1er parcial estadistica

1- La Mediana deja la misma cantidad de datos por encima y por debajo de ella. Verdadero. Falso.

Uno de los métodos para ver la tendencia es por el gráfico. Verdadero. Falso.

3- Existen números índices simples y compuestos. Verdadero. Falso.

4- Es un conjunto de observaciones de una variable en distintos instantes o intervalos de tiempo. (definición de serie de tiempo). Verdadero. Falso.

5- Los números índices son magnitudes que carecen de unidad de medida. Verdadero. Falso.

6- Un análisis de regresión genera una ecuación para describir la relación entre uno o más valores de la variable independiente y la variable de respuesta. Verdadero. Falso.

7- Con los números índices se pueden determinar variaciones entre distintos períodos para la misma variable. Verdadero. Falso.

8- La estadística es una ciencia que, en líneas generales, recoge, organiza e interpreta los datos numéricos. Verdadero. Falso.

9- La estadística descriptiva incluye la recogida, organización y análisis descriptivo de los datos. Verdadero. Falso.

10- Los índices simples expresan cambios en una sola variable, pero con varios valores. Verdadero. Falso.

1- El método de promedios móviles es simple, pero extrapolable. Verdadero. Falso.

2- La media, mediana y moda resumen todo tipo de información de los datos. Verdadero. Falso.

3- La estadística se interesa sólo de la recogida, organización y visualización de los datos. Verdadero. Falso.

4- Los números índices se utilizan para comparar magnitudes con valores que no son reales. Verdadero. Falso.

5- La mediana se ve afectada por valores extremos. Verdadero. Falso.

6- Las series de tiempo tienen 7 componentes distintos para analizar. Verdadero. Falso.

7- Los índices compuestos reflejan cambios de una sola variable, pero con muchos períodos. Verdadero. Falso.

8- El Rango Intercuartilico es una medida de centralización. Verdadero. Falso.

9- El coeficiente de variación no depende de la media ni de la desviación típica. Verdadero. Falso.

10- La desviación es mayor que la media. Verdadero. Falso.

1- Las notas de inglés de una clase de 19 alumnos han sido las siguientes: 1, 9, 2, 5, 4, 4, 3, 7, ¿Cuál es la nota media?. 4,78. 4,89.

2- Seleccionar las respuestas correctas: La medida que representa la bondad o representatividad del modelo. Coeficiente de determinación. R2.

3- Encontrar las respuestas correctas: si el índice de Regresión lineal es mayor al 90%. Las variables tienen alta relación lineal positiva. La variable explicada está relacionada con la variable independiente. Las variables tienen muy alta regresión lineal. La variable explicada está relacionada en un 90% con la variable independiente. Si un valor de la variable independiente cambia, la variable dependiente se modifica en un 90% con la misma intensidad.

4- Si la media del peso de una población es 60 kg y la mediana 65 kilos entonces afirmamos que la distribución del peso de la población es. Asimétrica. AS<0.

5- La regresión proporciona la línea que “mejor “se ajusta a los datos. Esta línea se puede utilizar después para: Examinar cómo cambia la variable de respuesta a medida que cámbiala variable predictora. Calcular aproximadamente el valor de una variable de respuesta (Y) para cualquier. Realizar estimaciones de la variable dependiente al cambiar valores de la variable independiente. Realizar cambios de la variable (X) para ver cómo cambia la variable (Y).

6- La Varianza Muestral es. Un estadístico de dispersión. El cuadrado de la Desviación Típica.

7- Seleccione las respuestas correctas: Si un coeficiente de variación es mayor a 20%, entonces. La muestra es heterogénea. Los datos están muy dispersos.

8- La representación de una serie de tiempo es: (respuesta múltiple,). Una línea quebrada uniendo puntos. Solo una línea en el tiempo que une puntos.

1- Relacionar los siguientes conceptos. Gráfico de bastones. Representación de valores tipo 3. Gráficos de tortas. Histogramas sin separación de columnas. Histogramas con separación de columnas. Gráficos ascendentes.

