ESTADÍSTICA 1 IBim

-Se podría decir que la estadística es aplicable a: a. La física. b. Nominales y ordinales. c. Todas las ciencias.

-Una de las razones para estudiar estadística es: a. saber qué significa una variable matemática y para qué se utiliza. b. tener criterio para la toma de decisiones en función de los datos analizados. c. conocer qué es la media, la mediana y la moda.

-Se puede definir como variable matemática a aquella magnitud que: a. toma diferentes valores en un tiempo determinado. b. permanece constante en un tiempo determinado. c. no sufre alteración en su valor de medida.

-Las variables cuantitativas, se clasifican en: a. continuas y discretas. b. nominales y ordinales. c. nominales y discretas.

-Un ejemplo de variable nominal es: a. el sexo de una persona. b. la estatura de una persona. c. el puntaje alcanzado en un examen.

-Un ejemplo de variable discreta es: a. número de alumnos en una clase. b. sexo de una persona. c. diámetro de las ruedas en los automóviles.

-Un ejemplo de variable continua es: a. número de alumnos en una clase. b. sexo de una persona. c. diámetro de las ruedas en los automóviles.

-La estadística descriptiva: a. pronostica el resultado de un fenómeno. b. describe el comportamiento de cierto fenómeno. c. describe el comportamiento de cierto fenómeno y pronostica su comportamiento futuro.

-La estadística inferencial: a. pronostica el resultado de un fenómeno. b. describe el comportamiento de cierto fenómeno. c. describe el comportamiento de cierto fenómeno y pronostica su comportamiento futuro.

-Se considera como una fuente primaria de datos estadísticos a: a. las revistas. b. las encuestas. c. los boletines.

-Se considera como una fuente secundaria de datos estadísticos a: censo. encuesta. boletines.

-Dentro de la estadística, el término población indica que se analiza: a. casi todos los sujetos u objetos de un fenómeno o evento. b. una pequeña parte de todos los sujetos u objetos. c. todos los sujetos o objetos son considerados.

-Dentro de la estadística, el término muestra indica que se analiza: a. casi todos los sujetos u objetos de un fenómeno o evento. b. una pequeña parte de todos los sujetos u objetos. c. todos los sujetos o objetos son considerados.

-Cuando existen datos con pocos valores de la variable, los podemos presentar a través de una. a) serie ordenada de frecuencias. b) conjunto simple. c) tabla de distribución de frecuencias.

-Cuando existen datos con muchos valores de la variable, los podemos presentar a través de una. a) serie ordenada de frecuencias. b) conjunto simple. c) tabla de distribución de frecuencias.

-Si el rango o recorrido de la variable es mayor o igual a 15, es preferible presentar los datos por medio de una: a) tabla de distribución de frecuencias. b) serie ordenada de frecuencias. c) tabla estadística simple.

-Si el rango o recorrido de la variable es menor a 15, es preferible presentar los datos por medio de una: a) tabla de distribución de frecuencias. b) serie ordenada de frecuencias. c) tabla estadística simple.

-Al construir una tabla de distribución de frecuencias, se sugiere que el número de intervalos de clase sea: a) menor que 5 y mayor que 20. b) menor o igual a 5 pero mayor o igual que 20. c) mayor o igual a 5 pero menor o igual que 20.

-El rango o recorrido de las variables continuas, se obtiene a través de: a) la diferencia entre los valores mínimo y máximo de la variable. b) la sumatoria de los valores mínimo y máximo de la variable. c) el cociente entre los valores máximo y mínimo de la variable.

-El rango o recorrido de una variable discreta nos muestra: a) la diferencia entre los valores extremos de la variable. b) el número de puestos que recorre la variable. c) la distancia media entre los valores extremos.

-Se considera como intervalo de clase o categoría a cada uno de los niveles en los que se distribuye: a) el conjunto total de datos. b) todo el conjunto de variables analizadas. c) las frecuencias relativas de la variable.

-Al punto medio de cada uno de los intervalos de clase o categorías, se lo conoce como: a) límite de clase. b) marca de clase. c) frecuencia simple.

