Estadistica 1 Segundo parcial

¿A qué tipo de muestreo hace referencia esta situación?. Muestreo Estratificado. Muestreo Sistemático. Muestreo Aleatorio Simple.

A una clínica llegan 120 llamadas por hora. ¿Cuál es la probabilidad de que se sature una central que admite hasta 3 llamadas por minuto?. 0,0714. 0,5000. 0,1428.

Algunas clasificaciones de muestreo son: Binomial, Normal, Poisson e Hipergeométrico. Predictivo, Descriptivo, Inferencial y Experimental. Globalizado, Sistemático, Estratificado y Aleatorio Simple.

¿Cómo se calcula la media de una distribución binomial?. μ = n · q. μ = n · p · q. μ = n · p.

El número de caras obtenidas en 12 lanzamientos de una moneda cargada tiene p = 0,31. ¿Cuál es el valor esperado?. 5,12. 6,20. 3,72.

¿Cuál es la probabilidad de que la media muestral sea menor que 170 cm?. 0,0800. 0,0250. 0,0008.

¿Cuál es la probabilidad de que la distancia entre la media muestral y la media poblacional sea menor que 1 cm?. 0,6836. 0,4136. 0,8836.

¿Cuál de estas condiciones debe cumplirse para una distribución binomial?. La variable debe ser continua. La población debe ser infinita. Los eventos son independientes entre sí.

¿Cuál es el error estándar de una distribución de medias muestrales?. σx̄ = σ · √n. σx̄ = σ² / n. σx̄ = σ / √n.

¿Cuál es el valor esperado al tirar un dado equilibrado de 6 caras?. 4. 3. 3,5.

¿Cuál es el valor práctico de la distribución muestral de la proporción p̄?. Determinar el tamaño exacto de la población. Calcular la varianza poblacional sin datos. Proporciona información probabilística sobre la diferencia entre la proporción muestral y la poblacional.

¿Cuál es la importancia del Teorema del Límite Central en la investigación y toma de decisiones?. Permite eliminar los errores muestrales. Hace innecesario realizar muestreos. Permite estimar parámetros poblacionales a partir de estadísticos muestrales.

¿Cuál es la probabilidad de ocurrencia en una distribución Poisson con λ = 2,5 y X = 0?. 0,2500. 0,5000. 0,0821.

¿Cuáles son propiedades de la distribución normal?. Es asimétrica y discreta. Solo toma valores enteros. Es simétrica, tiene forma de campana y se extiende de −∞ a +∞.

¿Cuáles son los cuatro tipos de muestreo estadístico?. Binomial, Poisson, Normal e Hipergeométrico. Descriptivo, Inferencial, Sistemático y Continuo. Aleatorio Simple, Sistemático, Estratificado y Globalizado.

¿Cuáles son los parámetros necesarios para calcular una distribución hipergeométrica?. μ, σ y p. n, p y q. N, n y k.

¿Cuáles son los parámetros necesarios para calcular una distribución binomial?. μ, σ, λ y x. p, q y λ. n, π, 1−π y X.

¿Cuáles son los parámetros necesarios para calcular una distribución de Poisson?. n, p y q. N, n y k. e, λ y x.

¿Cuáles son los tipos de estimación de un proceso estadístico?. Descriptiva y analítica. Paramétrica y no paramétrica. De punto y de intervalo.

¿Cuándo es necesario hacer un muestreo?. Cuando la población es pequeña y fácil de estudiar completamente. Solo cuando la variable es discreta. Cuando la población es muy grande, infinita o se necesita ahorrar tiempo y costos.

Cuando se aproxima una distribución binomial a una distribución normal, ¿cuál es la media?. μ = n + p. μ = p / q. μ = n · p.

Cuando se aproxima una distribución de Poisson a una distribución normal, ¿cuál es la media?. μ = x. μ = λ². μ = λ.

Cuando se tira una moneda equilibrada, ¿cuál es su valor esperado?. 0. 1. 0,5.

Cuando todas las muestras tienen la misma posibilidad de ser elegidas, estamos hablando de: Muestreo Estratificado. Muestreo Globalizado. Muestreo Aleatorio Simple.

Cuando todas las muestras pueden extraerse con la misma probabilidad de ocurrencia estamos hablando de muestreo estratificado. Verdaderp. Falso.

Definimos como error de muestreo a la diferencia entre una media muestral y la media de la distribución de medias muestrales. Verdadero. Falso.

Determinar el tamaño de la muestra ayuda a: Controlar el error estándar y la amplitud del intervalo de confianza. Garantizar que la muestra sea normal. Eliminar totalmente los errores.

