ESTADISTICA II

1) Un parámetro es: Una característica de una muestra. Una característica de la población. El intervalo de clase. El número de elementos de la población.

2) Un estadístico o estadígrafo es: La persona que recolecta, analiza y representa los datos de un experimento. Una medida descriptiva de una muestra de datos. Una característica descriptiva de una población. El número de puntos muestrales en un espacio muestral equiprobable.

3) Relaciona los siguientes conceptos: a) estadística descriptiva ( ) son números enteros positivos, se generan al contar b) estadística inferencial ( ) es el método más usado y básico de muestro c) población ( ) son características como color, tamaño, forma, etc. d) muestra ( ) totalidad de medidas u observaciones bajo consideración e) muestreo aleatorio simple ( ) se obtienen generalizaciones en base a ella f) variables discretas ( ) es la obtención, organización, presentación y descripción g) variables cualitativas ( ) medidas u observaciones tomadas de una población. f, e, g, c, b, a, d. d, e, g, b, c, a, f. d, g, e, b, c, a, f. f, e, g, c, d, a, b.

El Coeficiente Intelectual de los alumnos de un centro especial se distribuye normalmente con media 80 y desviación típica 10. Si extraemos una muestra aleatoria de 25 alumnos, Cual es la probabilidad de que su media aritmética sea mayor de 75?. 0.9938. 0.94. 0.23. 0.24.

Una empresa exportó el año anterior una media de 10.500 unidades por semana, con una desviación estándar de 1.500 unidades. En los primeros 8 meses (32 semanas) de este año exportó un promedio de 11.200 cajas cada semana. A un nivel de significancia del 0,05 ¿Qué tipo de distribución debe utilizar para esta prueba de hipótesis?. Distribución Z. Distribución t de student. Distribución F. Distribución Chi cuadrada.

La media de las estaturas de una muestra aleatoria de 400 personas de una ciudad es 1,75 m. Se sabe que la estatura de las personas de esa ciudad es una variable aleatoria que sigue una distribución normal con varianza σ2 = 0,16 m2. Construye un intervalo, de un 95% de confianza, para la media de las estaturas de la población. (2 , 1.80). (1.7108 , 1.7892). (1.2 , 1.3). (1.9 , 2.5).

Un ingeniero químico afirma que el rendimiento medio de la población de cierto proceso en lotes es 500 gramos por milímetro de materia prima. Para verificar esta afirmación muestrea 25 lotes y obtiene un promedio de 518 gramos por milímetro y una desviación estándar muestral de 40 gramos. Suponga que la distribución de rendimiento es aproximadamente normal. Cuál distribución muestral se debe usar si se desea encontrar la probabilidad de que el rendimiento medio muestral sea mayor a 518 gramos.?. Distribución Z. Distribución Chi-Cuadrado. Distribución F. Distribución t.

La edad a la que contraen matrimonio los hombres es una variable aleatoria que se puede aproximar por una distribución de media 35 años y desviación típica de 5 años. Se elige aleatoriamente una muestra de 100 hombres. Sea 𝑋̅ la media muestral de la edad de casamiento. ¿Cuáles son la media y la desviación de 𝑋̅ ?. 𝜇𝑥̅= 35 𝑎𝑛𝑜𝑠 ; 𝛿𝑥̅= 5. 𝜇𝑥̅= 35 𝑎𝑛𝑜𝑠 ; 𝛿𝑥̅= 0.5. 𝜇𝑥̅= 35 𝑎𝑛𝑜𝑠 ; 𝛿𝑥̅= 25. 𝜇𝑥̅= 35 𝑎𝑛𝑜𝑠 ; 𝛿𝑥̅= 0.25.

Sea el conjunto de datos de una lista de una muestra de 106 temperaturas corporales con una media de 98.20ºF y se sabe que la desviación estándar poblacional es 0.62ºF. Aplique el método del valor P para probar la creencia común de que la temperatura corporal media de adultos sanos es igual a 98.60ºF. Se rechaza la Hipótesis Nula de que la temperatura corporal media de adultos sanos es igual a 98.60ºF. No se rechaza la Hipótesis Nula de que la temperatura corporal media de adultos sanos es igual a 98.60ºF. Se rechaza la Hipótesis Nula de que la temperatura corporal media de adultos sanos es diferente a 98.60ºF. Se rechaza la Hipótesis Nula de que la temperatura corporal media de adultos sanos es diferente a 98.20ºF.

El número de accidentes mortales en una ciudad es, en promedio, de 12 mensuales, bajo el supuesto de que provienen de una población normal. Tras una campaña de señalización y adecentamiento de las vías urbanas se contabilizaron en 6 meses sucesivos 8, 11, 9, 7, 10, 9 accidentes mortales. ¿Fue efectiva la campaña, es decir, el número de accidentes es menor al promedio mensual indicado? Aplique el método de valor P. Se rechaza la Hipótesis Nula, es decir, el número de accidentes es mayor a 12.. Se rechaza la Hipótesis Nula, es decir, la campana no fue efectiva. Se rechaza la Hipótesis Nula, es decir, la campana si fue efectiva. Se acepta la Hipótesis Nula.