-Los límites de los intervalos de clase o categorías, se lo conoce como: a) límite de clase. b) marca de clase. c) frecuencia simple.

-El número de datos que se encuentran en cada uno de los intervalos de clase o categorías, se conocen como frecuencia: a) relativa simple. b) absoluta simple. c) absoluta acumulada.

-La proporción de datos que se encuentran en cada uno de los intervalos de clase o categorías, se conocen como frecuencia: a) relativa simple. b) absoluta simple. c) absoluta acumulada.

-La sumatoria de las frecuencias relativas simples, en una tabla de distribución, es igual. a) Uno. b) Cero. c) Total de los datos.

-La sumatoria de las frecuencias absolutas simples, en una tabla de distribución, es igual a: a) Uno. b) Cero. c) Total de los datos.

-La representación gráfica que considera las frecuencias acumuladas, se denomina: a) histograma. b) polígono de frecuencias. c) ojiva.

-La representación gráfica que utiliza la marca de clase y la frecuencia observada en cada intervalo, se denomina: a) histograma. b) polígono de frecuencias. c) ojiva.

-La representación gráfica de barras continuas en la que la base de cada barra representa el intervalo de clase , se denomina: a) histograma. b) polígono de frecuencias. c) ojiva.

-Para calcular la media aritmética en una tabla de distribución de frecuencias necesitamos calcular la marca de clase y multiplicarla por la frecuencia: d) relativa simple. e) absoluta simple. f) absoluta acumulada.

-Se considera parámetro a aquella característica resultante del análisis de la: d) serie ordenada de datos. e) población de datos. f) muestra de datos.

-Para el cálculo de la media aritmética se debe considerar: d) Todos los valores que toma la variable. e) Los valores cerca a cero. f) La frecuencia relativa.

-Cuando a cada uno de los valores que toma la variable se asocia un peso o nivel de importancia, la medida adecuada es la: d) media ponderada. e) mediana. f) media aritmética.

-El valor que divide en dos partes iguales al conjunto de datos analizado es: media aritmética. mediana. moda.

-El valor representativo de todo el conjunto de de datos analizado se obtiene al calcular la: f) media aritmética. d) media ponderada. e) mediana.

-Para el cálculo de la mediana, se toman en cuenta: d) los valores extremos. e) la posición de los valores. f) todos los valores analizados.

-Para el cálculo de la media aritmética, se toman en cuenta: f) todos los valores analizados. e) la posición de los valores. d) los valores extremos.

-La medida que toma en cuenta la frecuencia de los valores analizados es la: d) media aritmética. e) mediana. f) moda.

-Para calcular la mediana en una tabla de distribución de frecuencias se debe considerar la frecuencia: relativa simple. absoluta acumulada. relativa acumulada.

-Para calcular la moda en una tabla de distribución de frecuencias, se debe considerar la frecuencia: a) relativa simple. b) absoluta acumulada. c) relativa acumulada.

-Cuando nos referimos a aquel valor que se encuentra ocupando la posición central dentro del conjunto de datos, estamos hablando de la. a) mediana. b) moda. c) media aritmética.

-Cuando nos referimos a aquel valor que aparece con más frecuencia dentro de un conjunto de datos, estamos hablando de la. mediana. moda. media aritmética.

-Si en un conjunto de datos tenemos la presencia de valores extremos, no es conveniente considerar como medida adecuada a la: a) mediana. b) moda. c) media aritmética.

-La diferencia entre marcas de clase consecutivas en una tabla de distribución de frecuencias, da como resultado el: límite real inferior de un intervalo. tamaño o anchura de los intervalos. límite real superior de un intervalo.

-Se dice que la distribución de un conjunto de datos tiene “sesgo a la derecha” cuando. Media < Mediana < Moda. Media = Mediana = Moda. Media > Mediana > Moda.

-Se dice que la distribución de un conjunto de datos tiene “sesgo a la izquierda” cuando: Media < Mediana < Moda. Media = Mediana = Moda. Media > Mediana > Moda.