Vincular los siguientes conceptos. La media aritmética. Valor más frecuente muestral. Valor mediano. Varianza. Dispersión. Cv.

7- Relacionar los siguientes conceptos. Frecuencia absoluta simple. Frecuencia relativa. Diferencia de valores de un intervalo. Diferencia entre los extremos de los valores de la variable. Diferencia entre cada valor y su media aritmética. Acumulación o suma de frecuencias simples en una muestra.

1- La diferencia esencial entre una variable cuantitativa discreta y una continua no se encuentra únicamente en el uso de números enteros o decimales. Sino en disposición de su recorrido. Una variable es continua cuando, teóricamente, entre dos valores próximos siempre es posible la existencia de un tercer valor intermedio, eliminando la presencia de vacíos en su escala. Verdadero. Falso.

2- Cuando una empresa busca identificar el valor más representativo desde el punto de vista operativo, por ejemplo, el monto de transacción que se repite con mayor frecuencia, la moda resulta una medida de tendencia central adecuada, aun cuando no utilice toda la información de la distribución. Verdadero. Falso.

3- En la estadística bidimensional, es posible obtener dos rectas de regresión distinta de un mismo conjunto de datos, cuya elección depende de cual sea la variable que se desea predecir: una para estimar y a partir de x (donde x es la independiente) y otra para estimar x a partir de y (donde y actúa como la variable independiente). Verdadero. Falso.

4- Cuando, en la construcción de un número índice simple, el periodo de referencia con el periodo de comparación, desde el punto de vista analítico implica ausencia de variación relativa. Verdadero. Falso.

5- En el análisis de fenómenos económicos mediante el modelo multiplicativo, el proceso de desestacionalización consiste en dividir las observaciones originales (Yi) por su correspondiente índice estacional (Ei), lo que genera una serie más suave (Ydi) que permite obtener un coeficiente de determinación (R²) más elevado y, por ende, una estimación de la tendencia más confiable. Verdadero. Falso.

6- El método de mínimos cuadrados se configura como un criterio de estimación que, dentro del conjunto de funciones lineales posibles, selecciona aquella que optimiza el ajuste global al conjunto de datos al minimizar una función objetivo basada en los desvíos cuadráticos entre valores observados y predichos. Verdadero. Falso.

7- La tabulación de datos agrupados en intervalos (Datos Tipo III) es una operación donde, a pesar de producirse una pérdida de exactitud de la información primaria, se obtiene una concentración de la información que facilita la comprensión de las características generales del conjunto. Verdadero. Falso.

1- En un análisis de desempeño empresarial, la mediana solo resulta útil cuando la distribución es simétrica, ya que en presencia de valores extremos pierde capacidad descriptiva frente a la media. Verdadero. Falso.

2- Si una empresa desea caracterizar el desempeño promedio de sus empleados, la mediana y la moda siempre coinciden, independientemente de la forma que adopte la distribución de los datos. Verdadero. Falso.

3- El criterio por aplicar para determinar intervalos en variables continuas o discretas con dispersión alta implica priorizar la exhaustividad, permitiendo la existencia de intervalos con precuencua cero (vacíos) para asegurar que el recorrido de la variable mantenga una amplitud constante sin importar la ausencia de datos en ciertos tramos. Verdadero. Falso.

4- El índice de Laspeyres, utilizado frecuentemente para calcular el Índice de Precios al Consumidor (IPC), fundamenta su cálculo en el uso de las cantidades del periodo actual como ponderaciones fijas para permitir comparaciones más actuales. Verdadero. Falso.

5- La frecuencia relativa simple (ri) de un valor determinado representa el peso que cada observación tiene el total. Técnicamente, se define como un número entero de mayor o igual a cero cuya sumatoria, en una tabla de frecuencias completas debe ser siempre equivalente al número de observaciones (N). Verdadero. Falso.