El Banco de América del Sur observa que asisten en promedio 22 personas por hora a un cajero. ¿Cuál es la probabilidad de encontrar menos de 10 personas en una hora?. 0,002. 0,200. 0,020.

Si la edad promedio de los empleados es 38 años y se toma una muestra de 50 empleados, ¿cuál es la probabilidad de que la media muestral sea inferior a 38 años?. 0,5. 1. 0,21.

Si los empleados tienen una edad promedio de 38 años, ¿qué proporción de muestras de tamaño 50 arrojarían una media superior a 30 años?. 100%. 25%. 50%.

El error muestral estándar para la media puede ser negativo para indicar que el intervalo de confianza posee dos extremos. Falso. Verdadero.

El gráfico de la función de densidad de una variable normal estándar cumple: Tiene forma acampanada y es simétrico respecto a x = 0. Solo toma valores positivos. Tiene forma rectangular.

El muestreo aleatorio simple es un procedimiento de muestreo no probabilístico. Falso. Verdadero.

El muestreo aleatorio simple selecciona muestras mediante métodos que permiten: Que cada posible muestra tenga igual probabilidad de ser seleccionada. Reducir la población estudiada. Elegir siempre los primeros elementos.

El nivel de confianza es: La probabilidad de que el parámetro se encuentre dentro del intervalo de confianza. La amplitud del intervalo. La probabilidad de cometer error.

El número de alumnos que ingresan a escuelas tiene media 600 y desvío estándar 300. Si se toma una muestra de 25 escuelas, ¿cuál es la probabilidad de que la media sea inferior a 550?. 0,203. 0,750. 0,500.

El intervalo de confianza del 99% para una media poblacional con media muestral 12, σ = 6 y n = 576 es: (11,36 ; 12,64). (10,64 ; 13,36). (10,36 ; 13,64).

El Teorema del Límite Central se puede aplicar cuando la variable aleatoria siempre toma un valor constante. Falso. Verdadero.

El valor esperado de una variable binomial con parámetros n y p es: n · p. p / q. n · q.

La distribución binomial maneja variables: Discretas. Exponenciales. Continuas.

La distribución normal estándar tiene: Media 0 y desvío estándar 1. Media 1 y varianza 1. Media 1 y desvío estándar 0.

La esperanza matemática de una variable aleatoria representa: El promedio ponderado de todos los valores posibles de la variable. La diferencia entre la media y la mediana. El valor mínimo que puede tomar la variable.

La función de densidad de una variable aleatoria continua cumple que:: El área total bajo la curva es 1. Solo existe para variables discretas. Puede tomar valores negativos.

La media, la mediana y la moda coinciden en: Distribución normal. Distribución hipergeométrica. Distribución uniforme.

La probabilidad de que ocurra un evento imposible es: 0. 1. 2.

La probabilidad de que ocurra un evento seguro es: 1. 0. 2.

Los parámetros necesarios para calcular el tamaño de una muestra al estimar una media son: Desviación estándar poblacional, nivel de confianza y error permitido. Moda, varianza y coeficiente de variación. Media poblacional, mediana y moda.

Para crear un muestreo estratificado es necesario: Dividir la población en grupos aproximadamente homogéneos. Tomar únicamente los elementos más representativos. Seleccionar individuos cada cierto intervalo fijo.

Para poder calcular los extremos de un intervalo de confianza para la media es necesario conocer. Media muestral, confiabilidad, desviación estándar y tamaño de muestra. Únicamente el tamaño de la población. Moda, rango y mediana.

Para poder calcular los extremos de un intervalo de confianza para una proporción es necesario conocer: Nivel de confianza, proporción muestral y tamaño de la muestra. Media muestral y desviación estándar. Moda, mediana y rango.

¿Qué es el nivel de confianza?. La probabilidad asociada a una estimación por intervalo. La diferencia entre media y mediana. El error máximo permitido en una muestra.

¿Qué es una distribución de probabilidades de variable aleatoria discreta?. Un listado de las probabilidades de todos los posibles resultados de un experimento. LUna tabla de frecuencias acumuladas. Una lista de valores ordenados de menor a mayor.

¿Qué tipo de muestreo se utiliza cuando naturalmente la población está subdividida en estratos de diferentes tamaños?. Muestreo Estratificado. Muestreo por Conveniencia. Muestreo Aleatorio Simple.

¿Qué tres parámetros son necesarios para calcular el tamaño de una muestra para estimar la media poblacional?. Desviación estándar poblacional, grado de seguridad y error permitido. Tamaño poblacional, media y rango. Media, moda y mediana.