En promedio, un auto recorre 23.500 kilómetros por año. Una muestra aleatoria de 100 propietarios de automóviles presenta una desviación estándar de 3.900 kilómetros. Para encontrar la probabilidad de que dada dicha muestra, en promedio un auto se maneje más de 20 mil kilómetros, que distribución se debe utilizar?. Distribución Z. B. Distribución Chi-Cuadrado. C. Distribución F. D. Distribución t.

La vida media de una máquina para hacer pasta es de siete años, con una desviación estándar de un año. Suponga que las vidas de estas máquinas siguen aproximadamente una distribución normal, para encontrar la probabilidad de que la vida media de una muestra aleatoria de 9 de estas máquinas caiga entre 6.4 y 7.2 años., cuales son los datos correctos a utilizar?. A. 𝜇 = 7 𝑎𝑛𝑜𝑠; 𝛿 = 1 𝑎𝑛𝑜; 𝑃(6.4 < 𝑥̅< 7.2). 𝜇 = 1 𝑎𝑛𝑜; 𝛿2 = 49 𝑎𝑛𝑜𝑠; 𝑃(6.4 < 𝑥̅< 7.2). 𝜇 = 1 𝑎𝑛𝑜; 𝛿 = 7 𝑎𝑛𝑜𝑠; 𝑃(6.4 < 𝑥̅< 7.2). 𝜇 = 7 𝑎𝑛𝑜𝑠; 𝛿2 = 2 𝑎𝑛𝑜𝑠; 𝑃(6.4 < 𝑥̅< 7.2).

Se fabrica cierto tipo de hilo con una resistencia a la tracción media de 78.3 kilogramos y una desviación estándar de 5.6 kilogramos. ¿Cómo cambia la desviación de la media muestral cuando el tamaño de la muestra aumenta de 64 a 196?. A. 𝛿𝑥̅= 0.49 𝑎 𝛿𝑥̅= 0.16. B. 𝛿𝑥̅= 0.70 𝑎 𝛿𝑥̅= 0.40. C. 𝛿𝑥̅= 0.40 𝑎 𝛿𝑥̅= 0.70. D. 𝛿𝑥̅= 0.16 𝑎 𝛿𝑥̅= 0.49.

Si la desviación estándar de la media para la distribución muestral de muestras aleatorias de tamaño 36 de una población grande o infinita es 2, ¿qué tan grande debe ser el tamaño de la muestra si la desviación estándar se reduce a 1.2?. n = 100. n = 10. n = 3.16. n = 5.

Supongamos que el tiempo en horas dedicado por los estudiantes de una determinada asignatura a preparar el examen final tiene una distribución normal. Se toma una muestra aleatoria de 6 estudiantes cuyos resultados son los siguientes: 12,20 – 18,4 – 23,1 – 11,7 – 8,2 – 24. Calcular un intervalo de confianza del 95% para la media poblacional. (Considere Z0.025 = 1.96 ; Z0.005 = 2.575 ; t0.025 = 2.447 ; t0.005 = 2.756). 16.27− 1.96 (6.53 / √6) < 𝜇 < 16.27 + 1.96 (6.53 / √6). 16.27− 2.447 (6.53 / √6) < 𝜇 < 16.27 + 2.447 (6.53 / √6). 16.27− 2.575 (6.53 / √6) < 𝜇 < 16.27 + 2.575 (6.53 / √6). 16.27− 2.756 (6.53 / √6) < 𝜇 < 16.27 + 2.756 (6.53 / √6).

Los resultados de una muestra seleccionada al azar de las calificaciones obtenidas por los 120 estudiantes de una academia de opositores en un examen ha sido en promedio 35 puntos con una varianza de 25 puntos. El director de la academia establece que la media alcanzada por sus alumnos supera los 40 puntos. Contraste la hipótesis a un nivel de significancia del 0.01. No se rechaza la Hipótesis Nula, es decir, el promedio de las notas supera los 40 puntos. Se rechaza la Hipótesis Nula, es decir, el promedio de las notas no supera los 40 puntos. No se rechaza la Hipótesis Nula, es decir, el promedio de las notas no supera los 40 puntos. Ninguna de las anteriores.

Un tipo de hipótesis nula es una hipótesis: Experimental que no implica pruebas empíricas. Estadística que asume que existen diferencias de varios tamaños entre los efectos de diferentes tratamientos. Experimental que ha sido declarada incompatible con los datos empíricos. Estadística que indica que no hay diferencias entre los efectos de los tratamientos.

Si el valor p < 0.01, un investigador: Acepta la hipótesis nula. Rechaza la hipótesis nula. Rechaza la hipótesis de investigación. No se rechaza la hipótesis nula.

Una prueba de una cola de significado estadístico es apropiada cuando: No se señala ninguna hipótesis de investigación. Se señala una hipótesis de investigación no direccional. Se señala una hipótesis de investigación direccional. Los datos muestran un polígono de frecuencias sesgadas.