6- En el marco de un análisis de serie temporal bajo el modelo multiplicativo (Yi= Ti . Ei . Ci . Ii), todos los componentes de la serie deben expresarse obligatoriamente en las mismas unidades de medidas originales de la variable Y (por ejemplo, en dólares o en toneladas), lo que permite que su interacción determine el valor observado de manera absoluta. Verdadero. Falso.

7- Si bien los grafico estadísticos nos permiten una comprensión instantánea de la tendencia de una variable, su eficacia analítica depende de las normas de construcción estrictas. El requisito fundamental es que la escala vertical mantenga una relación de paridad absoluta (100%) con la escala horizontal para asegurar que la proporcionalidad del área representada no sufra distorsiones. Verdadero. Falso.

8- En un estudio de estadística bidimensional, si el coeficiente de correlación de Pearson (r) arroja un valor exactamente igual a 0, se puede concluir de forma concluyente que las variables x e y son independientes y que no existe ningún tipo de vínculo sistemático entre ellas. Verdadero. Falso.

9- Dentro de la composición de una serie de tiempo económica, la fluctuación cíclica (Ci) se define como un patrón de cambio que recoge oscilaciones con una periodicidad constante igual o inferior a un año, siendo estas perturbaciones altamente predecibles debido a que se asocian a variaciones temporales. Verdadero. Falso.

10- La deflactación de una magnitud económica se lleva a cabo multiplicando el valor en unidades corrientes del período actual por un deflactor (como el IPC) para eliminar el efecto de la inflación y obtener valores constantes. Verdadero. Falso.

11- En un análisis de desempeño empresarial, la mediana solo resulta útil cuando la distribución es simétrica, ya que en presencia de valores extremos pierde capacidad descriptiva frente a la media. Verdadero. Falso.

1- En una serie de tiempo, ¿Cuándo se justifica técnicamente el uso del “modelo reducido” (Yp = Ti . Ei) para obtener estimaciones futuras confiables?. El modelo reducido se justifica cuando la componente irregular puede aproximarse mediante un valor promedio, permitiendo incorporarla implícitamente en la tendencia para simplificar las estimaciones futuras. :).

En el análisis estadístico bidimensional, al utilizar un modelo de regresión lineal, ¿Cómo se relaciona la variabilidad de los datos con el coeficiente de determinación R^2?. El valor de R^2 representa la proporción de la variación de la variable dependiente que es explicada por la variable predictora; a mayor proporción, menor es el error en las estimaciones. :).

3- A principios del siglo XX, la relevancia de la estadística se transformó como resultado de la crisis del modelo científico imperante hasta el momento. ¿Cuál fue el factor de determinante para que esta disciplina alcanzara un rol protagónico dentro del método científico?. "La lógica deductiva resultó insuficiente para explicar la microfísica, generando la necesidad de cuantificar fenómenos donde no rigen leyes causales.". :).

4- ¿Cuál es la definición y la utilidad primordial de la marca de clase (xmc) dentro de una tabla de frecuencias completa para datos agrupados en intervalos?. Es un valor numérico que identifica al intervalo y corresponde a su punto medio; funciona como el dato representativo para el cálculo de parámetros. :).

5- ¿Cuál es la característica técnica distintiva que define al índice de Paasche y lo diferencia del modelo de Laspeyres?. Se fundamenta en el uso de las cantidades vendidas en el periodo de referencia o actual como ponderaciones, teniendo la ventaja de reflejar los patrones de comportamiento del consumidor corriente. :).

6- ¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe la aplicación de la media aritmética agregativa?. La media aritmética agregativa se utiliza para promediar índices simples que tienen la misma importancia y se calcula sumando los índices y dividiendo por el número de bienes. :(.

7- ¿Cómo se define el proceso de reducción estadística y cuál es su propósito?. Es el proceso por el cual se agrupan y sistematizan los datos recolectados en tablas y grandes conjuntos de información para construir conocimiento. :).