Se desea estimar una media poblacional con un 95% de confianza. ¿Qué representa el intervalo de confianza?. Un intervalo donde probablemente se encuentre el parámetro poblacional. El valor exacto de la media poblacional. odos los valores posibles de la muestra.

Según el concepto de error muestral estándar, si p = 0,5; q = 0,5 y n = 5, el error estándar es: 0,2236. 0,5000. 0,1118.

Según el concepto de error muestral estándar, si p = 0,1; q = 0,9 y n = 4, el error estándar es: 0,1500. 0,5000. 0,1118.

¿Cuál es el desvío estándar de una distribución de Poisson con λ = 16?. 4. 8. 2.

Siendo una distribución normal, ¿cuál es el valor de Z si μ = 7, σ = 2 y x = 9?. 1. 7. 2.

¿Cuál es la fórmula de transformación para obtener una variable aleatoria normal estándar?. Z = (X − μ) / σ. Z = X / (μ · σ). Z = X · σ + μ.

Si el 0,5% de las palabras de una novela tienen escritura defectuosa, ¿cuál es la varianza de las palabras defectuosas en una novela de 40.000 palabras?. 200. 100. 400.

Si el 2% de los libros encuadernados tiene defectos, ¿cuál es el valor esperado de libros defectuosos en un lote de 400 libros?. 8. 2. 4.

Si el tamaño de la muestra es grande, podemos aplicar el Teorema del Límite Central a la distribución de muestreo de la varianza. Falso. Verdadero.

Si una función es de densidad de probabilidad para una variable continua, entonces: El área bajo la curva es 1. El área bajo la curva es 0. El área bajo la curva es 2.

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

Si se distribuye con una normal (0,1), el intervalo de confianza alrededor de 0 al 95% es: (-1,96 ; 1,96). (-1,28 ; 1,28). (-1,645 ; 1,645).

Si tenemos una población de 100 individuos y queremos seleccionar una muestra de 20 eligiendo un elemento cada 5 posiciones, estamos utilizando: Muestreo Sistemático. Muestreo por Cuotas. Muestreo Estratificado.

Si un banco recibe en promedio 6 cheques sin fondo por día, ¿cuál es la probabilidad de recibir exactamente 4 en un día?. 0,1339. 0,4000. 0,0670.

Si una variable aleatoria X se distribuye Binomial con n = 50 y p = 0,3, puede aproximarse a una: Normal con media 15 y varianza 10,5. Exponencial con media 10,5. Poisson con λ = 15.

Si una variable aleatoria X se distribuye normalmente con media 1 y varianza 2, entonces: El gráfico de la densidad es simétrico respecto de la recta x = 1. La varianza es igual a 1. El gráfico es simétrico respecto de x = 0.

Si X es una variable aleatoria binomial con parámetros n y p, una de sus propiedades es: El valor esperado es n · p. La variable es continua. La varianza es n + p.

Si X es una variable aleatoria que se distribuye hipergeométricamente, entonces: En la población existen dos tipos de elementos bien diferenciados. La variable siempre tiene distribución normal. La población es infinita.

Si X es una variable aleatoria que se distribuye N(μ,σ), entonces la variable estandarizada Z se distribuye: Normal estándar N(0,1). Uniforme. Binomial.

Si X es una variable aleatoria que se distribuye normalmente, una característica es: La media y la moda coinciden. La variable es discreta. La media y la moda son diferentes.

Si X es una variable aleatoria que se distribuye Poisson con parámetro λ, entonces: El valor esperado es λ. El dominio son todos los números reales. La varianza es λ².

Si X es una variable aleatoria, entonces su varianza nunca es nula. Falso. Verdadero.

Si Z se distribuye Normal (0,1), el intervalo de confianza alrededor de 0 al 80% es: (-1,28 ; 1,28). (-1,645 ; 1,645). -1,96 ; 1,96).

Si Z se distribuye Normal (0,1), el intervalo de confianza alrededor de 0 al 99% es: (-2,57 ; 2,57). (-1,645 ; 1,645). -1,96 ; 1,96).

Siendo 9 la varianza de una distribución binomial, ¿cuál es su desviación estándar?. 3. 9. 18.

Siendo el valor de la desviación estándar 6, ¿cuál sería la varianza?. 36. 12. 18.

Siendo el valor de la varianza 16, ¿cuál sería la desviación estándar?. 4. 12. 18.

Siendo el valor de la varianza 25, ¿cuál sería la desviación estándar?. 5. 12. 18.

Suponga que una variable aleatoria solo toma los valores 1 y -1. En una muestra de tamaño 10 se observan dos valores 1 y ocho valores -1. ¿Cuál es la estimación puntual para la media?. -0,6. 12. 0,6.