-La distribución de un conjunto de datos esta distribuidos de manera simétrica y no tiene “sesgo” cuando: Media < Mediana < Moda. Media = Mediana = Moda. Media > Mediana > Moda.

-La media aritmética es la única medida de tendencia central donde la suma de las desviaciones de cada valor respecto de la media es siempre igual a: cero. uno. dos.

-Para determinar la posición del valor mediano en un conjunto de datos no agrupados primero se debe: contar el número de datos. ordenar los datos. aplicar la ecuación (n+1)/2.

-Para identificar el dato que ocupa la posición central dentro de todo l conjunto de datos se debe: contar el número de datos. ordenar los datos. aplicar la ecuación (n+1)/2.

-Un ejemplo de variable cualitativa ordinal es la: cantidad de carreras en una universidad. clasificación de personas por su estado civi. categorización de las universidades en un ranking.

-Un ejemplo de variable cualitativa nominal es la: cantidad de carreras en una universidad. clasificación de personas por su estado civil. categorización de las universidades en un ranking.

-Si los valores de la media aritmética, mediana y moda son iguales se dice que la distribución de datos es: sesgada a la izquierda. simétrica. sesgada a la derecha.

-Si en un conjunto de datos el valor de la media aritmética es mayor que el valor de la mediana y la moda se dice que la distribución de datos es: asimétrica positiva. simétrica. asimétrica negativa.

-Si en un conjunto de datos el valor de la media aritmética es menor que el valor de la mediana y la moda se dice que la distribución de datos es: asimétrica positiva. simétrica. asimétrica negativa.

-La elaboración de una tabla de distribución de frecuencias es útil para: calcular la mediana. establecer el rango. resumir la información.

-En el conjunto de datos 3 – 4 – 8 – 3 – 8 – 5 – 1 – 8 , el valor mediano es: 3. 4,5. 5,5.

-La frecuencia acumulada “menor qué”, muestra el número de datos que se encuentran: debajo de un determinado valor. sobre un determinado valor. en un determinado valor.

-La frecuencia acumulada “mayor qué”, muestra el número de datos que se encuentran: debajo de un determinado valor. sobre un determinado valor. en un determinado valor.

-Si la distribución de datos es “sesgada a la izquierda”, quiere decir que tiene sesgo: negativo. igual a cero. positivo.

-Si la distribución de datos es “sesgada a la derecha”, quiere decir que tiene sesgo: negativo. igual a cero. positivo.

-Un ejemplo de variable cualitativa, es: La temperatura ambiente diaria. El número de estudiantes en cada aula de una institución. El color de cabello de los estudiantes de una aula.

-Un ejemplo de variable discreta, es: El número de carros en un estacionamiento. El nivel de temperatura medida diariamente. La marca de los vehículos en un estacionamiento.

-Un ejemplo de variable continua es: El número de carros en un estacionamiento. El nivel de temperatura medida diariamente. La marca de los vehículos en un estacionamiento.

-De acuerdo a la condición 2k= n, para un conjunto de 80 datos, el número de intervalos de clase en los que se distribuyen es: 6. 7. 8.

-La diferencia entre las marcas de clase sucesivas en una tabla de distribución de frecuencias, nos da como resultado: Los límites reales inferiores. Los límites reales superiores. El tamaño o anchura de los intervalos.

-El gráfico que nos permite verificar el número de observaciones menores que un valor determinado es: El histograma. Polígono de frecuencias. La ojiva.

-Para conocer el valor que se encuentra repetido el mayor número de veces en un conjunto de datos, se debe calcular el valor de la: Media aritmética. Mediana. Moda.

-En la serie de datos: 2 – 3 – 5 – 5 – 8 – 9 – 9 – 9; el valor modal es: 4. 5. 9.

-Si al calcular los valores de la media aritmética, mediana y moda, estos resultan ser iguales, podemos decir que la distribución de los datos es: Simétrica. Asimétrica positiva. Asimétrica negativa.