8- Al construir tablas de frecuencias para variables continuas, se recomienda el uso de intervalos semiabiertos. Si un investigador define un intervalo bajo la notación [a,b), ¿a qué intervalo pertenece un dato que coincide exactamente con el valor del extremo b?. El dato debe incluirse en el intervalo de la clase siguiente, ya que el intervalo [a,b) incluye al límite inferior, pero no al superior. :).

9- Si al calcular el coeficiente de curtosis correspondiente a una muestra, el resultado obtenido es 3,8. ¿Cómo se interpreta este valor?. La distribución es leptocúrtica. :).

10- ¿Cuál de los siguientes indicadores permite evaluar la dispersión de los datos considerando todas las observaciones y, al mismo tiempo, interpretar esa variabilidad en relación con el grado de concentración de la distribución?. El desvío estándar, porque cuantifica la separación promedio de los datos. :).

11- Si una distribución presenta un sesgo positivo, ¿Cuál de las siguientes relaciones es correcta?. Media > Mediana > Moda. :).

12- Al ajustar una recta de regresión lineal a una nube de puntos, ¿qué criterio se utiliza para determinar el valor de la pendiente en la recta de regresión de y sobre x?. El valor de b es el cociente entre la covarianza y la varianza de la variable independiente (x), asegurando que la suma de los cuadrados de las diferencias entre valores observados y ajustados sea mínima. :).

13- Un estudio contable registra la cantidad de comprobantes mensuales procesados por cinco áreas administrativas de una pyme, obteniéndose los siguientes valores: 120, 135, 140, 150, 680. ¿Por qué la mediana se considera una medida de tendencia central más adecuada que la media para describir el comportamiento de esta distribución?. Porque la distribución contiene un valor extremo que afecta la media. :).

14- Se analiza la variabilidad de los costos mensuales de dos áreas de una empresa durante el último año. Si bien ambas áreas presentan comportamientos generales similares, los montos involucrados son de distinta magnitud, por lo que resulta necesario comparar la dispersión en términos relativos. ¿Qué indicadores permiten evaluar adecuadamente la variabilidad de los datos?. El coeficiente de variación, porque relaciona el desvío estándar con el nivel medio de los datos. :).

Al evaluar el coeficiente de determinación R^2 en el ajuste de una recta de tendencia a una serie de tiempo económica ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones refieren efectivamente a su cálculo e interpretación?. El coeficiente de determinación R^2 permite evaluar el grado de ajuste global del modelo, sin que ello implique necesariamente que la relación temporal identificada sea causal. El coeficiente de determinación〖 R〗^2 permite evaluar si la recta de tendencia capta de manera adecuada el comportamiento promedio de la serie, sin explicar los desvíos transitorios. El coeficiente de determinación R^2permite medir la proporción de la variabilidad total de la serie que es explicada por la recta de tendencia estimada.

2- ¿Cuáles son los elementos que integran una tabla de distribución de frecuencias para datos agrupados en intervalos de clase?. La marca de clase. La frecuencia relativa. La frecuencia acumulada.

3- En un estudio económico que analiza la relación entre el nivel de ingreso de los consumidores y el gasto en un determinado bien (estadística bidimensional), ¿Qué implica un coeficiente de correlación de Pearson (r) cercano a cero?. Implica que no existe una relación lineal significativa entre ingreso y gasto, aunque podrían existir relaciones económicas no lineales. Si es una opción es esta. Implica que la relación lineal entre ingreso y gasto es débil en términos globales, aunque podría existir una asociación no lineal que el modelo no logra capturar adecuadamente.

4- En un estudio económico que analiza la relación entre dos variables, por ejemplo, nivel de inversión y volumen de ventas, ¿Cuáles son los objetivos principales del análisis estadístico bidimensional y de la interpretación de sus parámetros de asociación?. Determinar si existe relación entre las variables económicas y establecer su dirección e intensidad mediante medidas como la covarianza y el coeficiente de correlación. Construir modelos de regresión que permitan estimar el comportamiento de una variable económica a partir de otra, evaluando la calidad del ajuste obtenido.