Suponga que una variable aleatoria solo toma los valores 1 y -1. Si en una muestra aparecen ambos valores, ¿cuál es el rango?. 2. 12. 4.

Suponga que una variable aleatoria solo toma los valores 1 y -1. En una muestra hay 4 valores iguales a 1 y 6 valores iguales a -1. ¿Cuál es la proporción de unos?. 0,4. 0,2. 0.5.

Suponga que X es una variable aleatoria discreta cuyos valores son 0, 1, 2 y 3. ¿Cómo se expresa el valor esperado?. E(X)=P(1)+2P(2)+3P(3). E(X)=3P(1)+2P(2)+P(3). E(X)=P(0)+P(1)+P(2)+P(3).

Suponga que X es una variable aleatoria discreta cuyos valores son 0,1,2,3,4 y 5. El valor esperado es: P(1)+2P(2)+3P(3)+4P(4)+5P(5). P(0)+P(1)+P(2). P(1)+P(2)+P(3)+P(4)+P(5).

Suponga que X se distribuye Poisson con parámetro λ=4. ¿Cuál es su desviación estándar?. 2. 4. 8.

El muestreo que selecciona elementos a intervalos regulares luego de elegir un punto inicial al azar se llama:: Sistemático. Globalizado. Estratificado.

Un agente de seguros vende pólizas a 5 personas. La probabilidad de que una persona viva 30 años o más es 2/3. ¿Cuál es el valor esperado?. 3,33. 1,11. 2,5.

Un ejemplo de distribución de variable aleatoria continua es: Normal. Hipergeométrica. Binomial.

Un intervalo de confianza para la proporción debe: Estar contenido en el intervalo [0,1]. Tener media igual a 0. Estar contenido entre -1 y 1.

Una estimación puntual es: La estimación del parámetro mediante un único valor. Una distribución de probabilidades. Un intervalo que contiene al parámetro.

Una variable aleatoria: Asocia un valor numérico a cada resultado de un experimento aleatorio. Siempre toma valores enteros. Es siempre continua.

Una estimación por intervalo consiste en: Determinar un intervalo dentro del cual se encuentra el parámetro con cierta probabilidad. Calcular únicamente el error estándar. Obtener un único valor para el parámetro.

Una estimación de un parámetro es: Un valor aproximado de un parámetro poblacional obtenido a partir de una muestra. El tamaño de la población. El valor exacto de la población.

Una condición necesaria para aproximar una distribución binomial a una normal es: n grande y n·p > 5. q = 0. n < 5.

Una distribución Poisson con λ = 16 puede aproximarse a una: Normal con μ = 16 y σ² = 16. Exponencial con λ = 16. Binomial con n=16.

Un intervalo de confianza con confiabilidad 1-α para μ cumple: P(a < μ < b)=1-α. P(a+b=μ)=1-α. P(a > μ > b)=1-α.

Un profesor afirma que el nivel de confianza es la probabilidad asociada a una estimación por intervalos. Verdadero. Falso.

Si una variable aleatoria se distribuye Poisson con λ = 40, la desviación estándar es aproximadamente: 6,32. 20. 3,16.

¿Cuál es el valor esperado de una variable aleatoria binomial?. n·p. n²·p. n·q.

¿Cuál es el valor esperado al tirar un dado equilibrado de seis caras?. 3,5. 4. 2,5.

¿Cuál es el error estándar si σ = 1,5 y n = 20?. 0,3354. 0,1677. 2,5.

Si σ = 2850, n = 160 y el nivel de confianza es 99%, el margen de error es aproximadamente: $581. $1140. $285.

Para estimar la media poblacional con σ conocida, el tamaño muestral depende de: La confianza, el error permitido y la desviación estándar. El coeficiente de correlación. La mediana y la moda.

Una variable aleatoria discreta: Toma valores aislados o contables. Nunca puede representarse mediante probabilidades. Solo puede tomar infinitos valores.

En una distribución Poisson: La media es igual a la varianza. La media es distinta de la varianza. La variable siempre es negativa.

En una distribución binomial, q es: El complemento de p, es decir q = 1 − p. La varianza. La media poblacional.

¿Qué tipo de variable modela la distribución Poisson?. Discreta. Exponencial. Continua.

En una distribución normal estándar, la media es: 0. 1. 2.

El desvío estándar de una normal estándar es: 0. 1. 2.

Si la varianza de una distribución es 81, su desvío estándar es: 7. 9. 2.

En una distribución normal, aproximadamente el 95% de los valores se encuentran entre: μ ± 1σ. μ ± 1,96σ. μ ± 0,5σ.