Se acusa a una empresa grande de discriminación en sus prácticas de contratación. Que hipótesis se pone a prueba si un jurado comete un error tipo I al encontrar culpable a la empresa?. La empresa no es culpable. La empresa es culpable. El jurado es culpable. El jurado no es culpable.

Las estaturas de una muestra aleatoria de 50 estudiantes universitarios tienen una media de 174.5 centímetros y una desviación estándar de 6.9 centímetros. Qué podemos afirmar con una confianza del 99% acerca del posible tamaño de nuestro error, si estimamos que la estatura media de todos los estudiantes universitarios es de 174.5 centímetros? (Considere Z0.025 = 1.96 ; Z0.005 = 2.575 ; t0.025 = 2.447 ; t0.005 = 2.756). Error < 2.575 x 6.9 /√50. Error < 1.96 x 47.61/ √50. Error < 2.575 x 47.61 / √50. Error < 2.756 x 6.9 /√50.

Se dice que una máquina despachadora de bebidas gaseosas esta fuera de control si la varianza de los contenidos excede a 1.15 decilitros. Si una muestra aleatoria de 25 bebidas de esta máquina tiene una varianza de 2.03 decilitros. Esto indica, a un nivel de significancia de 0.05, que la maquina esta fuera de control? Suponga que los contenidos se distribuyen de forma aproximadamente normal. No se rechaza la Hipótesis Alterna. Se rechaza la Hipótesis Nula. Se acepta la Hipótesis Nula. Ninguna de las opciones.

En promedio, un auto recorre 23.500 kilómetros por año. Una muestra aleatoria de 100 propietarios de automóviles presenta una desviación estándar de 3.900 kilómetros. Para encontrar la probabilidad de que dada dicha muestra, en promedio un auto se maneje más de 20 mil kilómetros, que distribución se debe utilizar?. Distribución Z. Distribución Chi-Cuadrado. Distribución F. Distribución t.

La vida media de una máquina para hacer pasta es de siete años, con una desviación estándar de un año. Suponga que las vidas de estas máquinas siguen aproximadamente una distribución normal, para encontrar la probabilidad de que la vida media de una muestra aleatoria de 9 de estas máquinas caiga entre 6.4 y 7.2 años., cuales son los datos correctos a utilizar?. . 𝜇 = 7 𝑎ñ𝑜𝑠; 𝛿 = 1 𝑎ñ𝑜; 𝑃(6.4 < 𝑥̅< 7.2). 𝜇 = 1 𝑎ñ𝑜; 𝛿2 = 49 𝑎ñ𝑜𝑠; 𝑃(6.4 < 𝑥̅< 7.2). 𝜇 = 1 𝑎ñ𝑜; 𝛿 = 7 𝑎ñ𝑜𝑠; 𝑃(6.4 < 𝑥̅< 7.2). 𝜇 = 7 𝑎ñ𝑜𝑠; 𝛿2 = 2 𝑎ñ𝑜𝑠; 𝑃(6.4 < 𝑥̅< 7.2).

Se fabrica cierto tipo de hilo con una resistencia a la tracción media de 78.3 kilogramos y una desviación estándar de 5.6 kilogramos. ¿Cómo cambia la desviación de la media muestral cuando el tamaño de la muestra aumenta de 64 a 196?. 𝛿𝑥̅= 0.49 𝑎 𝛿𝑥̅= 0.16. 𝛿𝑥̅= 0.70 𝑎 𝛿𝑥̅= 0.40. 𝛿𝑥̅= 0.40 𝑎 𝛿𝑥̅= 0.70. 𝛿𝑥̅= 0.16 𝑎 𝛿𝑥̅= 0.49.

¿De los siguientes conceptos cuál es el que define lo que es el Takt Time?. Mide el ritmo al cual deberíamos producir para satisfacer la demanda del cliente de forma exacta. Es el tiempo del proceso más el tiempo debido a las esperas así como el de cualquier tipo de incidencias. El tiempo total necesario para producir una única unidad de un determinado producto utilizando un determinado proceso. Cada cuánto tiempo el proceso genera una unidad de producto.

Es el tiempo en el que el proceso genera una unidad de producto es un indicador de rapidez y capacidad, es útil para determinar la cantidad de recursos que debemos ubicar para lograr la capacidad deseada. Tiempo de ciclo. Tiempo de proceso. Tiempo de flujo. Takt time.

El tiempo estándar corresponde al tiempo: Que considera el tiempo normal y los suplementos constantes y variables. Al tiempo que se considera el promedio de los tiempos cronometrados en el procesos. Es el tiempo cronometrado y un factor de calificación de los operarios. Considera solo los suplementos constantes y variables.

En un determinado proceso se encontró que los suplementos constantes corresponden al 11% y los suplementos variables 10%. Considerando un tiempo normal de 1.32 minutos, entonces el tiempo estándar corresponde a : 1.60 min. 1.47 min. 1.45 min. 1.32 min.

Si dentro de un proceso productivo debe esperar un elevador para llevar un material determinado se considera como : Demora. Transporte. Operación. Inspección.