5- Al presentar los resultados de un estudio estadístico, elegir la forma de representación (escrita, tabular o gráfica) es una decisión metodológica, que depende del volumen de información y la naturaleza de la variable. De acuerdo con las normas técnicas estudiadas, ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones son correctas?. La representación escrita es la técnica optima cuando se dispone de pocas estimaciones, ya que direcciona la atención del usuario hacia las cifras y comparaciones de mayor relevancia. El polígono de frecuencias se construye conectando los puntos medios (marcas de clase) de los techos de un histograma, permite analizar la distribución tratando los datos agrupados como si fueran continuos.

6- La historia de la estadística nos muestra que la necesidad de representar la realidad simbólicamente para gestionar recursos es tan antigua como la escritura misma. Considerando la evolución histórica de esta ciencia, ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones son correctas?. En la región de Babilonia, hacia el año 3000 a.C., ya se empleaban tablillas de arcilla para organizar tablas que resumían la producción agrícola y el intercambio de mercancías mediante el trueque. El estudio realizado por Caspar Neumann en 1691 represento un avance científico fundamental al utilizar la observación sistemática de miles de registros de defunción para desmentir prejuicios populares y el principio de causa – efecto. El Imperio Romano fue la primera estructura de poder en recolectar dato exhaustivo de población, superficie y renta en todos sus territorios, mediante censos obligatorios realizado cada cinco años.

7- ¿Por qué al realizar un análisis de estadística bidimensional, es posible obtener do rectas de regresión diferentes a partir del mismo conjunto de datos?. Porque al intercambiar las variables dependientes e independientes cambian los criterios de minimización de los errores, lo que genera pendientes distintas aun con los mismos datos. Porque una recta estima el valor de y, y a partir de x, y la otro estima el valor de x a partir de y, minimizando errores en direcciones distintas.

8- ¿De qué forma interactúan la covarianza, la pendiente de la recta de regresión y el coeficiente de correlación para describir, desde un punto de vista técnico, el tipo y sentido de la relación entre dos variables?. El coeficiente de correlación de Pearson es una medida adimensional que cuantifica la intensidad de la asociación lineal, facilitando la comparación entre variables con distintas escalas de medida. La covarianza indica una relación lineal; su signo define si la pendiente y el coeficiente de correlación son positivos o negativos, estableciendo si la relación es directa o inversa. El coeficiente de determinación R^2 mide la proporción de la variabilidad explicada por el modelo, toma valores entre 0 y 1 y no indica el sentido de la relación.

¿Cuáles de las siguientes afirmaciones describen correctamente las características técnicas y la utilidad del Índice de Laspeyres en el análisis económico?. Es el modelo técnico utilizado por los institutos de estadística para el cálculo del Índice de Precios al Consumidor (IPC), midiendo el nivel general de precios a través de una canasta de bienes constante. Su metodología se fundamenta en el uso de las cantidades del período base (q ) como ponderaciones fijas.

En un contexto de inflación alta, un analista económico debe informar si la capacidad productiva real de un sector industrial ha crecido entre dos períodos. ¿Cuál es la justificación técnica para utilizar el Índice Cuántico de Laspeyres (I ) en este tipo de análisis?. Porque el Índice Cuántico de Laspeyres, al mantener constantes los precios del período base, permite aislar el efecto de las cantidades, de modo que las variaciones observadas se interpreten principalmente en términos físicos. :).

En un estudio de estadística bidimensional, si el coeficiente de correlación de Pearson (r) arroja un valor exactamente igual a 0, se puede concluir de forma concluyente que las variables x e y son independientes y que no existe ningún tipo de vínculo sistemático entre ellas. Verdadero. Falso.

