabilidad de que el equipo del proyecto incluya exactamentea dos biólogos?. 0.4196. 0.4112.

Un examen de tipo test consta de 38 preguntas a contestar verdadero o falso. El examen se aprueba si se contesta correctamente al menos 20 preguntas. Un alumno responde el examen lanzando al aire una moneda y contestando verdadero si sale cara y falso si sale cruz. Probabilidad de acertar más de 24 y menos de 31. P(1.77<Z<3.71) donde Z se distribuye normal estándar. P(1.17<Z<3.12) donde Z se distribuye normal estándar.

Un examen de tipo test consta de 38 preguntas a contestar verdadero o falso. El examen se aprueba si se contesta correctamente al menos 20 preguntas. Un alumno responde el examen lanzando al aire una moneda y contestando verdadero si sale cara y falso si sale cruz. La probabilidad de aprobar el examen es: P(Z>0.16) donde Zes una normal estándar. P(Z<0.16) donde Zes una normal estándar.

Un sociólogo afirma que solo el 40% de todos los alumnos del último año de la secundaria que puedan realizar carrera universitaria &&&esto suced así, utilice la fórmula de la distribución binomial para calcular la probabilidad de que entre 8 alumnos del último año de la secundaria que puedan realizar carrer s universitarias solo 3 de ellos asistirán a la universidad: 0,2787. 0,2712.

Una compañía cuenta con 25 ejecutivos de los cuales 5 son ingenieros de planta. La dirección desea realizar un sorteo para seleccionar aleatoriamente 10 ejecutivos que finalizaran un curso de especialización en el exterior ¿Cuáles la probabilidad que en el curso participen exactamente 2 ingenieros de planta?. 0.3854. 0.3812.

Una empresa de investigación llevo a cabo una encuesta para determinar la cantidad media que los fumadores gastan en cigarrillos durante una semana, la semana&&que la distribución de cantidades gastadas por semana tendía a seguir una distribución normal, con una desviación estándar de 5, una muestra desde 64 fumadores revelo que. X’=$20, cual es el intervalo de confianza de 95% para la mu. (18.77, 21.25). (21.25, 18.77).

Una muestra aleatoria de tamaño 100, extraída de una población normal de varianza 81, presenta una media muestral igual a 150. Los extremos del intervalo de. 150-1.96*9/10 y 150-1,96*9/10. 150-1.26*9/10 y 150-1,26*9/10.