¿Por qué al realizar un análisis de estadística bidimensional es posible obtener dos rectas de regresión diferentes a partir del mismo conjunto de datos?. Porque una recta estima el valor de y a partir de x, y la otra estima el valor de x a partir de y, minimizando errores en direcciones distintas. :).

Indique si la siguiente frase es verdadera o falsa: El método de mínimos cuadrados se configura como un criterio de estimación que, dentro del conjunto de funciones lineales posibles, selecciona aquella que optimiza el ajuste global al conjunto de datos al minimizar una función objetivo basada en los desvíos cuadráticos entre valores observados y predichos. Verdadero. Falso.

Al ajustar una recta de regresión lineal a una nube de puntos, ¿qué criterio se utiliza para determinar el valor de la pendiente b en la recta de regresión de y sobre x?. El valor de b es el cociente entre la covarianza de x e y y la varianza de x, asegurando que la suma de los cuadrados de las diferencias entre los valores observados y ajustados sea mínima. :).

En el análisis estadístico bidimensional, al utilizar un modelo de regresión lineal, ¿cómo se relaciona la variabilidad de los datos con el coeficiente de determinación R²?. El valor de R² representa la proporción de la variación de la variable dependiente que es explicada por la variable predictora; a mayor proporción, menor es el error en las estimaciones. :).

Indique si la siguiente frase es verdadera o falsa: En la estadística bidimensional, es posible obtener dos rectas de regresión distintas a partir de un mismo conjunto de datos, cuya elección depende de cuál sea la variable que se desea predecir: una para estimar y a partir de x y otra para estimar x a partir de y. Verdadero. Falso.

Al descomponer una serie de tiempo económica, por ejemplo, los ingresos reales de una empresa o un indicador sectorial, en sus componentes fundamentales, ¿cuáles de las siguientes afirmaciones describen correctamente el significado y la función de dichas componentes en el análisis económico?. La tendencia expresa la trayectoria de largo plazo de la variable económica y suele asociarse a procesos estructurales constantes. La descomposición de la serie facilita la interpretación económica de los movimientos observados. La estacionalidad recoge fluctuaciones regulares y recurrentes vinculadas a patrones productivos o de consumo que se repiten dentro del año.

¿Cuál es el propósito técnico de codificar la variable temporal asignando el valor cero al período central (t = 0) al calcular la recta de tendencia de una serie económica?. Su finalidad es simplificar los cálculos algebraicos de los parámetros de la recta de tendencia, haciendo que la suma de los valores de la variable temporal sea cero. :(.

La función de la estadística descriptiva es sintetizar y comparar el comportamiento de una variable. Para ello, el investigador debe decidir el tipo de tratamiento (Tipo I, II o III) que aplicará a los datos recolectados. ¿Cuáles son los elementos fundamentales que determinan esta clasificación técnica?. La unidad de medida (UM) seleccionada y la unidad de análisis (UA) definida en el diseño muestral. :(.

Se analiza la variabilidad de los costos mensuales de dos áreas de una empresa. Si bien ambas áreas presentan comportamientos generales similares, los montos involucrados son de distinta magnitud, por lo que resulta necesario comparar la dispersión en términos relativos. ¿Qué indicadores permiten evaluar adecuadamente la variabilidad de los datos?. El coeficiente de variación, porque relaciona el desvío estándar con el nivel medio de los datos. :).

Si una distribución presenta un sesgo positivo, ¿cuál de las siguientes relaciones es correcta?. Media > Mediana > Moda. :).

A principios del siglo XX, la relevancia de la estadística se transformó como resultado de la crisis del modelo científico imperante hasta ese momento. ¿Cuál fue el factor determinante para que esta disciplina alcanzara un rol protagónico dentro del método científico?. La lógica deductiva resultó insuficiente para explicar la necesidad de cuantificar fenómenos donde no rigen leyes causales sino el azar. :).

¿Cómo se define el proceso de reducción estadística y cuál es su propósito?. Es el proceso por el cual se agrupan y sistematizan los datos recolectados en tablas y/o gráficos. Permite explorar y sintetizar grandes conjuntos de información para construir conocimiento. :).

En una distribución de datos agrupados en intervalos, ¿cómo se obtiene el dato exacto que representa a la mediana?. La fórmula toma en cuenta el número de datos dividido por dos, la frecuencia acumulada del intervalo anterior al mediano y la frecuencia absoluta simple del intervalo mediano, además del límite inferior y la amplitud del intervalo. :).

Un estudio contable registra la cantidad de comprobantes procesados por cinco áreas administrativas de una pyme, obteniéndose los valores: 120, 135, 140, 150 y 680. ¿Por qué la mediana es una medida de tendencia central más adecuada que la media para describir el comportamiento de esta distribución. Porque la mediana, a diferencia de la media, no se ve afectada por valores extremos de la distribución. :).

La historia de la estadística nos muestra que la necesidad de representar la realidad simbólicamente para gestionar recursos es tan antigua como la escritura misma. Considerando la evolución histórica de esta ciencia, ¿cuáles afirmaciones son correctas?. El estudio realizado por Caspar Neumann en 1691 representó un avance científico fundamental al utilizar la observación sistemática de miles de registros de defunción para cuestionar prejuicios populares sobre la mortalidad. En la región de Babilonia, hacia el año 3000 a.C., ya se empleaban tablillas de arcilla para organizar tablas que resumían la producción agrícola y el intercambio de mercancías mediante el trueque.

¿Cuál es la diferencia técnica entre el universo y la población?. El universo es el conjunto total de elementos con características definidas para la investigación y la población es el conjunto delimitado y accesible del cual se extraerá la muestra. :).

Indique si la siguiente frase es verdadera o falsa: Cuando una empresa busca identificar el valor más representativo desde el punto de vista operativo, por ejemplo, el monto de transacción que se repite con mayor frecuencia en su facturación, la moda resulta una medida de tendencia central adecuada, aun cuando no utilice toda la información de la distribución. Verdadero. Falso.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe la aplicación de la media aritmética agregativa?. La media aritmética agregativa se utiliza para promediar conjuntos de índices que muestran fuertes fluctuaciones entre bienes y se calcula ponderando cada índice según el valor más reciente disponible. La media aritmética agregativa se utiliza para promediar índices simples cuando tienen ponderaciones fijas y se calcula ajustando cada valor según una escala relativa elegida arbitrariamente. La media aritmética agregativa se utiliza para promediar índices que representan cantidades heterogéneas, y se calcula dividiendo la suma por el total para mantener una escala proporcional uniforme. La media aritmética agregativa se utiliza para promediar índices provenientes de bases distintas, y se calcula aplicando un promedio directo que no requiere homogeneizar las series involucradas. La media aritmética agregativa se utiliza para promediar índices simples que tienen la misma importancia y se calcula sumando los índices y dividiendo por el número de bienes.

En un análisis de desempeño empresarial, la mediana solo resulta útil cuando la distribución es simétrica, ya que en presencia de valores extremos pierde capacidad descriptiva frente a la media. Verdadero. Falso.

La diferencia esencial entre una variable cuantitativa discreta y una continua no se encuentra únicamente en el uso de números enteros o decimales. Sino en disposición de su recorrido. Una variable es continua cuando, teóricamente, entre dos valores próximos siempre es posible la existencia de un tercer valor intermedio, eliminando la presencia de vacíos en su escala. Verdadero. Falso.

Cual de los siguientes indicadores permite evaluar la dispersión de los datos considerando todas las observaciones y, al mismo tiempo, interpretar esa variabilidad en relación con el grado de concentración de la distribución. El coeficiente de asimetria, porque indical el sentido del sesgo de la distribucion. El desvio estandar, porque cuantifica la separacion promedio de los datos. El coeficiente de curtosis, porque mide directamente la variabilidad total de los datos. Los percentiles, porque describen la posicion relativa de los valores. El rango, porque se basa exclusivamente en los valores extremos.